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: 选择Windows10版本下载 下载完成之后将其解压,解压之...
win10系统,安装cuda8.0过程中遇到如下图所示的提示。 原因:CUDA版本与电脑显卡驱动不匹配,我是本机的显卡驱动版本比CUDA8.0中自带的驱动版本高。 解决措施:点击继续,同意并继续,自定义(高级),只选择CUDA进行安装,最后安装成功。 测试CUDA是否安装成功:cmd中输入:nvcc -V 输出如下图所示界面,即为成功。
这个问题是由于CUDA运行时版本与ANACONDA WINDOWS的CUDA驱动程序版本不匹配导致的。CUDA是一种用于并行计算的平台和编程模型,它依赖于与显卡驱动程序相匹配的CUDA运行时版本。 解决这个问题的方法是确保CUDA运行时版本与ANACONDA WINDOWS的CUDA驱动程序版本相匹配。您可以按...
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。 5、提取融合 将cuDNN安装目录下的 bin、i...
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 的版本。
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...
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。
步骤二 安装minGw,libpython 进入Anaconda Prompt命令窗口,输入命令 conda install mingw libpython 1. 中间会要你选择Proceed([y]/n)? 输入y 此处安装如果比较慢或者有问题可以参考:手把手教你搭建深度学习平台——避坑安装theano+CUDA 配置环境变量 计算机->属性->高级系统设置->环境变量 ...