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 ...
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:...
2.3、安装exe文件时: 安装选项选-》自定义安装 自定义安装选项选-》CUDA(四选一) 2.4、检查是否安装成功 控制台输入nvcc -V,出现下图所示则安装成功 3、安装cuDNN(使用tensorrt必须安装,不使用tensorrt则选择安装) 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...
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 ...
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 ...
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 ...
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。
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 ...