`$ nvcc -V` 的输出示例 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 Instal...
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...
Pytorch安装也要适配CUDA版本 进入Pytorch官网:https://pytorch.org/ 点击install来到下图,根据自己的需求选择,第一个选Stable稳定就行,我下载是CUDA11.3,根据官方提示复制下面conda下载命令。打开Anaconda Prompt,切换到想要下载的环境中下载即可。记得切换虚拟环境。 验证torch是否安装成功,在安装环境下打开python依次输入一...
1. 官网下载 链接:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 需要注意的是cuDNN下载可能需要登录NVIDIA,没有的话需要创建账号哦! 2. cuDNN安装 下过来就是这样一个文件夹: 打开是这样的,有三个文件夹: 然后呢将上面cuDNN中的三个文件夹分别copy到cuda文件夹中就行啦。 到这里cuda以及cuDNN的安装配置...
一、了解CUDA和cuDNN CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台和API模型,它允许开发者使用GPU进行通用计算。而cuDNN则是CUDA深度神经网络库,提供了针对深度神经网络的高效实现。因此,在配置PyTorch环境时,首先需要确定你的GPU是否支持CUDA,并了解你的CUDA版本。 二、选择合适的PyTorch版本 PyTorch的版本与CUDA的版本密切相关...
CUDNN:https://pan.baidu.com/s/1Exq6AY2Ey2ZH3nStVRyBjQ?pwd=0ajm 3、安装CUDA及CUDNN CUDA下载后建议全部下一步安装,此处CUDA会占用C盘5G左右空间。 CUDA安装后,会自动建立2个环境变量,如下图,如果没有自动建立,手工建立即可 手工建立以下环境变量 ...
进入官网:https://developer./rdp/cudnn-download 先登录/注册账号,然后按如下选择: 将下载后的 zip 文件解压,里面的内容如下: 找到刚才安装 CUDA 时选择的安装位置: 然后将 CUDNN 中bin文件夹中的所有文件复制到.../CUDA/v11.7/bin中; CUDNN 中include文件夹中的所有文件复制到.../CUDA/v11.7/include中;...
个人电脑配置:RTX4060 win11 个人配置版本:cuda(11.7)+ pytorch(2.0.1) + python(3.9) 所需工具: 1、python集成开发环境:Anaconda 2、CUDA、cuDNN:英伟达提供的针对英伟达显卡的运算平台。用来提升神经网络的运行效率,如果电脑显卡不满足要求也是可以不用安装,使用cpu来进行运算。
安装cuDNN Linux 法一:下载tar压缩包解压(推荐) 法二:下载deb包安装(不推荐) Windows 检验安装 GPU、NVIDIA Graphics Drivers、CUDA、CUDA Toolkit和cuDNN的关系 GPU:物理显卡。 NVIDIA Graphics Drivers:物理显卡驱动。 CUDA:一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,是一种并行计算平台和编程模型,该架构使GPU能够解决复...
6.2 确定CUDA型号6.2.1 首先根据自己的显卡型号确定显卡算力6.2.2 根据算力,匹配合适的CUDA版本 6.3 确定torch的版本6.4 确定对应的python版本 七、Pytorch_GPU版本的安装八、CUDA的安装九、cuDNN的安装十、检验环境是否配置成功附录参考文献 一、前言 最近因为各种各样的原因,电脑重装了三次,有关于python和深度学习的...