图19 CUDA Toolkit 安装-配置环境变量 cuDNN 的安装与配置 访问cuDNN Archive,根据操作系统和 CUDA 的版本进行选择和下载,如图 20 所示 图20 选择 cuDNN 版本 下载的是一个压缩包,解压后如图 21 所示。 图21 cuDNN 解压目录 找到CUDA 的安装目录,其下也存在bin、include、lib三个目录,如图所示。将 ...
解压CUDNN后,将对应的bin、lib、include与CUDA10.1对应的bin、lib、include进行合并。 (3)配置环境变量 安装完CUDA后,CUDA会自动添加到环境变量中 CUPTA和CUDNN还没有加进来,所以必须将它们添加到路径,这样使用Tensorflow的时候才不会报错 手动添加CUPTI和CUDNN的环境变量如下图: 代码语言:javascript 代码运行次数:0...
在这里下载对应你刚刚安装的 CUDA 版本的 cuDNN,并解压压缩包。例如我刚才安装了 CUDA 12.3,就选择适用于 CUDA 12.x 的 cuDNN v8.9.2,下载“Local Installer for Windows (Zip)”并解压: 解压cuDNN 然后,将其中的文件移动到 CUDA 的安装目录(选择覆盖)。在 Windows 下,通常为C:\Program Files\NVIDIA GPU ...
一、了解CUDA和cuDNN CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台和API模型,它允许开发者使用GPU进行通用计算。而cuDNN则是CUDA深度神经网络库,提供了针对深度神经网络的高效实现。因此,在配置PyTorch环境时,首先需要确定你的GPU是否支持CUDA,并了解你的CUDA版本。 二、选择合适的PyTorch版本 PyTorch的版本与CUDA的版本密切相关,...
CUDA & cuDNN环境配置 环境 python3.5 tensorflow 1.3 VUDA 8.0 cuDNN V6.0 1、确保GPU驱动已经安装 lspci | grep -i nvidia 通过此命令可以查看GPU信息 nvidia-smi 可以查看英伟达显卡信息 确保gcc安装 gcc -v 3、确保安装ssh yum install openssh-server...
启动环境进入终端 返回目录 2.开始配置cuda cudnn 少走弯路:先确定cuda 版本,再选择对应版本的cudnn 和 tf; 返回目录 2.1查看显卡驱动 nvidia-smi 返回目录 2.2查看驱动对应的cuda版本 地址:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html ...
Ubuntu 18.04——Anaconda + CUDA + Cudnn + Pytorch + TensorRT 深度学习环境配置 四、小贴士 cuda、cudnn需要去官网下载后按照教程安装,这样安装成功几率大,直接命令行安装失败风险很大。 安装指定版本的pytorch、torchvision、cudatoolkit,在输入安装指令的那一步,直接加上版本号即可。举例:...
pytorch 可以忽略,只需要保证cuda和cudnn匹配即可。 2、下载适配版本cuda和cudnn,cuda包含显卡驱动 cuda cudnn 下载cuda和cudnn相应的版本到服务器上,cuda建议下载run(local)文件,cudnn建议下载tar文件,不建议deb文件 此文章配置的服务器为ubuntu server 18.04.2,配置的tensorflow为r1.13,cuda版本10.0,cudnn支持的最...
建议WIN10的下载配置这样选(如下图): 下载完成后按默认配置安装即可 然后,查看“环境变量”是否多了CUDA有关的项,查看方法如下图: 3、下载并安装cuDNN cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库,相当于是对CUDA的补充,建议顺便把cuDNN也装上。详情参考:CUDA与cuDNN的简介与关系。