链接:https://developer.nvidia.cn/rdp/cudnn-archive 下载:适用于 Windows x86_64 的本地安装程序(Zip) 先全部解压,然后将cudnn文件夹里的所有文件复制,粘贴到Toolkit-CUDA-v10.2里面即可: 3.检验是否安装成功 打开cmd,快捷键(windows+R,再输入CMD),输入 nvcc -V 即可看到对应的CUDA版本;(注意每次查看版本必...
步骤四、安装anaconda及pycharm及配置 Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版,支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。 1、这个安装较简单,这里给出anaconda安装包下载地址,自行选择 2、 安装完毕后打开conda程序如下图,然后修改Aanaconda国内镜像配置 3、 点击安装应...
一、安装CUDA 11.1 for Windows 1、下载CUDA 11.1 for Windows安装包 打开CUDA下载页面:https://developer.nvidia.com/cuda-11.1.1-download-archive 选择Windows local版本下载,具
Windows 11 和 Windows 10 版本 21H2 支持运行在适用于 Linux 的 Windows 子系统 (WSL) 实例内使用 NVIDIA CUDA 进行 GPU 硬件加速的现有 ML 工具、库和常用框架。 这包括 PyTorch 和 TensorFlow 以及本机 Linux 环境中提供的所有 Docker 和 NVIDIA Container Toolkit 支持。
答案是肯定的。 在Windows操作系统上切换不同的CUDA版本通常涉及以下步骤: 安装多个CUDA版本: 你可以在同一台计算机上安装多个CUDA版本,我在我的笔记本电脑装了11.8和12.3,每个版本的CUDA安装程序通常会在系统中创建自己的目录(例如 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vXX.X)。
选择cuDNN 8.6.0 for CUDA 11.x windows版本即可。 耐心等待软件下载完毕。 2、安装cuDNN 8.6.0 for CUDA 11.X 下面开始安装cuDNN: 按张小白以往安装cuDNN for CUDA 10的经验,一般来说是将解压后的cuDNN包拷贝到 CUDA的include,lib,bin等目录中去。
首先确保本机电脑已经开启开启 Windows 虚拟化和 Linux 子系统,点击控制面板->程序->启用或关闭 windows 功能,开启 Windows 虚拟化和 Linux 子系统(WSL2)以及Hyper-V 随后在终端输入命令: bcdedit/sethypervisorlaunchtype auto 开启hyper-v。 随后在终端输入命令: ...
下载地址: https://developer.nvidia.com/cuda-12-1-0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_local 下载Base Installer(3.1GB) 安装时选择精简安装即可 测试是否安装成功: 打开到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\bin文件夹内,鼠标...
windows11 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:cuDNN 是用于配置深度学习使用 二、官方教程 CUDA:Installation Guide Windows :: CUDA Toolkit Documentation cuDNN:Installation Guide :: NVIDIA Deep Learning cuDNN Documentation ...
在开始之前,我们需要明确一点:在Windows环境下使用WSL2、CUDA、Conda和PyTorch进行深度学习开发,确实存在一些困难和挑战。但是,通过本文的记录和分享,我们希望能够帮助读者更好地理解和解决这些问题。首先,我们需要下载并安装Windows 11操作系统,以确保我们的基础环境是稳定和可靠的。然后,我们需要安装WSL2(Windows Subsystem...