打开nvidia链接(https://developer.nvidia.com/cudnn-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64&Distribution=Ubuntu&target_version=24.04&target_type=deb_local),依次选择“Linux”→“x86_64”→“Ubuntu”→“24.04”→“deb(local)”,下方会显示需要执行的命令,依次执行即可。 cuDNN版本选择 执行显示的命...
版本可以自行调整,建议如果常常使用GPU,将加载写入conda目标虚拟环境的加载脚本中 mkdir-p$CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d#如果跳过了第三节,则即使用sudo下面的命令也会报权限错误,需要在~/miniconda3/etc/conda/activate.d目录下新建env_vars.sh文件,将单引号中的内容复制到文件中echo'CUDNN_PATH=$(di...
nvcc -V 四、CUDNN CUDNN_TAR_FILE="cudnn-11.3-linux-x64-v8.2.0.53.tgz"wget -q https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/cudnn/v8.2.0/${CUDNN_TAR_FILE}tar -xzvf${CUDNN_TAR_FILE}sudocp-P cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-11/include sudocp-P cuda/lib64/libcudnn...
【摘要】 目录 二、NVIDIA显卡驱动 三、CUDA与CUDNN安装 安装miniconda: 四、SSH访问WSL系统 本文假设已成功安装ubuntu子系统。首先声明,cuda与cudnn在子系统内部安装,显卡驱动需要在windows10安装,而子系统内部不需要安装显卡驱动。如果在子系统内部执行命令:如果nvidia-smi能够正... 目录 二、NVIDIA显卡驱动 三、CUD...
CUDA10.2安装+pytorch1.7.1安装+torchvision0.8.2安装 + cudnn安装(深度学习GPU加速) 1、CUDA 首先根据显卡下载适用的CUDA https://blog.csdn.net/java_pythons/article/details/114659922win+r.输入cmd打开终端输入:nvcc -V可以查看自己的cuda版本。 2、CUDNN cuda10.2安装… 小亮 Pytorch 使用不同版本的 cuda 由...
根据你的需求,你可能还需要安装其他CUDA相关的开发工具和库,如cuDNN(用于深度学习加速)、TensorRT(用于高性能深度学习推理)等。 你可以按照官方文档中的说明来安装这些工具和库。通常,这些工具和库也可以通过apt包管理器进行安装,类似于CUDA Toolkit的安装过程。 例如,安装cuDNN的步骤如下: bash # 下载cuDNN归档文件...
5 安装cuDNN(可选) 选择cuDNN版本 下载链接:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 安装cuDNN 参考链接:https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html - 1.3.2 Debian Local Installation Bash 复制 # 解压缩文件 tar -xvf [your_download_file.tar.xz] # 拷贝库文件 su...
安装cuDNN 验证是否可以GPU加速 参考文章 前言 本文主要讲解如何在 Widnows 11 环境下的 WSL2(Ubuntu20.04)配置 CUDA 来启用 GPU 加速(本文默认您已经在 Windows 上安装完成 Nvidia CUDA) 配置流程 检查驱动 打开GeForce Experience 检查驱动程序的情况,需要更新到最新版,最后重启 GeForce Experience。 安装CUDA 命令生...
某些高级CUDA功能可能无法在WSL2环境中正常工作。因此，在配置和使用CUDA开发环境时，请务必参考官方文档和社区支持信息，以确保兼容性和性能。完成以上步骤后，你已经成功在Kali Linux上配置了CUDA开发环境。接下来，你可以尝试安装Anaconda和cuDNN等附加组件，以进一步扩展你的开发能力。
：bash conda activate pytorch 最后，使用conda安装Pytorch和cuDNN（如果需要GPU加速）：bash conda install pytorch torchvision cudatoolkit= -c pytorch conda install cudnn 至此，你就成功在WSL2中配置好了CUDA和Pytorch，可以开始愉快地使用Pytorch进行GPU加速的开发了。