没有NVIDA GPU Computing这个文件夹，ProgramData里面放的是CUDA Sample。如果你想自己配置CUDA的话，你需要到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v6.5下面，里面的include, lib和bin文件夹是你要用到的。其次，你要确认你的系统环境变量的Path中是否加入了你的C:\Program Files\NVIDIA...
2-4.1 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\extras\demo_suite\deviceQuery.exe 2-4.2 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\extras\demo_suite\bandwidthTest.exe 3.安装cudnn 开发包 解压cudnn的开发包,将其中的文件更新再cuda的路径下对应的文件夹即可 3.测试 CUD...
您会发现 bin、include 和 lib 等文件夹。将这些文件夹中的内容复制到您的 CUDA 安装路径中的相应目录(例如:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5): 将cudnn\bin 目录中的文件复制到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\bin 将cudnn\include 目录中的文件复制到 ...
点击用户变量中的 Path,点击编辑: 添加CUDA 的环境变量,去C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA下查看版本号,如我的的是v11.6,那么我的两个环境路径就是: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\lib\x64 3.3 CUD...
可以看出来cuDNN里面是文件夹与许可证的形式; bin文件夹内部文件复制到对应到之前安装的CUDA的bin文件夹路径下: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin bin文件 include文件夹内部文件复制到对应到之前安装的CUDA的bin文件夹路径下: ...
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1 当然后面那个v10.1是你自己的版本号。 如果你真的不是在这个文件夹下面保存的,那你就慢慢回想吧,或者你搜索一下,然后找到为止。 上面扯这些,就是为了大家放松一下哈,但是真的有奇葩会犯这种错误,比如我的曾经。
下载cuDNN v7.4.1,对应的是CUDA9.2版本。官网下载需要注册账号,也可以自行从网上其他地方找。下载后无需安装,直接解压得到三个文件夹。把这三个文件夹里的文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2 安装目录下相同名字的文件夹中,如下图。
解决MSB3721 命令““C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\bin\nvcc.exe“ 已退出 返回代码为1 当我们在使用NVIDIAGPUComputing Toolkit的CUDA进行编译时,有时会遇到以下错误消息: 代码语言:javascript 复制 plaintextCopy codeMSB3721 The command""C:\Program Files\NVIDIAGPUComputing Toolkit...
例如我的是:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2 测试cuDNN 打开文件夹 :C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\include cudnn_version.h文件 代码语言:javascript 复制 #defineCUDNN_MAJOR8#defineCUDNN_MINOR1#defineCUDNN_PATCHLEVEL1#defineCUDNN_VERSION(CUDNN_MAJO...
为了确保安装的CUDA版本符合利用标准,还可以检查CUDA安装文件。Windows用户可以通过文件资源管理器导航到Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDA,检查版本文件夹;而在Linux中,可以使用"ls /usr/local/"列出文件夹,通常CUDA的版本文件夹命名为cuda-X.Y格式。