我们可以在conda创建的不同虚拟环境中安装不同的cuda和cudnn版本,以此来实现不同cuda版本间的切换。 环境vdisco 环境vdisco2 Ⅱ. 使用Conda安装CUDA 2.1 查看显卡驱动兼容性 GPU信息、驱动版本可以通过cmd输入nvidia-smi指令来查看。 显卡驱动版本向下兼容,其决定了可安装的CUDA Toolkit的最高版本,高版本的驱动支持低...
conda search cudnn --info 选择与你的CUDA版本相匹配的cuDNN版本。 下载并安装cuDNN 复制所选cuDNN版本的URL下载链接,使用wget命令下载。然后,解压安装包,并将其中的库文件复制到CUDA的安装目录中。具体步骤请参考cuDNN官方文档。 三、总结 通过以上步骤,我们成功地在Conda虚拟环境中安装了CUDA和cuDNN,避免了版本...
在激活虚拟环境后,我们可以在其中安装不同版本的CUDA和cuDNN。首先,我们需要查看conda支持的CUDA版本。可以使用以下命令查看: conda search cudatoolkit --info 这将显示出conda支持的所有CUDA版本以及它们的下载地址。找到你想要安装的CUDA版本后,可以使用以下命令安装: conda install cudatoolkit=x.x 其中,x.x是你想...
下面说明了,TensorFlow 支持 CUDA® 11.2(TensorFlow 2.5.0 及更高版本), CUDA® 11.2 要求 450.80.02 或更高版本,cuDNN SDK 8.1.0 cuDNN 版本。 注意1 在conda环境中,可以直接用conda装cuda和cudnn,缺点是conda源中没有全部版本的cuda和cudnn,而且更新较慢。 # 查看conda源中可以安装的cuda和cudnn版本...
一、用conda 建好自己的虚拟环境,打开pytorch官网https://pytorch.org/ 先择要安装的版本 选择要安装的版本,环境选择windows,安装工具选择conda,语言选择python,平台选择CUDA11.6(需要英伟达独立显卡GPU来支持,需要自行查询自己的电脑配置) 二 安装CUDA11.X,可以去官网下载 ...
由于深度学习,需要安装多个版本的tensorflow和cuda。唯一解决方案就是使用conda的虚拟环境。 路过不少坑,记录一下。阅读本文需要对conda基本操作有了解。 确定显卡适配的cuda版本、cudnn版本、tensorflow版本 cmd下使用'nvidia-smi'查看显卡可用最高cuda版本 image.png ...
conda管理下的虚拟环境中单独安装cudnn无法做到普通环境中的安装:解压而后放到对应的cuda文件夹中,因为虚拟环境安装下cuda和普通环境中安装的目录结构等不相同 安装一个东西时可以先看看conda能否安装,若能那么可以做到事半功倍。 安装cuda11.8(较低版本的cuda无法使用conda命令安装)和cudnn8.4.1的命令 ...
官网:cuDNN Archive | NVIDIA Developer 下载cuDNN v8.9.6 ,需注意的是,这个在下载的时候,要注册账号。 解压下载的文件,把这些文件全部复制到 CUDA 安装位置的 compute-sanitizer 目录下面。 4. conda 虚拟环境配置 # (1)conda 配置清华源 conda config --set show_channel_urls yes ...
pytorch:链接CUDA/cudatoolkit及cudnn和Python代码的(大概)。这个分版本,1.13.0以上的特制了pytorch-cuda包,对应CUDA11.6及对应的cudnn以上版本,可以不用安装CUDA/cudatoolkit及对应cudnn。 所以,要安装pytorch虚拟环境的分为两种: CUDA11.6以上和以下,两种都只需要一条命令,也就是只使用conda管理包就行。