为了在Ubuntu上安装cuDNN 8,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 确认Ubuntu系统版本和CUDA版本 首先,确保您的Ubuntu系统版本和CUDA版本与要安装的cuDNN版本兼容。在这个例子中,假设您已经安装了CUDA 11.x。您可以使用以下命令来检查CUDA版本: bash nvcc --version 2. 下载对应版本的cuDNN 8 访问NVIDIA cuDNN Downlo...
安装cuDNN 8 安装cuDNN需要在NVIDIA官网注册一个账号,cuDNN的下载地址是:点击进入cuDNN下载官网。 下载这三个: 然后安装这些deb文件。 bash # 安装deb文件sudo dpkg -i *.deb 用官网的步骤测试安装是否成功(注意make的时候用sudo)。 注意,cuDNN 8和之前版本的查看安装版本的方式不同。
sudo apt-get -y upgrade 两个文件安装成功后在目录/var/下应该有两个目录:cuda-repo-10-2-local-10.2.89-440.33.01和cuda-repo-ubuntu1804-10-2-local。 CUDA10.2安装成功后/var/目录下应该多出两个目录 三、安装cuDNN8 下载地址 要下载的文件也是两个,分别是cuDNN Runtime Library for Ubuntu18.04 (De...
我的电脑买来就有NVIDIA控制面板,但是找不到cuda安装的地方,无法将cudnn相关文件放到相应目录,导致tensorflow没办法使用gpu加速。 # 1.下载cuda11.0 ## 1.1 查看tensorflow对应的cuda网站 地址: https://www.tensorflow.org/install/source_windowswww.tensorflow.org/install/source_windows ## 1.2 下载cuda11.0 ...
首先,您需要确定您的GTX 1060显卡驱动、cuda 11.4和cudnn 8的版本是否兼容。如果不兼容,您需要选择合适的版本进行安装。接下来,按照以下步骤进行安装:步骤1:安装显卡驱动打开终端,输入以下命令以更新系统软件包: sudo apt update sudo apt upgrade 步骤2:安装NVIDIA显卡驱动在终端中输入以下命令来卸载旧的NVIDIA驱动(...
(2)然后查看是否安装好了cuDNN,使用命令:cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 (3)确定这两个存在,才能装 tensorflow-gpu,如果不存在,是要进行安装的,当然是需要管理员权限的。具体安装可以自行搜索。 三:安装tensorflow ...
这里关键的坑只有一个,就是虽然理论安装顺序是先安装cuda再安装cudnn,但其实cudnn只支持有限版本的cuda,所以必须先查看官网最新cudnn的版本所支持的cuda版本,然后查看电脑已安装的cuda,如果版本不一致就先卸载再安装所需版本cuda,最后安装cudnn。 不过就算不小心先安装了最新版cudnn,再重装cuda也是没关系的,卸载和安...
注:若出现 Error: unsupported compiler: X.X.X,一般是gcc版本和CUDA没对应,可尝试指令sh cuda_8.0.61_375.26_linux-run --override,如果没解决,则需要安装相对应的gcc。 配置cuDNN 使用指令tar -xzvf /home/zb/cuda/cudnn-8.0-linux-x64-v7.1.tgz -C /home/zb/cuda/tem/ 将cuDNN解压到tem文件夹并执...
windows中安装NVIDIA的cudn和cudnn 。 安装cuda 下载 下载 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit 。 [图片] 。 如上图选择合适版本下载 。 安装 [图片] 。 如上图选择精简安装 。 验证 完成安装后校验: 。。 在命令行中输入nvcc -V查看安装的版本。 打开路径 C:\Pro
1、下载cudnn64_8.dll:https://zqj.lanzoub.com/i9wsv2hux5ib 2、解压,复制cudnn64_8.dll到cuda安装目录,例如我的是这个:【C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.0】微智启软件工作室 继续打开这个目录下的bin目录【C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.0\bin】 ...