例如,如果需要安装cuDNN 8.0.5,则可以运行以下命令: conda install cudnn=8.0.5 如果仍然无法找到所需的版本,您可以尝试手动下载cuDNN并添加到conda环境中。首先,从NVIDIA官网下载所需的cuDNN版本,并解压到合适的位置。然后,您需要将解压后的目录添加到您的conda环境中。具体步骤如下: 打开终端或命令提示符窗口。
进行下载 安装cudnn 安装tensorflow conda create -n tf21 python=3.7 pip install tensorflow_gpu==2.1.0 -i import tensorflow as tf import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' # 不显示等级2以下的提示信息 print('GPU', tf.test.is_gpu_available()) a = tf.constant(2.0) b = tf...
网上有说直接conda安装tensorflow-gpu,会默认自动安装cuda和cudnn,因此无需单独conda安装cuda和cudnn,这方法理论上是可行的。 只是我实际conda直接安装tensorflow-gpu时,要不非常慢,要不就报错,所以最后选择了先conda安装cuda和cudnn,再通过whl文件安装tensorflow-gpu(三者的版本要对应,可参考官方测试过的配置),这方法...
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive # 如下 1. 2. 3. 适用于CUDA 11.1 的 cudnn 有多个版本。 查看conda仓库中有哪些cudnn版本: # 查看都有哪些版本 conda search cudnn # 下图中cudnn 8.1.0.77 出现了两个版本,因而可以先运行一下conda install cudnn=8.1.0.77,看一下默认安装的是哪个版...
conda installcudnn=7.6.5 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/ 或者: conda installcudnn=7.6.5 不写版本会自动选版本与cuda版本相匹配: conda install cudnn 这里的安装路径没有单独形成cuda文件夹,都是统一存放在envs/你的虚拟环境/lib or include 文件夹下:...
找到你想要安装的cuDNN版本后,可以使用以下命令安装: conda install cudnn=x.x 其中,x.x是你想要安装的cuDNN版本号。例如,如果要安装cuDNN 7.6,可以使用以下命令: conda install cudnn=7.6 四、注意事项 在安装不同版本的CUDA和cuDNN时,请确保它们的版本是兼容的。否则可能会导致安装失败或运行错误。 如果在安...
conda install cudnn=7.4.1-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple cudnn这里应该装不了 image.png 下载安装文件 按需求下载cudnn的安装文件: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 下这个包然后 sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.1.0.77-1+cuda11.2_amd64.deb ...
经附录1实测，不需要自己手动安装cuda11及cudnn8，安装1.15.4+nv20.11时会顺带自动安装 故结合...
第四步：下载对应版本cuDNN，这里我下载的是cuDNN 8.0.5版本 注：进入网址后需先注册，按步骤注册...
在Ubuntu 22.04系统中，安装Nvidia GPU（如CUDA 12.2和cudnn8.9.6）以及PyTorch 2.1.2的conda环境，可以按照以下步骤进行：1. 首先，确保你的Ubuntu系统支持的gcc版本与CUDA兼容，可通过官方文档进行检查：[docs.nvidia.com/cuda/cu...]2. 安装CUDA：访问developer.nvidia.com/cu...，下载CUDA ...