打开终端或命令行界面,并激活conda虚拟环境。确保你已经安装了CUDA和cuDNN相关的包。 输入以下命令来查看已安装的CUDA版本: conda list cudatoolkit 该命令将列出已安装的cudatoolkit包及其版本信息。在输出结果中,找到对应于CUDA的版本号。 输入以下命令来查看已安装的cuDNN版本: conda list cudnn 该命令将列出已安装...
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conda环境中查看CUDA和cuDNN版本的步骤如下: 打开命令行界面: 在Linux或macOS上,打开终端。 在Windows上,打开命令提示符或PowerShell。 激活conda环境(如果适用): 如果你正在使用conda虚拟环境,并且CUDA和cuDNN安装在该环境中,需要先激活该环境。使用以下命令激活环境: bash conda activate your_environment_name...
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...
为了解决这个问题,我们可以使用conda在虚拟环境中安装不同版本的CUDA和cuDNN。 一、创建conda虚拟环境首先,我们需要创建一个conda虚拟环境。可以使用以下命令创建一个名为myenv的虚拟环境: conda create -n myenv python=3.7 这将创建一个名为myenv的虚拟环境,其中Python的版本为3.7。 二、激活conda虚拟环境创建完...
1 确定cuda版本 2在conda环境中安装cuda cudnn安装 确定cudnn版本 确定tensorflow对应的cuda和cudnn版本 注意1 注意2 注意3 conda虚拟环境安装CUDA路径 注意4 conda install临时用国内源 注意5 conda install加上官方默认源 https://bbs.cvmart.net/topics/3514 ...
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 ...