1. 配置显卡驱动(必须) 2.基础环境:CUDA,cuDNN(可选) 3.虚拟环境:配置 cudatoolkit(必须) 显卡驱动安装 显卡驱动下载:GeForce® 驱动程序,在此页面找到自己nvidia显卡对应的驱动程序。 宿主机CUDA 配置 如果本机配备独立显卡,且安装显卡驱动后,可以在终端运行nvidia-smi检查显卡的支持的最高CUDA 版本,我手头有...
cuda和nvidia driver 版本对照表: cuda/cudnn和tf 版本对照表:常见命令 nvidia-smi :nvidia driver command, 查看需要的cuda版本和驱动型号,利用率; nvcc -V: cuda toolkit command, 查看实际的cuda版本 cat /u…
打开NVIDIA控制面板,点击 帮助——系统信息——组件,查看自己电脑支持的cuda版本,我的笔记本显卡为GTX1660ti可以看到CUDA为11.0,那么我们可以安装cuda为10.1或10.2版本的pytorch,cudnn的版本只需要与需要用到的cuda版本对应即可后续说明。 三、安装并配置CUDA 1。到链接: 英伟达官网 .官网下载对应的CUDA版本。我下载的版...
表一:CUDA驱动及CUDA Toolkit最高对应版本 image.png 最新可查阅官方文档 注:驱动是向下兼容的,其决定了可安装的CUDA Toolkit的最高版本。 cuDNN与CUDA 官网:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive cuDNNCUDA 8.1.011.2、11.1、11.0、10.2
第一步:查看自己电脑显卡支持的CUDA版本 第二步:查看pytorch对应cuda版本 第三步:CUDA下载安装 遇到问题:安装完之后法找到nvcc命令 第四步:cudnn下载安装 添加环境变量(比较玄学,有的需要,有的不需要),我的不需要,所以图是偷的 遇到这种情况不要慌,看说明需要在前面加上 `.\deviceQuery.exe`和`.\bandwidthTest...
显卡: 简单理解这个就是我们前面说的GPU,尤其指NVIDIA公司生产的GPU系列,因为后面介绍的cuda,cudnn都是NVIDIA公司针对自身的GPU独家设计的。 显卡驱动:很明显就是字面意思,通常指NVIDIA Driver,其实它就是一个驱动软件,而前面的显卡就是硬件。 gpu架构:Tesla、Fermi、Kepler、Maxwell、Pascal ...
4. 使用runfile安装最后会询问是否创建指向当前安装版本的软连接,一般选yes即可,也可自己手动设置。 安装cuDNN 下载对应的版本:cuDNN Archive 2. 使用tar文件进行安装 注意,该方法将cuDNN安装至当前指定的CUDA Toolkit中,若要安装至其他非指定的CUDA Toolkit中,将命令中的/usr/local/cuda替换为对应版本的/usr/local...
CUDA/cudnn/CUDA Toolkit/NVCC区别简介 CUDA:为“GPU通用计算”构建的运算平台。 cudnn:为深度学习计算设计的软件库。 CUDA Toolkit (nvidia):CUDA完整的工具安装包,其中提供了 Nvidia 驱动程序、开发 CUDA 程序相关的开发工具包等可供安装的选项。包括 CUDA 程序的编译器、IDE、调试器等,CUDA 程序所对应的各式库...
CUDA 版本，如图是CUDA12.4，则可以安装版本<=12.4 的 CUDA 和对应的 cuDNN
不仅环境配置麻烦，而且还特别容易配置错误，特别还有CUDA和cudnn版本的对应也特别容易搞错，但是利用...