CUDNN安装 打开cuDNN下载页面 解压后我们得到以下的目录结构: 我们将文件夹覆盖到上面的CUDA安装目录下,比如我的CUDA的安装目录是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6,将压缩包内对应的文件夹复制到bin、include、lib目录下即可 环境变量配置 ...
1. 安装NVIDA显卡驱动 下载地址:nvidia.cn/Download/inde 若已安装,cmd 输入nvidia-smi 查看: 当前显卡驱动版本为551.23,最高支持 CUDA 版本为12.4,但是查看 torch 包安装说明,Windows目前支持cuda 11.7,而 cuda 11.7 最高支持 cudnn 8.9.7 下载上述版本。 2. 安装 Cuda 下载地址:developer.nvidia.com/cu (...
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 ...
2.2下载cuDNN 官网:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive,cuDNN官网需要用邮箱注册,前后大概两三步,跟着做就行不会有什么问题。 按照需求我下了第一个,点开之后选择for Windows(x86)就会自动下载一个压缩包,解压之后把里面的四个文件复制粘贴到“C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\...
3. 验证CUDA安装 打开命令提示符(CMD),输入nvcc -V命令,如果输出了CUDA的版本信息,则说明CUDA安装成功。 三、安装cuDNN 1. 下载cuDNN 访问NVIDIA cuDNN的官方下载页面(cuDNN Archive),注册并登录NVIDIA账户(如果尚未注册)。根据你的CUDA版本,选择合适的cuDNN版本进行下载。注意,cuDNN版本需要与CUDA版本相匹配。
下载链接:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,图片下载的是cuda_12.6.1_560.94_windows.exe 然后一路安装即可: 安装路径如下: CUDNN安装 打开cuDNN下载页面 解压后我们得到以下的目录结构: 我们将文件夹覆盖到上面的CUDA安装目录下,比如我的CUDA的安装目录是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit...
第三步:安装cuda(由于查看了cuda,cudnn以及pytorch可安装的版本,在此我选择的是11.3,因为pytorch目前最高的只有11.3) cuda各种可安装版本的官网网址 1.直接下载安装包,点击安装包安装即可 我一般安装在C盘(注意:拍照记住安装路径); 安装步骤如下: (1)一个临时解压路径,不是最终安装路径,所以不必换 ...
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。
2.3 CUDA驱动和CUDA Toolkit对应版本 表一:CUDA驱动及CUDA Toolkit最高对应版本 image.png 最新可查阅官方文档 注:驱动是向下兼容的,其决定了可安装的CUDA Toolkit的最高版本。 cuDNN与CUDA 官网:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive cuDNNCUDA ...
查tensorflow-gpu和CUDA、cuDNN版本对应表可知,tensorflow-gpu支持的CUDA版本为11.2,但是本人是win11系统,而CUDA 11.2 只有win10选项。 在参考了博客园成功安装的博客(https://www.cnblogs.com/LandWind/p/win11-cuda-cudnn-Tensorflow-GPU-env-start.html)后,保险起见,同样选择CUDA 11.7 版本安装。