选择cuDNN 8.6.0 for CUDA 11.x windows版本即可。 耐心等待软件下载完毕。 2、安装cuDNN 8.6.0 for CUDA 11.X 下面开始安装cuDNN: 按张小白以往安装cuDNN for CUDA 10的经验,一般来说是将解压后的cuDNN包拷贝到 CUDA的include,lib,bin等目录中去。
在NVIDIA官网查看系统驱动版本对应的CUDA、Cudnn版本,CUDA版本对应具体如下图: 找到1标号位置 查找自己系统NVIDIA驱动支持的CUDA版本(向下是兼容的) 不高于CUDA 11.4 Update 4的CUDA都是可以的(本人考虑安装CUDA 11.4.0 GA版本) 方法二 打开终端,输入nvidia-smi.exe回车进行查看,如下图红色框标出来所示: 根据图示需...
cuDNN(CUDA Deep Neural Network library)是一个用于深度学习的加速库,它可以与CUDA一起使用,提供高效的卷积运算等功能。 下载cuDNN安装程序:访问NVIDIA官方网站,下载适用于Windows11和已安装CUDA版本的cuDNN安装程序。 安装cuDNN:运行cuDNN安装程序,按照安装向导的指示完成安装。安装过程中,你可能需要选择安装组件和设...
打开CMD,输入cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\extras\demo_suite,(大家根据自己的安装路径进行修改即可)进入到这个文件路径, 直接输入bandwidthTest.exe得到下面界面 输入deviceQuery.exe得到下面界面 安装cudnn成功。 步骤四、安装anaconda及pycharm及配置 ...
4.CUDNN安装 下载路径:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 注意:下载需要注册,好像还要加入社区,下载的版本要和CUDA一致 下载下来的是个压缩包,解压后如下 把前面三个文件夹复制到CUDA的文件夹中 5.pytorch安装 安装版本:在官网找历史命令行,要与安装的CUDA版本一致,当前pytorch最高支持CUDA11.3,超过...
在开始之前,请确保您的 Windows 系统是 64 位,并且已经安装了与 CUDA 和 Cudnn 兼容的 Visual Studio C++ 版本。接下来,按照以下步骤进行操作:步骤1:下载 CUDA从NVIDIA 官网下载与您的 Windows 版本和 Visual Studio C++ 版本相匹配的 CUDA 版本。选择 Windows 版本对应的安装包进行下载。步骤2:安装 CUDA下载完...
cuDNN目录中的lib中的文件移动到 CUDA 的lib目录中 在路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\extras\demo_suite下运行cmd 执行命令检查是否安装成功 .\deviceQuery.exe 1. .\bandwidthTest.exe 1. 3. 查看 CUDA 版本 输入
方法1:自动安装 安装cuda没有问题但是后面我安装cuDNN的时候一直报错,也不知道啥原因 # 运行下面的命令,自动进行安装:xxxx@DESKTOP-QB5ALJE:~$ sudo apt install nvidia-cuda-toolkit# 如果报错的话则运行先运行下面这个命令:xxxx@DESKTOP-QB5ALJE:~$ sudo dpkg--configure-a ...
安装时选择精简安装即可 测试是否安装成功: 打开到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\bin文件夹内,鼠标右键在终端打开,输入nvcc -V,V要大写,如果出现一系列信息,则表示安装成功 4、下载NVIDIA的cuDNN 用处: 深度学习GPU加速库