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 复制 D:\360Do...
%CUDA_PATH%\libnvpp 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...
打开Cudnn官网,注册英伟达账号并回答问卷,然后下载与您安装的CUDA版本相匹配的Cudnn版本。 解压缩下载好的Cudnn文件,将bin、include、lib文件夹复制到CUDA安装目录下。 添加环境变量。打开系统属性,点击高级系统设置,然后点击环境变量。在用户变量中path添加bin、include、lib、libnvvp路径。四、Torch环境配置Torch是一个...
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 ...
source ~/.bashrc,使配置生效。 最后,执行命令nvcc- V,如下图就表明cuda安装成功:3|03. 安装cudnn去官网下载对应版本的cudnn(笔者安装的版本为765,有NVIDIA账号就注册一个) 此处笔者下载的是cuDNN Library for Linux 解压下载的压缩包: tar zxvf ./cudnn-10.1-linux-x64-v7.6.5.32.tgz -C ./ 将以下...
即:将 cudnn 里的三个文件里的文件复制到 cuda 安装位置对应的文件中。 3、环境变量配置 右键点击我的电脑,选择属性,选择高级系统设置,接下来的窗口如下图所示。接下来选择系统变量里面的Path,点击编辑。 将以下路径添加到Path之中(如果更改了安装路径,自己对应修改下)。
cudnn安装: sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* 或者
linux 配置cuda、cudnn环境 1、安装cuda https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-toolkit 以11.2为例,选择版本后,进行下载安装: wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.5.0/local_installers/cuda_11.5.0_495.29.05_linux_sbsa.runsudo sh cuda_11.5.0_495.29.05_linux_sbsa.run...
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...
CUDNN安装 解压下载得到的CUDNN压缩包,会得到一个名为cuda的目录,将其中bin,include和lib目录中的内容拷贝到CUDA的安装目录(默认维C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2)下的对应目录中。 然后,在系统环境变量的Path中新增如下两项(对应自己的安装目录)。