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...
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...
官网链接:https://developer.nvidia.com/cudnn,选择win即可,win11兼容。 直接安装即可,安装后在设置中查找“编辑系统环境变量”,点击“高级-环境变量-系统变量-path双击”,添加该路径,11.8和12.3分别对于pytorch不同版本,想用哪个版本的pytorch就添加哪个作为路径。
安装CUDA(需要找准GPU驱动版本与CUDA版本的对应关系进行选择) 安装cuDNN 安装anaconda及pycharm及配置 安装pytorch(一定要对应CUDA、CUDAA、Python的版本版本) 测试培养pytorch是否安装成功 系统环境及演示版本说明: 操作系统:windows 11 GPU信息:NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti ...
下载cudnn安装包 这里我下载过了,就直接演示 将下载到的压缩包解压到 cuda 的安装路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vXXX下并覆盖。 检查环境变量 安装后重新检查环境变量的 path 变量中确认下面 3 项均存在,如果缺少则添加。
3-1 cuDNN下载页 下载压缩包后,找到CUDA安装目录 默认位置是在:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\%版本号% 注意cuDNN下载页清楚的表明了对应版本是什么,比如:11.x 12.x 不要装错版本了,CUDA的默认安装目录和环境变量都是按版本分离的,可以同时装多个版本,一般情况下非开发者使用一些AI项目...
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...