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...
在Conda环境中安装CUDA和cuDNN的步骤如下: 1. 确认系统环境及conda已正确安装 首先,确保您的系统上已经安装了Anaconda或Miniconda,并且conda已正确配置。您可以通过运行以下命令来检查conda是否已安装并正确配置: bash conda --version 如果conda未安装,您需要先下载并安装Anaconda或Miniconda。 2. 使用conda搜索可用的...
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...
conda install cudatoolkit=11.3 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/cudatoolkit-11.3.1-h2bc3f7f_2.conda 同理安装cudnn conda search cudnn --info conda install cudnn=8.2.1 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/cudnn-8.2.1-...
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...
4. 激活环境，检查 CUDA 和 CUDNN 是否安装成功，若正确显示则安装成功 source ~/.bashrc echo $CUDA...
cuda和cudnn是针对GPU的 二、conda 与 anaconda 2.1 conda和anaconda的区别 conda 是一个开源软件包管理系统和环境管理系统,适用于Windows、macOS和Linux等系统,其作用是快速安装、运行和更新软件包及其依赖项,其虽然是为python开发的,但适用语言包括Python,R,Ruby,Lua,Scala,Java,JavaScript,C / C ++,FORTRAN等。
二、安装cudnn 三、配置conda镜像源 四、安装pytorch 方法一: 方法二: !!踩坑!如果torch.cuda.is_available()返回false 1、先查看cuda\cudnn版本是否都对。 2、查看该虚拟环境下安装的pytorch\torchvision版本是否对应cuda11.6。 五、!!!如果没有cuda,用cpu下载。
软件包管理系统和环境管理系统;Anaconda是一个流行的Python数据科学和机器学习平台;Miniconda是Conda的简化版;Anaconda Prompt是Anaconda的命令行界面,提供了与Anaconda和相关环境的交互;Anaconda PowerShell Prompt是基于Windows PowerShell的Anaconda命令提示符工具;CUDA是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台;cuDNN是由NVIDIA开发的...
sudo <CudaInstaller>.run--silent --driverLogfileis/tmp/cuda-installer.log 【按照Summary配置PATH】 exportPATH="/4Tdisk/**/cuda/cuda-10.1/bin:$PATH"exportLD_LIBRARY_PATH="/4Tdisk/**/cuda/cuda-10.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH" 下载解压cudnn与复制 ...