1、注册英伟达账号 https://developer.nvidia.com/login 按照要求完成注册即可 2、打开以下网址: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 选择适用于自己CUDA版本的cuDNN,我这里是CUDA 11.1、Windows(x86)cuDNN库。 3、安装cudnn 解压,在解压后的文件夹cuda下,将bin、include和lib文件夹剪切,然后粘贴到C...
cuDNN:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 可以看到对于win系统,Pytorch支持的版本有10.2,11.3,11.6等。 cuDNN支持的版本有10.2,11.5,11.4等等。 这里我推荐装10.2或者11.3,原因见开头,不多做赘述。这里以11.3为例。 3.下载CUDA 在CUDAhttps://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive中,寻找CUDA...
导入GPG key并更新: sudo apt-get install libcudnn8=x.x.x.x-1+cudaX.Y 这里的x和y根据自己的版本自己调整 再安装几个依赖: sudo apt-get install libcudnn8=x.x.x.x-1+cudaX.Y sudo apt-get install libcudnn8-dev=x.x.x.x-1+cudaX.Y sudo apt-get install libcudnn8-samples=x.x.x...
将cudnn这三个文件复制粘贴到cuda安装的文件目录(同样也有这三个文件)替换它们 5、配置环境变量,打开系统高级设置,点击path,直接添加如下几条(也不知道有多少条,多配置几条也没啥事。如果安装在其他的盘目录也和这差不多) C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.4\bin C:\Program Files\NVID...
cuda gpu pytorch 安装 cuda cudnn pytorch 1、Anaconda下载与安装 百度搜索Anaconda,进入官网。 点击这个 下载对应的版本(我电脑上安装的python是3.8) 下好了之后安装,这个安装就一路默认就行。 2、下载CUDA和cudnn cuda版本的选择和你的显卡有关系。
下载地址:cudnn官网下载 选择适配所选cuda版本以及系统的cudnn下载。 在这里插入图片描述 下载后解压。直接将其4个文件拷入到上述cuda的安装目录下: 在这里插入图片描述 注意直接复制粘贴即可,会自动合并。 查看是否安装成功:打开cmd终端,输入命令行: nvcc -V ...
前置环境:1、电脑显卡及显卡驱动2、anaconda正式安装分为四部分:1、cuda安装 1-1 验证cuda适合安装的版本 两种方法:图像界面;命令行 1-2 进入官网直接下载安装2、cudnn安装 2-1 进入官网注册并登录 2-2 下载对应cuda的版本 2-3 解压到cuda对应版本的目录 2-4 配置环境
3.1、进入cuDNN Archive | NVIDIA Developer,选择对应CUDA版本以及操作系统版本进行安装 3.2、解压缩该文件 将该文件夹中bin、include、lib下的文件复制到CUDA安装路径下的bin、include、lib文件夹中 3.3、加入系统变量 进入高级系统设置 进入环境变量 将如下路径(依据安装路径不同)加入到系统变量中 ...
验证cuDNN是否安装完成,打开cmd,输入 cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0\extras\demo_suite 然后执行命令: bandwidthTest.exe image-20210227001624983 然后再执行命令: deviceQuery.exe image-20210227001657605 8、下载PyTorch安装文件 ...