CUDNN安装 解压下载得到的CUDNN压缩包,会得到一个名为cuda的目录,将其中bin,include和lib目录中的内容拷贝到CUDA的安装目录(默认维C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.2)下的对应目录中。 然后,在系统环境变量的Path中新增如下两项(对应自己的安装目录)。 代码语言:javascript 复制 C:\Program...
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,只需要对上CUDA版本...
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...
到现在为止,安装就结束了,下一步我们来验证安装是否成功! 3. 验证CUDA和CUDNN安装是否成功 使用windows + r 快捷键打开运行并输入cmd打开命令行窗口 依次运行下面代码 cd C:\CUDA\extras\demo_suite.\deviceQuery.exe # 观察是否出现 Result = PASS 如果出现说明成功.\bandwidthTest.exe # 观察是否出现 Result =...
控制台输入nvcc -V,出现下图所示则安装成功 3、安装cuDNN(使用tensorrt必须安装,不使用tensorrt则选择安装) 3.1、进入cuDNN Archive | NVIDIA Developer,选择对应CUDA版本以及操作系统版本进行安装 3.2、解压缩该文件 将该文件夹中bin、include、lib下的文件复制到CUDA安装路径下的bin、include、lib文件夹中 3.3、加入...
确认CUDNN安装是否成功 目前博主知道的确认CUDNN安装是否成功的办法需要已经安装好pytorch框架才能确认 打开命令行,然后进入你已经安装好pytorch的conda环境,然后输入python并按回车 然后依次执行下列的命令 >>> import torch >>> print(torch.backends.cudnn.version()) ...
下载cudnn安装包 接着我们继续下载 cudnn 库 https://developer.nvidia.com/cudnn-download-survey 它会叫你注册登录,你就注册登录即可。 找到适用于你自己 CUDA 的版本。 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。
有这个nvcc.exe就说明CUDA安装已成功 打开路径 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\extras\CUPTI\lib64,查看有没有cuti64_101.dll 有这个cuti64_101.dll就说明CUPT1已成功 (2)配置CUDNN 解压CUDNN后,将对应的bin、lib、include与CUDA10.1对应的bin、lib、include进行合并。
3. cudnn7.0.5 CUDA9.0 1. 下载 1.1. 地址:https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive 1.2. 下载流程 2. 安装 2.1. 打开 cuda_9.0.176_win10.exe 刚打开时会有一个漫长的等待过程,然后才会出现如下界面。 2.2. 选择自定义安装