wsl --shutdown 关闭子系统 如果报错,应该是linux 没有更新原因,请先更新 四.为WSL安装CUDA WSL下执行nvidia-smi是有输出的,但是nvcc -V是报错的,原因好像是因为未设置环境变量,索性直接为WSL安装CUDA 依次执行如下命令 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-w...
ubuntu20.04 安装NVIDIA驱动很容易,只需要打开系统设置->软件和更新->附加驱动->选择NVIDIA驱动->应用更改。该界面会自动根据电脑上的GPU显示推荐的NVIDIA显卡驱动。 NVIDIA(英伟达)显卡驱动安装完成后,在终端输入nvidia-smi输出如下图所示的结果就表示安装成功了。下图中红色框内表明,安装的驱动支持的CUDA最高版本为11.6...
可以发现nvidia-smi与nvcc -V显示的CUDA版本不一样,因为CUDA本来就区分了两个接口,下面的那个才是玩AI需要的版本。 根据官方文档 在Windows 上安装 cuDNN — NVIDIA cuDNN v9.1.1 文档 cudnn最新版本不一定适用,看需求 第一步,Installing NVIDIA Graphic Drivers(安装NVIDIA显卡驱动) 其中Download Type是需要格外...
在正确安装了Nvidia显卡驱动的情况下,打开cmd并键入nvidia-smi,查看右上角显示的CUDA版本,这是显卡支持的最高CUDA版本。你可以安装低于此版本的CUDA SDK,但不能高于此版本。 2. 下载CUDA安装包 访问NVIDIA CUDA Toolkit Archive,根据你的系统和需求选择合适的CUDA版本进行下载。建议选择local下载,以确保安装包的完整性...
输入命令进行检查:nvcc -V image.png 方法1:手动下载安装 下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 版本选择:需要和想用的TensorFlow_GPU版本相对应(如果不用TensorFlow的感觉可以直接根据显卡的配置装最好的那个) CUDA和TensorFlow_GPU版本对应关系:https://tensorflow.google.cn/install/source ...
首先打开https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,根据你的操作系统版本,选择对应的CUDA版本。一般选择x86_64位Windows操作系统,系统根据自己的版本选择,选择安装形式exe(local); 注意:如果当前版本大于你计算机允许的版本,比如执行了nvidia-smi后,允许的是12.0,但此处是12.3,那么不可安装,你需要点击 https://dev...
安装完CUDA后重启计算机,在cmd中输入nvidia-smi,此处应该能显示驱动及CUDA信息。 6.3 安装cuDNN 在cuDNN Archive中找到对应版本的cuDNN下载(需要登录)。 解压后将三个文件夹里的文件分别复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.4(这里的11.4可以换成其他版本)的bin、include和lib中。
安装成功后会在ubunu /usr/loacl文件下出现关于你安装的cuda版本的文件夹(没安装之前是没有的,这个cuda版本与你的nvidia-smi显示的cuda版本是一致,可以认为,它默认是根据你windows上的cuda版本进行配置的 /usr/local/cuda/bin/目录下存放着CUDA相关的二进制工具程序,如CUDA编译器nvcc。下面我们会将这个目录加入系统...
在cmd命令窗口中执行nvidia-smi,显示的CUDA-Version其实是CUDA驱动的版本(CUDA driver)。 在NVIDIA控制面板——系统信息——组件信息中看到的CUDA版本,其实也是驱动版本。 而执行nvcc -V命令显示的CUDA版本,是CUDA运行库(CUDA runtime)的版本。 想要正常利用GPU运行TensorFlow、PyTorch、Keras环境, 两种CUDA都要正确安装...
nvidia-smi 4 安装cuDNN(注意,这里安装在原始cuda上面) 4.1 下载cuDNN(选择的cuda:11.4版本,比cuda版本高一点也可以,但选择尽量一致) 4.2 解压后,复制这三个文件,粘贴在cuda目录下。 4.3 验证是否安装成功,在cmd命令行extras\demo_suit目录下输入./deviceQuery.exe C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit...