在NVIDIA官网查看系统驱动版本对应的CUDA、Cudnn版本,CUDA版本对应具体如下图: 找到1标号位置 查找自己系统NVIDIA驱动支持的CUDA版本(向下是兼容的) 不高于CUDA 11.4 Update 4的CUDA都是可以的(本人考虑安装CUDA 11.4.0 GA版本) 方法二 打开终端,输入nvidia-smi.exe回车进行查看,如下图红色框标出来所示: 根据图示需...
链接:https://developer.nvidia.cn/rdp/cudnn-archive 先全部解压,然后将cuda文件夹里的所有文件复制,粘贴到Toolkit-CUDA-v10.2里面即可: 3.检验是否安装成功 打开cmd,快捷键(windows+R,再输入CMD),输入 nvcc -V 即可看到对应的CUDA版本;(注意每次查看版本必须将CMD关闭后重启动才能看到最新的版本,否则CUDA无法重...
地址:https://github.com/unlimblue/KNN_CUDA/tree/windows 输入命令: git clone --branch windows https://github.com/unlimblue/KNN_CUDA.git 编译与安装 编译前,使用管理员身份打开cmd,激活conda虚拟环境 conda activate xxx 激活后,需要安装一个包: pip install ninja# 若已安装可忽略 进入KNN_CUDA的目录后...
一般都是64。最新版已经支持Windows11。 双击运行安装,选第二个,不需要安装第一个。 然后可能需要安装一个NVIDIA控制面板。第一次打开控制面板会自动安装。 在控制面板可以看到cuda最高支持11.6。 第三步:安装cuda。 我选择了10.2,后来发现可以选择11.3会更好,因为pytorch官方建议用cuda11.3。 安装是自定义安装,只选...
https://developer.nvidia.com/cuda-12-1-0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=11&target_type=exe_local 下载Base Installer(3.1GB) 安装时选择精简安装即可 测试是否安装成功: 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...
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。
我的笔记本电脑是带有 RTX 3050 显卡的 HP Omen 16。 先决条件之一是您需要在系统中安装“ conda ”。你在使用“ Anaconda”安装 python 时得到这个。请检查链接以安装“ Anaconda ” 步骤 首先,您需要在系统上安装 Cuda 工具包,否则每当您尝试在Powershell中运行“ nvcc ”命令时都会出现错误。
在Windows 10/11环境下，安装cuda版本的PyTorch过程相对简单，主要分为几个步骤。首先，环境配置只需进行一次，之后的安装可以跳过相关步骤。1.1 安装conda：选择Conda作为包管理工具，它是Python环境和软件包的理想选择，官网下载并安装miniconda。接着，更换默认的pip和conda源，可以参考相关教程。1.2 更新...
选择cuda版本及安装模式 选择完版本后,下面会有整个安装提示,在WSL2中按照方法来就行,如: 在WSL中一步一步地跟着安装即可 安装相关依赖库 sudoapt-getinstallfreeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev ...
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.*pipinstall nvidia-cudnn-cu11pip...