5.1安装cuDNN 打开官方下载地址,选择对应的下载选项,在WSL命令行依次输入相应命令:cuDNN官方下载地址。 5.2验证cuDNN安装 为了验证cuDNN是否已安装并正确运行,首先输入python,进入到python编辑,然后依次输入以下命令: import torch print(torch.backends.cudnn.version()) #能够正确返回一串数字,如:90100 from torch.ba...
安装完成后,可以通过运行nvcc -V来验证CUDA是否成功安装。 四、安装cuDNN cuDNN是NVIDIA提供的一个深度学习库,它利用CUDA为深度学习应用提供高效的GPU加速。安装cuDNN通常需要下载cuDNN的压缩包,并解压到CUDA的安装目录。 下载与CUDA版本兼容的cuDNN压缩包。 解压cuDNN压缩包到CUDA的安装目录。这通常可以通过tar命令...
sudo apt install nvidia-cuda-toolkit 输入nvcc –version查看输出结果 nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation Built on Sun_Jul_28_19:07:16_PDT_2019 Cuda compilation tools, release 10.1, V10.1.243 安装cuDNN 官网CUDA 深度神经网络库 (cuDNN) | NVIDIA ...
如上图,即安装成功 4.安装CUDNN(在WSL2中安装) 需要注册账号,参考如下地址的3.2 https://blog.csdn.net/iwanvan/article/details/122119595 然后可以安装pytorch,可以直接安装最新版本,只要比驱动version低就行。
【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... ...
5.1安装cuDNN： 打开官方下载地址,选择对应的下载选项，在WSL命令行依次输入相应命令： cuDNN官方下载地址。5.2Verifying the Install on Linux 官方文档： 为了验证cuDNN是否已安装并正确运行，编译位于/usr/src/cudnn_samples_v9 中的 mnistCUDNN 样例文件.如果cuDNN正确安装并运行在你的Linux系统上...
condainstall-c conda-forge cudatoolkit=11.8.0pipinstallnvidia-cudnn-cu11==8.6.0.163 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/ac...
sudodpkg-icuda-repo-wsl-ubuntu-11-7-local_11.7.0-1_amd64.deb sudoapt-get update sudoapt-get-yinstall cuda 1. 2. 3. 4. 5. 6. 安装过程中遇到的问题及解决办法 public key is not available $ sudo apt-get update
Install the NVIDIA Container Toolkit packages: $ sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit sudo systemctl restart docker 测试 sudo docker run --gpus 1 nvidia/cuda:11.3.1-cudnn8-devel-ubuntu20.04 nvidia-smi 参考资料: WSL2 网络的最终解决方案 - 知乎 (zhihu.com) ...
WSL2-Ubuntu20.04配置深度学习环境(CUDA、CUDNN、Pytorch) 一、前言 现在网上的教程众说纷纭,都不是特别齐全,次帖旨在记录自己安装wsl2遇到的坑。 二、安装WSL2 WSL2与WSL1有本质上的区别,由于整个架构的更换,WSL2能够很好的支持电脑的GPU,这也是为什么采用WSL2的原因。