不要学我把CUDA路径留在外面...而且nvcc -V确实正确地显示了您当前使用的CUDA版本。
注意项:2.1GUDA的版本不能超过本地GPU版本。 2.2cuDNN的版本要和CUDA一致。 官网:CUDA:[https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive] cuDNN:[https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive] 直接一路安装完成 安装完以后检验一下是否安装完成。命令行输入【nvcc -V】,如果有如下则安装成功。 步骤3:...
2.5. 检查是否安装成功 2.5.1. 查看系统环境变量 打开我的电脑属性,环境变量 -> 系统变量,查看是否有如下四个变量,再打开 Path,查看是否有 CUDA 的 bin 目录配置 (第二张图)。 2.5.2. 命令行获取版本号 如果环境变量里都有上面这几个选项后,大概率是安装成功了,但是可以通过 cmd 输入 nvcc -V 查看 CUDA...
首先需要查看自己电脑的N卡支持的 CUDA 版本,在终端输入 nvidia-smi 1. 或者:打开 NVIDIA 控制面板——帮助——系统信息——组件: 显示的都是驱动支持的最高的CUDA版本,实际安装可以低于等于支持版本。 从官下载所需的CUDA版本进行安装,笔者这里安装的是CUDA11.1,双击安装包进行安装。 NVIDIA官网:https://developer....
安装完成CUDA,使用nvcc -V验证是否安装成功,看到如下信息说明安装成功 接下来就可以安装 cuDNN 了。 安装cuDNN 下载cuDNN,下载之前需要先注册一下 Nvidia 的账号,下载地址为:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download根据上面的对应关系,此处下载7.4版本: ...
使用如下命令,出现版本信息即代表安装成功 nvcc -V 1. ⑨安装Pytorch GPU版 在安装之前建议将源换为清华源或其他源,加快下载过程 进入Pytorch官网 下载Pytorch 带有CUDA字样的就是GPU版,由于我们已安装CUDA的版本是11.5,因此我们可以下载小于等于11.5的版本 ...
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。
Nvidia官网选择下载系统版本一致的CUDA版本 image.png 安装完成,添加以下环境变量。 image.png 安装完成后,在命令行输入nvcc –v出现如下信息,则cuda安装成功。 image.png Step4:Python环境安装 Anaconda是一个Python的科学计算发行版,包含了超过300个流行的用于科学、数学、工程和数据分析的Python Packages。由于Python有...
1. 确认当前CUDA版本 首先,你需要确认当前系统中安装的CUDA版本。可以在命令行中输入以下命令来查看CUDA版本: bash nvcc -V 这将显示当前安装的CUDA版本信息。 2. 下载目标降级CUDA版本 访问NVIDIA CUDA Toolkit Archive页面,选择你希望降级到的CUDA版本进行下载。例如,如果你希望降级到CUDA 10.1,则下载对应的安装程...
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,可以通过更改环境变量来更改为你需要用到的CUDA版本。CUDA多版本共存请参考博客:Windows下...