1、进入**CUDNN 官网 **,需要注册 / 登录后才可以下载** https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 2、登录后,选择我们与 cuda 对应的版本下载安装即可 3、将下载的压缩包解压 4、将解压后 bin 目录的内容全部放到 CUDA 对应的 bin 目录下 5、将解压后 include 目录下的内容全部放到 CUDA 对应的...
例如,如果您的CUDA安装在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vXX.X,请将bin、include和lib文件夹中的文件分别复制到该目录下的bin、include和lib(或lib64)文件夹中。 4. 验证cuDNN安装 虽然NVIDIA没有提供直接的命令来验证cuDNN的安装,但您可以通过运行一个简单的深度学习模型(如使用TensorFlow或...
2.1.2 注册完成以后进入如下界面,选择相应的cuda版本下载cuDNN版本 3. 安装CUDA10: 找到下载好的cuda的安装包,双击打开,设置好要安装的路径,如下所示: 点击OK等待安装: 勾选自定义,点击下一步: 第一次安装记得给如下红框都勾选上 记住cuda的安装路径,点击下一步: cuda的安装路径如下:C:\Program Files\NVIDIA...
cd cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive sudo cp include/cudnn* /usr/local/cuda/include sudo cp lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn* /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* cuDNN安装完成,查看安装的版本: cat /usr/local/cuda/include/cud...
手把手带你配置深度学习GPU版本框架需要的CUDA环境,解决CPU训练模型龟速的问题,GPU版本配置的复杂难度主要在于CUDA以及CUDNN的版本选择及安装配置,因此本篇文章带你手把手安装好你电脑对应版本的CUDA以及CUDNN,带你感受GPU的速度。后续会在此基础上出安装GPU版本的Tensorflow和Pytorch框架的教程。 本教程针对Windows系统,教...
cuDNN测试 在CUDA的安装文件夹中(也就是我们刚刚丢cuDNN文件到CUDA文件夹那儿),点开extras,再点开demo_suite,然后在这个文件夹内打开powershell或终端,输入:.\deviceQuery.exe。最下面出现PASS就行: 然后再输入:.\bandwidthTest.exe,最下面出现PASS就行: ...
3、cudnn下载 官网下载:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 4、cudnn安装 解压文件夹,将解压后的文件夹下的文件拷贝到cuda安装目录下,与之相对应的文件夹下。 完成! 5、参考链接: https://blog.csdn.net/u010618587/article/details/82940528 ...
D:\cuda\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2 D:\cuda\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v10.2 1. 2. 4、测试安装是否成功 运行cmd,输入nvcc --version或者nvcc -V,即可查看版本号 1. 查看安装路径 set cuda 1. 六、下载cuDNN cuDNN地址如下,不过要注意的是,我们需要注册一个账号,才可以进入到下载界面...
简介: 下载和安装CUDA和Cudnn(图文详解) 一、下载 CUDA10.0的官网地址,选择好自己所需版本,这里是我推荐的选择,然后点击Download。 cudnn官网地址,直接寻找并下载7.4.1.5版本的cudnn。 下载完后应该是这两个文件。 二、安装 1、打开cuda.exe进行安装,可能会出现下面的提示,选择OK即可。 2、同意并继续。 3、...