而且CUDA下的Samples也可以不安装,有足够空间的也可以选择安装。 点击下一步后,将安装位置都改为CUDA11_1 点击安装即可 5、验证是否安装成功 在cmd控制台下,输入 nvcc -V 若能显示下面信息,说明cuda安装成功 若没安装成功,可能是电脑之前存在cuda,没有卸载干净 四、安装cudnn 下载cudnn需要英伟达账号,因此先进行...
CUDA Toolkit:包含了CUDA的runtime API、CUDA代码的编译器nvcc(CUDA也有自己的语言,代码需要编译才能执行)和debug工具等。简单言之,可以将CUDA Toolkit视为开发CUDA程序的工具包。需要自己下载安装。此外,在安装CUDA Toolkit时,还可以选择是否捆绑安装NVIDIA Graphics Drivers显卡驱动,因此就可以简略我们的步骤。 cuDNN:...
CUDA的安装 1.查询支持的最高版本 首先安装之前要先检查我们显卡所支持的最高的CUDA版本: 目前是11.6的驱动,因此我的显卡最高是可以支持到CUDA11.6版本的。 知道了我们的最高支持版本之后,我们就可以在小于等于该版本的CUDA中选择了。 2.查询Pytoch与cuDNN版本 ...
我们在cmd中使用cd命令切换到刚刚CUDA的安装路径下的bin(二进制)文件夹下,再执行nvcc -V命令。 可见CUDA是正确安装的。 cuDNN的安装 在cuDNN的版本中,选择支持该版本的CUDA即可,这里我们看到v8.5.0的cuDNN支持CUDA 11.X,说明兼容cuda11.x全系列。点击下载即可。 接下来,解压该压缩包,然后复制其中的文件夹 粘...
cuDNN Archive 页面 在这里下载对应你刚刚安装的 CUDA 版本的 cuDNN,并解压压缩包。例如我刚才安装了 CUDA 12.3,就选择适用于 CUDA 12.x 的 cuDNN v8.9.2,下载“Local Installer for Windows (Zip)”并解压: 解压cuDNN 然后,将其中的文件移动到 CUDA 的安装目录(选择覆盖)。在 Windows 下,通常为C:\Progra...
在cmd运行【C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\extras\demo_suite】路径下的bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe,如果都能运行成功,则证明cudnn安装成功。 cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\extras\demo_suitebandwidthTest.exedeviceQuery.exe...
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。 鼠标在桌面右击,打开NVIDIA控制面板。点击系统信息 ...
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 安装CUDNN7.4.2,这里安装顺序一定要如下所示:sudodpkg -i libcudnn7_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.debsudodpkg -i libcudnn7-dev_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.debsudodpkg -i libcudnn7-doc_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.deb ...
4. 安装Pytorch GPU版本 『附录』whl文件简介 本文介绍如何配置cuda环境、cuDNN库,并安装GPU版本的Pytorch。 本文为博主自用知识点提纲,或存谬误,详细内容可参考其他文章。 1. 查找对应版本 1.1 查看Pytorch GPU目前支持版本 Pytorch官网 1.2 查看Nvidia驱动版本 ...
在cmd中进入到demo文件夹:路径为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3\extras\demo_suite 执行bandwidthTest.exe,如果运行结果出现了PASS即代表安装成功。 再输入命令deviceQuery.exe查询设备。 这里会显示你的GPU型号,以及PASS,表示CUDA和cuDNN都安装成功了。