(2)配置CUDNN 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 ...
将 cuDNN 解压后得到的bin、include、lib三个目录中的内容分别复制到 CUDA 安装目录下的对应目录中。 图22 CUDA 相应目录 在CUDA 的安装目录下的extras\demo_suite目录下找到bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe两个文件,分别在 ⌈命令提示符⌋ 中执行(直接双击可能会一闪而过),如图 23 和图 24 所示,若...
将CUDNN压缩包下载完成之后解压出来,复制里面的三个文件夹 将这三个文件夹复制到CUDA目录内, C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.4 因为我安装的是12.4版本,所以文件夹目录最后是v12.4,你根据自己实际情况找到你的CUDA版本文件夹 CUDNN三个文件夹复制进来之后就安装完成了...
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 ...
1.进入NVIDIA官网(https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive)我这里用的是cuDNN v8.6.0。 2.下载后,在文件所在文件夹打开终端,运行下面指令进行安装。 sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.6.0.163_1.0-1_amd64.deb 3.根据提示运行拷贝命令 ...
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 注:显卡驱动是向下兼容的,平台的驱动是396,无法安装cuda10;所以选择cuda9. ...
下载地址: https://developer.nvidia.cn/rdp/cudnn-archive 根据版本信息,我们下载7.6.5 下载完成后解压,将cuda中的三个文件夹复制到cuda的安装目录中。 配置pyCharm, 测试代码: if__name__=='__main__': os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] ='2'tf.compat.v1.disable_eager_execution()print(tf....
在window上使用AI工具,经常遇到需要CUDA加速支持的情况,但因为 CUDA、cudnn、显卡驱动等兼容问题,经常出现各种错误,而网络上搜到的知识很多过于陈旧,因此特地整理记录下,方便以后使用。 首先要确定你使用的是英伟达显卡(NVIDIA),否则安装无效。 一、安装CUDA ...
CUDA 11.1与cuDNN v8.0.4的配置流程如下：更改CUDA目录链接：确保将系统中的“cuda”软链接更改为指向“cuda11.1”文件夹。这可以通过删除原有的“cuda”链接并重新创建指向“cuda11.1”的链接来完成。这样做是为了确保所有引用CUDA的程序都正确指向CUDA 11.1版本。安装CUDA 11.1：转到“cuda11.1...