下载后发现其实cudnn不是一个exe文件,而是一个压缩包,解压后,有三个文件夹,把三个文件夹拷贝到cuda的安装目录下。 CUDA 的安装路径在前面截图中有,或者打开电脑的环境变量查看,默认的安装路径如下: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0 拷贝时看到,CUDA 的安装目录中,有和 cuDNN 解压缩...
cuDNN 解压缩后的同名文件夹中的配置文件会添加到 CUDA安装目录中的同名文件夹中。 拷贝成功后的文件 现在大家应该可以理解,cuDNN 其实就是 CUDA 的一个补丁而已,专为深度学习运算进行优化的。然后再参加环境变量 2.添加至系统变量 往系统环境变量中的 path 添加如下路径(根据自己的路径进行修改) 代码语言:javascri...
RuntimeError: D:\a_work\1\s\onnxruntime\python\onnxruntime_pybind_state.cc:531 onnxruntime::python::CreateExecutionProviderInstance CUDA_PATH is set but CUDA wasn't able to be loaded. Please install the correct version of CUDA and cuDNN as mentioned in the GPU requirements page (https...
下载完成以后是一个压缩包,解压缩 将解压缩后的三个文件夹拷贝到cuda配置的路径中,就是set cuda 命令后展示的路径.两个文件夹中有同名的文件夹也没关系。直接复制即可。 添加系统环境路径 往系统环境变量中的 path 添加如下路径(根据自己的路径进行修改) {cuda 安装路径} \bin {cuda 安装路径} \include {cuda...
添加包含目录:$(CUDA_PATH)\include(6)库目录配置 VC++目录–>库目录 添加库目录:$(CUDA_PATH)\lib\x64(7)依赖项 配置属性–>链接器–>输入–>附加依赖项 添加库文件:cublas.lib;cuda.lib;cudadevrt.lib;cudart.lib;cudart_static.lib;OpenCL.libcuda_main.cu代码如下:...
$(CUDA_PATH_V10_0)\lib$(Platform) 示例代码如下: 代码语言:javascript 复制 #include"cuda_runtime.h"#include"device_launch_parameters.h"#include<stdio.h>intmain(){int deviceCount;cudaGetDeviceCount(&deviceCount);int dev;for(dev=0;dev<deviceCount;dev++){intdriver_version(0),runtime_version(...
set cuda 1. 安装成功 五、cuDNN下载及安装 5.1 cuDNN下载 cuDNN地址如下,不过要注意的是,我们需要注册一个账号,才可以进入到下载界面。大家可以放心注册的。 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 点击注册 注册成功后的下载界面 ...
@set PATH=%OLD_PATH% 将环境变量重置为原始的内容。 下面开始测试 base环境下 激活虚拟环境 这样就能在不同虚拟环境下使用不同的cuda进行训练和测试任务。 cuda版本切换的坑 搭建tensorflowgpu-1.5和pytorch-gpu=1.5虚拟环境,并根据相应环境安装不同版本的CUDA和cudnn,安装完成后针对不同虚拟环境切换不同的cuda版本...
CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64 手动添加以下 5 个环境变量 添加完成 第三步:查看是CUDA是否安装成功 (1)查看CUDA是否安装成功以及环境变量配置情况 打开命令行,输入命令:nvcc--version,查看版本。 查看设置变量情况:输入命令:set cuda ...
我们需要选择符合 CUDA 版本和 Window 10 编译器的 cuDNN 软件包,一般来说,cuDNN 5.1 可以支持 CUDA 8.0 和 Windows 10。 下载的 ZIP 文件包含三个目录(bin、include、lib),抽取这三个的文件夹到%CUDA_PATH% 中。 安装Keras 2.0.5 和 Theano0.9.0 与 libgpuarray ...