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...
(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 ...
1、登录cuDNN下载网页(必须注册账号并登录) https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 2、根据之前安装的CUDA版本,展开相应的cuDNN目录,然后点击下载对应系统的压缩包。 2.2 cuDNN配置 1、将下载的压缩包解压,解压后的文件如下: 将解压后的文件夹中的bin、include、lib 三个文件夹,移动到CUDA Development ...
4.1 libcudnn.so.版本: cannot open shared object file: No such file or directory 原因之一是由于cudnn 和cuda版本不兼容导致解决办法根据前面描述确定好对应的版本重新安装 原因二环境变量的问题,按照教程配置环境变量并source /home/aistudio/cuda-9.0/include/cudnn.h 如果是这个地方的错误,去看看对应目录下...
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,不同版本的PyTorch需要对应版本的CUDA。因此,在选择PyTorch版本时,需要根据你的CUDA版本进行匹配。同时,...
本人配置环境:linux服务器,ubantu18,显卡驱动11.0,安装CUDA11.0和cuDNN8.2.1。 一、安装CUDA11.0 1、先多找几篇博客,了解大概的流程,避免踩坑。 2、官网下载,复制官网命令到服务器下载。https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 3、输入命令,再按i键,进入vim的编辑模式。
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 打开链接,你的是什么版本就下载什么版本就可以了 还是用迅雷下载: 鼠标右键点击下载链接,选择复制链接地址,添加到迅雷里, 迅雷里添加下载链接的时候要删除最后的的“/” 保证下载的是ZIP类型文件 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 ...
win10下CUDA和CUDNN的安装(超详细)!亲测有效![通俗易懂] 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 CUDA10安装配置 CUDA10的安装包可直接从NVIDIA官网下载。根据相应的系统选项,我选择的是cuda_10.1.168_425.25_win10.exe(大小为2.3G),安装的时候建议选择自定义而不是“精简”(从下面的英文解释可以看出,其实...
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支持的最新版本7.4.2 3、安装编译工具 sudo apt-getinstall gcc g++make ...