python教程:安装cuda10.1以及cudnn_北极小小猪的博客-CSDN博客_cuda10.1 cudnn (本次安装选择了cuda 10.1和cudnn 7.6.5,电脑C盘较小,安装在了D盘) 2、pytorch的安装 ①虚拟环境 conda create -n xxxx python=xxxx conda activate xxxx conda deactivate 1. 2. 3. ②安装torch和torchvision 深度学习环境配置2—...
我的CUDA可以是10.1版本,则torch1.4.0,torchvision0.5.0。 下载对应的cuDNN 通过网址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse742-10,查找与下载CUDA版本对应的cuDNN版本,如下: 我这里CUDA为10.1版本,则cuDNN选择下载v8.0.2版本,Windows10: 压缩包:cudnn-10.1-windows10-x64-v8.0.2.39 三...
(2)cuDNN是一个SDK,是一个专门用于神经网络的加速包,注意,它跟我们的CUDA没有一一对应的关系,即每一个版本的CUDA可能有好几个版本的cuDNN与之对应,但一般有一个最新版本的cuDNN版本与CUDA对应更好。 总结:cuDNN与CUDA没有一一对应的关系 (3)CUDA 工具包附带的CUPTI。 CUPTI,即CUDA Profiling Tools Interface(...
安装cudnn的方法,就是下载一个对应版本的tar包,官网下载地址。 解压:tar zxvf xxx.tgz 然后将所有头文件(include/cudnn*.h)和库(lib64/libcudnn*)复制到cuda对应目录下面。 ## 先将原来的cudnn移到指定位置,以便日后恢复sudo mv /usr/local/cuda-10.0/include/cudnn* temp/include sudo mv /usr/local/c...
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系统下,最好是用相同的支持版本,以免不匹配。**不用纠结是否向下兼容等等问题,...
三、CUdnn与CUDA的对应关系 NVIDIA官网链接:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse742-10目前为止(2019年11月2日),最新的cuDNN版本号是7.6.3,7.5和7.6的cuDNN都支持CUDA10.1,7.4只能支持到CUDA10.0,一般如果安装的CUDA10.0的话,cuDNN7.4是可以的。
CUDA和cuDNN各版本下载及版本对应关系 https://blog.csdn.net/mbdong/article/details/121769951 RTX3060 cuda11.3一条命令安装pytorch1.10.0 检查GPU驱动版本 在命令行输入nvidia-smi指令就能看到自己nvidia的驱动版本 NVIDIA官网,看下CUDA版本以及GPU驱动的对应关系:...
二、cuDNN安装 1、下载cuDNN 根据安装好的CUDA版本选择合适的cuDNN版本，注意这里是需要注册登录的：2...
(y)es/(n)o/(q)uit: n # 如果在这之前已经安装好更高版本的显卡驱动就不需要再重复安装,如果需要重复安装就选择 yes,此外还需要关闭图形界面。 Install the CUDA 9.0 Toolkit? (y)es/(n)o/(q)uit: y Enter Toolkit Location [ default is /usr/local/cuda-9.0 ]: # 一般选择默认即可,也可以选择...