https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 选择适用于自己CUDA版本的cuDNN,我这里是CUDA 11.1、Windows(x86)cuDNN库。 3、安装cudnn 解压,在解压后的文件夹cuda下,将bin、include和lib文件夹剪切,然后粘贴到CUDA11_1文件夹下 4、添加环境变量 五、安装pytorch和torchvision 1、下载pytorch 打开网址 https:...
3、安装CUDA和cuDNN 在PyTorch页面,可以看到Windows系统使用Conda(Anaconda)、Python 3.8以上环境,匹配稳定版的CUDA版本为11.8和12.1,都比12.4要低,那就选11.8试一下。 选择CUDA的11.8版本进行下载。 下载链接如下: https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_522.06_wi...
Pytorch:https://pytorch.org/ cuDNN:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 可以看到对于win系统,Pytorch支持的版本有10.2,11.3,11.6等。 cuDNN支持的版本有10.2,11.5,11.4等等。 这里我推荐装10.2或者11.3,原因见开头,不多做赘述。这里以11.3为例。 3.下载CUDA 在CUDAhttps://developer.nvidia.com/...
CUDA的卸载 可能出现的问题: CUDA和cuDNN版本不匹配 CUDA和Pytorch版本不匹配 cuDNN和Pytorch版本不匹配 显卡不支持CUDA该版本 已经装完部分,发现版本不匹配准备卸载。 说在前面的话! 在ubuntu系统下,可以尝试装多个cuda版本,然后通过conda安装对应的Pytorch版本。通过软连接的方式来实现cuda版本的切换。**但是,在win...
PyTorch CUDA版本与cuDNN的对应关系 在深度学习领域,PyTorch和CUDA是两个非常重要的工具。而为了提高深度学习模型的训练速度,我们经常需要使用GPU加速。而为了充分利用GPU的计算能力,PyTorch依赖CUDA。同时,cuDNN作为深度学习的专用库,进一步提升了在GPU上的性能。本篇文章将介绍PyTorch与CUDA及cuDNN的对应关系,并提供相关...
在PyTorch中,CUDA和CuDNN是两个关键组件,它们分别提供了GPU加速的计算能力和深度神经网络的高效运算。然而,有时你可能会遇到PyTorch报告CUDA或CuDNN不可用的情况。这可能是由于多种原因造成的,比如驱动程序问题、CUDA版本不匹配或安装问题。下面是一些诊断和解决问题的步骤。 1. 检查GPU和驱动程序 首先,确保你的机器上...
PyTorch 1.10.0 - CUDA 11.0, cuDNN 8.0请注意,以上对应关系仅供参考,实际情况可能因操作系统、硬件配置和其他因素而有所不同。在安装PyTorch之前,建议查阅官方文档或社区资源,以获取最新和准确的版本对应关系。安装建议: 首先,确定您的GPU型号和操作系统。然后,根据您的需求选择合适的PyTorch版本。 在安装PyTorch之前...
进入到cuda的安装路径,C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\demo_suite,找到如下两个.exe文件 首先执行:deviceQuery.exe,查看是否出现如下界面: 然后执行bandwidthTest.exe,出现如下界面,则代表cuDNN也安装成功。 3. 安装Pytorch ...
将cudnn这三个文件复制粘贴到cuda安装的文件目录(同样也有这三个文件)替换它们 5、配置环境变量,打开系统高级设置,点击path,直接添加如下几条(也不知道有多少条,多配置几条也没啥事。如果安装在其他的盘目录也和这差不多) C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.4\bin ...
pytorch和cudatoolkit版本并不是一一对应的关系,一个pytorch版本可以有多个cudatoolkit版本与之对应。例如1.5.1版本的pytorch,既可以使用9.2版本的cudatoolkit,也可以使用10.2版本的cudatoolkit。 二.下载对应CUDA、找到对应pytorch、下载对应cuDNN 下载CUDA(最好通过迅雷等软件加速下载) ...