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CUDA11_1文件夹下 4、添加环境变量 五、安装pytorch和torchvision 1、下载pytorch 打开网址 https:...
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...
https://developer.download.nvidia.cn/compute/cudnn/9.0.0/local_installers/cudnn_9.0.0_windows.exe 按照提示完成cuDNN的安装。 都安装完成之后,还是使用nvcc -V命令查看CUDA是否安装成功。 4、安装anaconda 按照之前的操作(Windows部署TensorFlow后识别GPU失败,原因是啥?),先安装Anaconda,下载链接如下: https://...
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 点击组件。可以看到,我这里是RTX3060的显卡,支持cuda11.2。
首先win+R进入CMD,在命令行输入nvcc -V,如下图所示,则表示cuda已经安装成功。 2. 安装cuDNN 2.1 注册cuDNN账号 下载地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 点击下载地址进入如下界面,如果没有账号,需要注册一个账号再进行下载 2.2 下载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 ...
cudnn 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 ...
下载安装cuda+cudnn 直接在官网选择对应版本下载。 CUDA Toolkit Archive 官网部分截图 官网截图,Download即可 2.安装流程 运行安装包。路径建议是默认的。 等待安装界面出现。“同意”。 这里我选择的自定义,因为后面要看一些包的版本。 如果之前电脑中有一些包,避免用旧版本替换较高的版本,所以我没有勾选。
一、安装CUDA 1、检查电脑是否支持CUDA 2、下载并安装CUDA 3、下载并安装cuDNN 二、安装Pytorch 1、安装Anaconda 2、切换清华镜像源 3、创建环境并激活 4、输入Pytorch安装命令 5、测试 三、在Pycharm上使用搭建好的环境 参考文章 前言 本人纯python小白,第一次使用Pycharm、第一次使用GPU版Pytorch。因为在环境搭...
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 ...