这就暂时完成了CUDA 11.1 for windows的安装。 二、安装cuDNN 8.6.0 for CUDA 11.X 1、下载cuDNN 8.6.0 for CUDA 11.X for Windows安装包 打开cuDNN下载页面:https://developer.nvidia.com/cudnn 此时需要登陆,如果没有注册过的人需要点击Join Now,张小白直接点击Login: ...
选择cuDNN 8.6.0 for CUDA 11.x windows版本即可。 耐心等待软件下载完毕。 2、安装cuDNN 8.6.0 for CUDA 11.X 下面开始安装cuDNN: 按张小白以往安装cuDNN for CUDA 10的经验,一般来说是将解压后的cuDNN包拷贝到 CUDA的include,lib,bin等目录中去。 先解压: 再分别拷贝: include目录: bin目录:...
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 CUDA_SDK_PATH= C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA...
1、根据上面自己的驱动及cuda版本后,找准自己需要安装cuDNN版本,去cuDNN下载官网:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive下载自己需要的版本,比如:我选的是cudnn8.7 2、下载好是一个压缩包,下一步将其解压进入到文件夹界面 3、将这三个文件夹复制到CUDA的安装目录下。默认的安装路径是C:\Program Files...
本次使用的window环境是win 11,windows环境安装cuda(cuda版本为11.6.2)和cudnn(cudnn版本为8.8.0其实应该下载8.9.0,tensorrt 8.6.1对应的cudnn版本是8.9.0,如下图),anconda的安装就不用介绍了,如果不会安装,可以参考这篇文章 在这里插入图片描述
打开到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\bin文件夹内,鼠标右键在终端打开,输入nvcc -V,V要大写,如果出现一系列信息,则表示安装成功 4、下载NVIDIA的cuDNN 用处: 深度学习GPU加速库 下载地址: https://developer.nvidia.com/cudnn-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&targe...
二、安装cuDNN 在CUDA安装完成后,打开网址https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download,下载cuDNN安装包。 这里需要注意,我们需要下载安装CUDA对应的cuDNN,比如上面我们安装的v11.8,我们也需要下载对应11版本。 下载后,解压将会得到如图3个文件夹,将这3个文件夹复制到安装的CUDA目录C:\Program Files\NVIDIA GP...
Windows 11 cuda 12.0 RTX4090 由于tensorflow2官网已经不支持cuda11以上的版本了,配置cuda和tensorflow可以通过以下步骤配置实现。 2 步骤 (1)创建conda环境并安装cuda和cudnn,以及安装tensorflow2.10 condacreate -n tf39 python=3.9.* numpy=1.20condaactivate tf39condainstall -c conda-forge cudatoolkit=11.8.*pi...
方法1:自动安装 安装cuda没有问题但是后面我安装cuDNN的时候一直报错,也不知道啥原因 # 运行下面的命令,自动进行安装:xxxx@DESKTOP-QB5ALJE:~$ sudo apt install nvidia-cuda-toolkit# 如果报错的话则运行先运行下面这个命令:xxxx@DESKTOP-QB5ALJE:~$ sudo dpkg--configure-a ...