tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive.tar.xz 将解压后的头文件和库复制到cuda目录中: cd cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda11-archive sudo cp include/cudnn* /usr/local/cuda/include sudo cp lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cu...
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.0/local_installers/cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run 1 sudo sh cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run 1 cuDNN下载地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 解压压缩文件(cudann)的各种命令 (1)xz文件怎样解压 xz -d 文件名 1 (...
首先,确保你的Linux系统版本与CUDA和cuDNN兼容。你可以通过访问NVIDIA的官方网站来查看最新的兼容性信息。 更新你的系统以确保所有软件包都是最新的: bash sudo apt update sudo apt upgrade 2. 安装CUDA Toolkit 访问NVIDIA的CUDA Toolkit下载页面,下载适合你Linux系统的CUDA版本。然后,按照以下步骤进行安装: bash ...
cuDNN的安装相对简单,我们只需要下载对应CUDA版本的cuDNN安装包,然后解压到CUDA安装目录下的lib64和include目录中即可。 例如,如果我们安装了cuda 8和cuda 10.1两个版本,那么我们需要下载对应版本的cuDNN安装包,并分别解压到/home/username/cuda/cuda-8.0/lib64、/home/username/cuda/cuda-8.0/include和/home/usernam...
Compute Platform根据CUDA的安装版本来进行选择,CUDA版本高于11.8选择CUDA 12.1,反之选择CUDA 11.8。 4.2验证pytorch是否安装成功 在命令行界面输入python进入到python编辑,输入import torch以验证pytorch是否安装成功,如果没有报错即代表安装成功。 5.cuDNN(CUDA Deep Neural Network library) ...
随着深度学习的快速发展,CUDA和CuDNN成为了许多深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)的必备组件。CUDA是NVIDIA推出的并行计算平台和API模型,而CuDNN则是基于CUDA的深度学习GPU加速库。在Linux环境下,如何正确安装CUDA和对应版本的CuDNN,是许多深度学习初学者和开发者需要面对的问题。本文将提供详细的安装步骤和注意事项,...
Linux GPU加速训练环境搭建(NVIADIA、CUDA、CUDNN) 安装人工智能GPU加速训练环境主要分为3部分:NVIDIA显卡驱动、CUDA TooIKit和CUDNN。 基础环境安装 基础环境安装是基于Centos系统的,但是整体大同小异。 安装对应版本内核源码包、gcc编译器 sudo yum install -y gcc...
tar-xzvf cudnn-9.2-linux-x64-v7.5.0.56.tgz 解压完了之后,把cudnn下的include和lib64里的文件,复制一份到cuda目录下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda/include/ sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/ ...
export PATH=/usr/local/cuda-12.4/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.4/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} source ~/.bashrc // 安装 cudnn sudo tar -xvf cudnn** sudo cp -r /home/cudnn-linux-x86_64-8.9.7.29_cuda12-archive/lib/* /usr/...
这些版本都可以使用,只不过不同版本对应的cuda版本不一样,对应的cudnn版本也就不一样,最后支持的pytorch版本也就不一样,所以,选择哪个版本都行,只不过后续安装cuda、cudnn、pytorch的时候需要进行版本对应。 下载完成之后记住文件下载到的目录 关闭显示模式 ...