因此,安装顺序应该是:NVIDIA Graphics Drivers(可跳过,在安装CUDA Toolkit的时候捆绑安装)->CUDA Toolkit->PyTorch->cuDNN 安装NVIDIA Graphics Drivers(可跳过) 前言 在安装CUDA Toolkit的时候可以选择捆绑安装NVIDIA Graphics Drivers显卡驱动。因此,这一步完全可以跳过,但笔者依旧先写出来。 Linux 法一:图形化界面安装...
可以事先新建两个文件夹,如CUDA_TEMP和CUDA11_1,CUDA_TEMP用来存放临时解压文件,CUDA11_1用来存放安装后的文件。CUDA_TEMP文件夹在cuda安装结束后会被自动删除,因此CUDA11_1文件夹千万不要放在CUDA_TEMP文件夹下。 设置临时解压目录如下图所示 深度学习环境搭建之cuda、cudnn以及pytorch和torchvision的whl文件安装方法...
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia ② 在相应的虚拟环境进行验证 4.卸载cuda ① 在开始菜单栏通过 Uninstall 来卸载 ② 通过安装的日期,确定要卸载的程序 5.卸载cuDNN 在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8 目录中删除这三个文件 ...
cuDNN下载地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download cuDNN的下载需要注册,随便注册即可。选择与已安装的CUDA版本对应的下载,如下图: cudnn下载后解压,拷贝压缩包里的三个文件夹至CUDA的安装目录(CUDA默认安装路径为“C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.3”)覆盖,即可完成cuDNN...
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 ...
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 ...
给cudnn添加环境变量 添加上两条环境变量 测试是否安装成功 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...
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。 image-20221005212213927 接下来,解压该压缩包,然后复制其中的文件夹 image-20221005221835067 粘贴到CUDA的安装目录下,即完成了cuDNN的安装。 image-20221005222043585 验证是否安装成功 在cmd...
安装cuDNN 然后通过搜索引擎进入 cuDNN 官网,同样定位到cuDNN Archive 页面: Google 的 cuDNN 搜索结果 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...
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 ...