安装完成后,默认将安装在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8目录下。如果安装成功但是没有这个目录,请检查是否在C:\Program Files(x86)\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8目录下。 二、安装cuDNN 在CUDA安装完成后,打开网址https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download,下载cuDN...
1,下载两个文件,cuda和cudnn。注意cuda与cuddn之间有兼容匹配关系。 2,安装cuda,最好自定义安装到其他盘(但附带安装的软件仍被安装在c盘,英伟达真tm傲慢啊) 3,安装好cuda后解压cudnn,既然是解压,真是够垃圾的方式。解压后还要手动拷贝到cuda相应的目录下。 4,最后用extras下两个可执行文件测试一下,能找到gpu。
将CUDNN压缩包下载完成之后解压出来,复制里面的三个文件夹 将这三个文件夹复制到CUDA目录内, C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.4 因为我安装的是12.4版本,所以文件夹目录最后是v12.4,你根据自己实际情况找到你的CUDA版本文件夹 CUDNN三个文件夹复制进来之后就安装完成了...
3、选择安装项 4、编辑环境变量 5、成功安装 3、安装cudnn 1、下载 https://developer.nvidia.cn/rdp/cudnn-archive 2、复制文件到 将解压出来的文件,复制到cuda对应的安装路径中 至此,cuda和cudnn安装完毕 3、测试 用cmd从C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\extras\demo_suite目录进...
win10+GTX1050Ti+anaconda3+tensorflow1.14.0+cuda10.0+cudnn7.6.1.34(带GPU使用检测) 一、安装前的准备 (1)查看自己N卡支持的CUDA版本,打开NVIDIA控制面板,选择系统信息 查看系统信息 CUDA10.1 NVIDIA控制面板下 系统信息 显示:CUDA10.1。这里CUDA10.1是支持的最高版本的CUDA,可以向下兼容,且可以安装多个版本的CUDA...
2. 解压cudnn,得到如下文件 3. 将bin 、include文件夹复制到CUDA的安装目录中 4. 验证cuda是否安装成功,首先win+R启动cmd,进入到CUDA安装目录下的 ...\extras\demo_suite,然后分别运行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe,,返回Result=PASS表示cuda安装成功。同样运行deviceQuery.exe也可得到PASS ...
打开路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vXXX\bin检查nvcc.exe是否存在。 打开路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vXXX\extras\CUPTI\lib64检查cupti64_XXX.dll是否存在。 下载cudnn安装包 接着我们继续下载 cudnn 库 ...
2、安装CUDA 打开官网,选择不高于第一步查到的显卡驱动版本对应的CUDA,进行下载。 3、检查已安装版本/是否安装成功 命令行中输入,可以看到安装成功,安装版本和下载的一致,为11.5 (Runtime Version) nvcc -V 4、下载cuDNN 打开官网,注册登录后,选择适合自己的版本,下载cuDNN。安装。
切换到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2\extras\demo_suite目录下,命令行执行bandwidthTest.exe,查看结果是否如下图,显示Pass则安装成功。 至此,在Win10上CUDA和CUDNN安装完成。 训练测试 按照官方教程,在虚拟环境中安装Pytorch1.5并进行GPU训练测试,结果如下,成功使用CUDA训练。