打开命令窗口, 输入命令:NVCC--version, 查看版本 输入命令: set cuda, 查看变量环境设置情况 命令查看切换目录至 安装目录\NIVIDA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.2\extras\demo_suite\ 输入命令:deviceQuery.exe ; 返回result =Pass. 否则需要重新安装 输入命令:bandwithTest.exe; 返回result = Pass. 否则需要重...
双击刚才下载的CUDA安装包,点击"OK" 点击"同意并继续" 然后选择"自定义安装" 点击"下一步" 点击"下一步",等待安装完成。 验证是否安装成功: 打开CMD输入: nvcc -V nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2018NVIDIA Corporation Built on Sat_Aug_25_21:08:04_Central_Daylight_Time_...
等待安装完毕即可 1.4 设置CUDA环境变量 找到环境变量->系统变量->Path,分别将如下三个变量添加进去,完成安装。 1.5 检查CUDA是否安装成功 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...
查看cuda版本 法1:在AnacondaPrompt中,输入 nvcc --version 版本:10.1.105 法2:按路径查看C:\Program Files\NVIDIAGPUComputing Toolkit\CUDA版本:10.1查看cudnn版本: 法1:按路径查看C:\Program Files\NVIDIAGPUComputing Toolkit\CUDA 智能推荐 win10环境下python3.7+cuda10.1+cudnn7.6+tensorflow-gpu1.13的安装 ...
选择exe(local) 下载本地,安装程序可默认安装在C盘,CUDA安装位置可自己选择(D盘) (2)打开命令行cmd,使用 nvcc -V (3)安装cudnn 进入官网下载cudatoolkit对应版本的cudnn(下载需注册):https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 将下载的zip文件解压,解压后将其中的bin、include、lib三个文件,复制粘贴到...
默认安装目录为 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0,示例程序安装目录为 C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.0。 安装完成后,在命令行窗口(cmd)中,输入nvcc -V命令进行测试,然后转到 demo_suite 目录,运行demo程序 deviceQuery.exe 和 bandwidthTest.exe,如下所示: ...
然后WIn+R打开cmd命令行窗口,输入nvcc -V后回车查看到CUDA相关信息(如版本、编译器驱动)即为安装成功。 2.3 安装CUDNN11.4(复制bin、include、lib文件夹下的文件到CUDA对应目录下) 首先解压cudnn-11.4-windows-x64-v8.2.2.26.zip得到cudnn-11.4-windows-x64-v8.2.2.26文件夹,需要将该文件夹中bin文件夹、includ...
访问CUDA Toolkit Archive页面，选择合适的版本进行下载。下载完成后，运行安装程序，选择默认的临时解压目录和安装目录。临时解压目录不要与CUDA安装路径相同。在自定义安装时，全选以安装所有组件。完成安装后，配置CUDA环境变量。在命令行输入`nvcc --version`验证安装成功。在系统环境变量中添加CUDA的bin、...
打开命令行,输入nvcc -V,如果出现下图则安装成功: 并可到目录C:ProgramDataNVIDIA CorporationCUDA Samplesv8.01_UtilitiesdeviceQuery下用VS2013打开并运行测试样例deviceQuery_vs2013.vcxproj文件,如图:(注意C:ProgramData为隐藏文件夹,需要点击C盘-》查看-》选项-》查看,选中显示隐藏的文件、文件夹和驱动器,点击确定。如...
CUDA安装完成后,打开powershell,执行nvcc -V ,成功的话会返回cuda版本号。 解压cuDNN压缩包,可以看到bin、include、lib目录 打开C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA 找到你安装的版本目录,打开,找到bin、include、lib目录,将cuDNN压缩包内对应的文件复制到bin、include、lib目录。