然后直接把CUDNN压缩包里面的文件解压到C:\CUDA目录下 直接拖入就好,文件夹里面的内容会自动覆盖! 检查一下文件是否解压成功 第二步CUDNN安装完成! 在windows系统中配置环境变量 按下图依次进行,发现系统变量里面有两个 CUDA_PATH 和 CUDA_PATH_V18_8,如果没有,点击新建手动添加 变量名:CUDA_PATH 变量值 C:\CU...
(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 ...
根据你的实际情况进行选择,如果你的下载速度比较慢的话可以鼠标右键点击download按钮,选择复制链接地址,然后将链接复制到迅雷里进行下载,下载速度非常快,我的都能达到满速下载, 将exe安装包下载到电脑上之后双击运行安装 安装过程全程保持默认安装就可以了 2、安装CUDNN https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive...
在window上使用AI工具,经常遇到需要CUDA加速支持的情况,但因为 CUDA、cudnn、显卡驱动等兼容问题,经常出现各种错误,而网络上搜到的知识很多过于陈旧,因此特地整理记录下,方便以后使用。 首先要确定你使用的是英伟达显卡(NVIDIA),否则安装无效。 一、安装CUDA ...
最近有demo要在Windows下跑,就在自己MX330显卡的笔记本上安装了CUDA和CUDNN,本文记录这个踩坑过程。 驱动适配 Windows上显卡的驱动一般是已经安装成功的,这里首先需要查看自己的显卡支持的CUDA版本。具体操作顺序维:桌面右击NVIDIA控制面板->导航栏选择帮助点击系统信息->切换到组件选项卡。
直接在目录输入cmd进入该路径控制台 分别输入如下两个命令运行 bandwidthTest.exe deviceQuery.exe 输出pass则代表安装成功 4、安装Anoconda 直接进如Anoconda官网进行安装Free Download | Anaconda,这一步比较简单,不做过多赘述。 验证anoconda是否安装成功,进入控制台输入conda命令,输出如下结果则安装成功。 5、安装Pyto...
https://developer.nvidia.com/cudnn-download-survey 它会叫你注册登录,你就注册登录即可。 找到适用于你自己 CUDA 的版本。 这里我下载过了,就直接演示 将下载到的压缩包解压到 cuda 的安装路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vXXX下并覆盖。
windows10 版本安装 CUDA ，首先需要下载两个安装包 CUDA toolkit（toolkit就是指工具包）cuDNN 注：cu...
一、前言 CUDA和CUDNN要使用对应的版本,我使用的是CUDA11.0+CUDNN8.1.1 二、CUDA下载安装 官网下载:https://developer.nvidia.com/cuda-11.0-download-archive 下载exe文件后点击安装会进行解压,解压路径建议默认,解压