然后CUDA的环境变量是默认帮我们设置好的,我们可以在命令行输入 nvcc --version查看看CUDA版本了。 3. 安装cuDANN 然后我们去安装cuDANN,打开网址: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 找到对应的版本下载即可。 然后我们把下载的文件解压缩,放入CUDA中。 放到CUDA的目录:C:\Program Files\NVIDIAGPUC...
如红色标记,,本机配置最大版本可以安装到11.7,所以CUDA version11.7以下都可以安装。 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/rd...
首先，检查你的CUDA版本。在Windows上，通过键入'win+R'，然后输入'cmd'，在弹出的命令行中输入'nvidia-smi'，查看显示的CUDA版本，如11.6。接下来，根据你的CUDA版本选择对应的torch版本。访问PyTorch官网，通过pip或conda（取决于你的Python环境）进行安装。例如，如果你的CUDA是11.3，可以使用如下命令...
查看显卡驱动,在win11中直接搜索nvidia,打开NVIDIA Control Panel应用. 依次点击系统信息-组件,查看CUDA 11.7。这个表示cuda最高支持11.7 2)CUDA下载 根据个人需要进行选择,注意选择版本不能超过刚刚查询到的版本。 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 本人选择了CUDA11.6版本 按照以下顺序进行选择,点击.e...
可以看到,CUDA版本为11.2,cuDNN版本为8.1时,支持的tensorflow_gpu 版本为 2.6.0和2.5.0,这里我们下载v2.6.0,然后 python版本用3.8。 安装的具体操作为,打开CMD 终端,输入下述指令: (1)创建虚拟环境 conda create -n tf2.6 python=3.8 1. 这里tf2.6为所指定的环境名,python=3.8则指定python版本为 3.8。
明确之后在官方https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#title-new-features 找到下图查看版本对应信息,从而选择CUDA版本 之后下载cudatoolkit和cudnn,版本对照表如下,进而明确tensorflow版本。 本例配置为: python3.8.0+CUDA11.0.0+cuDNN8.0.5+tensorflow-gpu 2.4.0+Keras2.7.0 ...
官网:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive,下载过程网上有很多大家可以参考,选择自己的系统即可,可以发现低版本的CUDA都没有win11的选择,没有关系下载win10的即可,然后就是管理员身份运行等一系列操作了。 我出现的问题是不论下载了哪个版本,都会在安装的第一步出现这个问题:“You already have a new...
1、根据显卡驱动版本选择CUDA版本在命令提示符中输入一下命令进行查看: nvidia-smi 1. 若执行命令显示nvidia-smi不是内部或者外部命令。则可能存在两个原因1、没有安装驱动,解决办法,安装驱动。2、nvidia-smi.exe不在环境变量中。解决方案在C盘中搜索nvidia-smi.exe直接拖入命令提示符或者将其所在路径添加至环境变量...
由于学术界和工业界都喜欢用比较稳定的版本来搭建模型,因此如果想要复现论文,或是pull别人的代码修改,较新的版本很有可能会出现错误。 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。
1. 确定显卡支持的CUDA版本 在安装CUDA之前,首先需要确定你的显卡所支持的最高CUDA版本。这可以通过NVIDIA控制面板查看,或者使用命令行工具nvidia-smi来获取。例如,如果你的显卡支持CUDA 12.2,那么你可以选择安装这个版本或更低版本的CUDA。 2. 下载Visual Studio 虽然CUDA安装程序自带了部分必要的组件,但建议事先安装...