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...
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...
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)”并解压: 解压...
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...
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。
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。
这里cudnn的安装和cuda的安装不同,无需执行安装操作,将压缩包解压,执行下面的操作即可! 第三步:验证是否成功安装cuda 打开cmd控制台,输入nvcc-V 出现相关配置信息即为安装成功! 第四步:安装支持cuda的pytorch python版本建议选择3.8的相关版本(例如:3.8.18),强烈建议使用anacoda进行环境配置 ...
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 ...
首先安装之前要先检查我们显卡所支持的最高的CUDA版本: image-20221004171838784 image-20221004171904219 image-20221004172119500 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 首先不用着急挑选CUDA...
1)安装CUDA 2)安装CUDNN 3)安装pytorch 借用网上的一幅图,来说明 安装CUDA 查看自己笔记本或台式机显卡 或者win+q 输入nv 打开nv控制面板 或者直接输入命令 nvidia-smi CUDA 安装包网站 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 最近要在nvidia官网下载一些文件,发现下载速度巨慢,而且还下载不下来。即使...