将cudnn这三个文件复制粘贴到cuda安装的文件目录(同样也有这三个文件)替换它们 5、配置环境变量,打开系统高级设置,点击path,直接添加如下几条(也不知道有多少条,多配置几条也没啥事。如果安装在其他的盘目录也和这差不多) C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.4\bin C:\Program Files\NVID...
打开终端: 输入 nvcc -V 查看信息 2.4 安装cudnn 在https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download下载相对应版本 下载之后解压缩,分别将cuda/include、cuda/lib、cuda/bin三个目录中的内容拷贝到"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2\ "对应的include、lib、bin目录下即可。注意是补充...
打开网址:https://developer.nvidia.com/cudnn,点击Download cuDNN image-20210227000358285 注意,cuDNN下载需要NVIDIA账户,没有则先注册,此步需要耐心,贼卡 image-20210227000437102 4、登陆之后,点击Download cuDNN进入的应该是如下界面,先把问卷填了,才能进入下载界面 image-20210227000708677 此时终于进入下载界面了,勾...
就是把解压后cudnn-windows-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive下的bin、include和lib文件夹的内容复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6的bin、include和lib文件夹内。 4.添加环境变量 在Path变量内添加4个路径: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\bin C:\Pro...
因此,安装顺序应该是:NVIDIA Graphics Drivers(可跳过,在安装CUDA Toolkit的时候捆绑安装)->CUDA Toolkit->PyTorch->cuDNN 安装NVIDIA Graphics Drivers(可跳过) 前言 在安装CUDA Toolkit的时候可以选择捆绑安装NVIDIA Graphics Drivers显卡驱动。因此,这一步完全可以跳过,但笔者依旧先写出来。
3、下载并安装cuDNN 二、安装Pytorch 1、安装Anaconda 2、切换清华镜像源 3、创建环境并激活 4、输入Pytorch安装命令 5、测试 三、在Pycharm上使用搭建好的环境 参考文章 前言 本人纯python小白,第一次使用Pycharm、第一次使用GPU版Pytorch。因为在环境搭建的过程中踩过不少坑,所以以此文记录详细且正确的GPU版Pyto...
下载cudnn需要英伟达账号,因此先进行账号注册,再下载cudnn 1、注册英伟达账号 https://developer.nvidia.com/login 按照要求完成注册即可 2、打开以下网址: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 选择适用于自己CUDA版本的cuDNN,我这里是CUDA 11.1、Windows(x86)cuDNN库。
安装cuDNN 然后进入该目录下的extras/demo_suite/目录,在终端中依次输入以下命令: $./bandwidthTest$./deviceQuery 若均输出Result = PASS,说明安装成功: `./bandwidthTest` 示例输出 `./deviceQuery` 示例输出 安装PyTorch 然后,进入PyTorch 官网,通过“Get Started -> Start Locally”定位到下载页: ...
在cuDNN的版本中,选择支持该版本的CUDA即可,这里我们看到v8.5.0的cuDNN支持CUDA 11.X,说明兼容cuda11.x全系列。点击下载即可。 接下来,解压该压缩包,然后复制其中的文件夹 粘贴到CUDA的安装目录下,即完成了cuDNN的安装。 验证是否安装成功 在cmd中进入到demo文件夹:路径为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing...
首先不用着急挑选CUDA的版本。我们先看下pytorch以及cuDNN的版本支持情况。 Pytorch:https://pytorch.org/ cuDNN:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 可以看到对于win系统,Pytorch支持的版本有10.2,11.3,11.6等。 cuDNN支持的版本有10.2,11.5,11.4等等。