【无效】cudnn 免登陆下载

最新推荐文章于 2025-07-11 09:32:40 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： tensorflow系列 python 机器视觉 文章标签： cudnn 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Fighting_Dreamer/article/details/77949118
本文分享了一个 cuDNN 的下载页面链接，该页面存放于 GitHub 上，方便开发者直接访问并下载 cuDNN 库。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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无效的wechatwin.dll文件errcode:126,点击“确定”下载最新版本
猿小白的博客
04-13 1万+
按Win + S 键搜索栏输入 CMD，以管理员身份打开 “命令提示符” 输入命令： sfc /SCANNOW 等待扫描结束： Dism /Online /Cleanup-Image /ScanHealth 等进度条走完，再次打开微信，看是否能够正常打开。如果能正常打开，重启电脑再看是否能打开微信，如果重启之后还能正常打开微信等其它软件，说明此问题就修复了。 ...
数据无效：问题和解决方案的分析
gongdiwudu的专栏
12-13 4013
在数字时代，数据已成为企业、组织和个人的基本资源。然而，在浩瀚的数据海洋中，困扰数据分析的一个常见问题是存在空值或缺失数据。数据无效是指某些数据字段中缺少信息，这在根据该数据进行分析和决策时可能会导致重大问题。
cuda各版本可以从官网下载，无需登录！cuDNN需要登录才能下载，故分享出来
05-24
里面有对应cuda9.0 、cuda9.2、 cuda10.2三个版本的cuDNN。 版本为windows10 64位 小伙伴按需下载！！
cudnn免登录下载
FL1623863129的博客
02-16 5337
现在要下载cuDNN，点击下载的页面后都是出现要求先加入Nvidia developers会员才能进行下载，但这个注册的过程非常慢，常常卡在第二个步骤，这里笔者根据亲身的经验介绍一个可以绕过这个注册或登陆步骤的方式直接下载cuDNN。遇到此类问题的童鞋可以试一下。复制下载地址到迅雷下载即可，如果网站打不开则需要魔法上网。
Anconda、cuda、cudnn安装教程（超详细）
最新发布
LingYi_5的博客
07-11 771
该教程以Windows系统，NVIDIA显卡为例！
cudnn 免Nvidia登入下载
Bend_Function的博客
02-22 5124
我自己家的服务器，这几天升级了CUDA10，发现了CUDNN的狗血下载速度。于是做了镜像。 包含 cudnn 6.0 cudnn 7.1.3 （仅含CUDA9.1） cudnn 7.1.4 cudnn 7.4.1 win7，win10以及Linux的下载地址 各版本地址：http://p2341j3301.51mypc.cn:666/share/cudnn/ （不要问我为什么是这么奇怪的域名。。因...
无需注册登录NVIDIA官网下载CUDNN
qq_40004311的博客
03-24 3万+
由于注册一直不成功，参考了这篇博客 但是也不完全有用，对这个方法做出一点修改。 打开cuDNN下载网址 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 新的改变 我们对Mark...
安装gpu版本的TensorFlow--NVIDIA安装失败--CUDA选择版本下载--CUDNN无登录下载
qq_36944952的博客
07-13 456
1. TensorFlow-gpu安装时要与CUDA、CUDNN版本对应 参考网址：https://tensorflow.google.cn/install/source#linux 部分截图： 2.CUDA与CUDNN选择需要的版本进行下载 CUDA快捷下载网址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive CUDNN无需注册下载网址：https://dl.ypw.io/ubuntu-environment/#cudnn 3. 有时会出现直接下载CU
Bug | CUDA | cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR
Junseer的博客
08-26 356
如果我指定了 “CUDA:5” 进行调试，程序就会出现如下的报错；但如果我用 “CUDA:0” 运行程序，就能够正常运行，不发生程序报错。本质是 CUDA_VISIBLE_DEVICES 无效设置导致的。
免费下载:C语言难点分析整理.doc
02-29
- **野指针**：指针指向不确定或无效的位置。 - **未初始化的指针**：在未赋值之前就使用指针。 - **双重释放**：释放同一块内存两次。 #### 使用动态内存分配时必须考虑的检查点 - 在调用`malloc()`等函数后立即...
win10+cuda10.0.130+cudnn7.6.3.30+tensorflow2.0
weixin_41666290的博客
10-12 862
加点初始条件吧吧 之前安装完成的有 Anaconda VS2017 professional 学生账号过期状态 python3.6环境 1. cuda下载 https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=...
cudnn7下载
11-18
The NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library (cuDNN) is a GPU-accelerated library of primitives for deep neural networks.
cudnn 官方 下载链接
03-19
cudnn的官方下载链接，，各个版本的都有。安装cuda学习并行处理数据必备
cudnn-11.0-windows-x64-v8.0.5.39.zip
04-13
cudnn-11.0-windows-x64-v8.0.5.39.zip
cuDNN下载网页无法登陆问题
m0_61889742的博客
06-05 2022
关于无法在nVidia官网登陆进去下载cudnn的解决方法
不注册下载cudnn的方法
Dec31_的博客
08-09 737
选择要下载版本 右键复制链接地址，用迅雷下载即可。如果还不行，那只有注册了，注册的时候需要教育邮箱。
绕过Nvidia官方要求的注册或登陆步骤直接下载cuDNN的方法
热门推荐
weixin_40392957的博客
05-05 9万+
现在要下载cuDNN，点击下载的页面后都是出现要求先加入Nvidia developers会员才能进行下载，但这个注册的过程非常慢，常常卡在第二个步骤，这里笔者根据亲身的经验介绍一个可以绕过这个注册或登陆步骤的方式直接下载cuDNN。遇到此类问题的童鞋可以试一下。1.首先打开cuDNN各个版本的下载网址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#...
CUDNN历史版本下载地址，可跳过登录下载cudnn
无
04-21 2222
在nvidia官网上很难找到历史版本下载位置 CUDNN下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 如何跳过登录下载？
libtorch找不到cudnn, 下载解压cudnn安装包后如何让cmake找到
06-06
<think>我们正在解决Windows10环境下C++LibTorch的`torch::cuda::is_available()`返回false的问题，特别是关于如何正确配置libtorch和cuDNN以使CMake能够正确找到cuDNN。根据之前讨论，我们已经知道问题可能出现在多个环节，包括CUDA环境、libtorch版本匹配、CMake配置等。现在用户明确提到了cuDNN配置问题，因此我们将重点放在cuDNN的配置上。步骤：1.确保CUDAToolkit已正确安装，并且环境变量设置正确。2.下载并安装与CUDA版本匹配的cuDNN。3.将cuDNN的文件复制到CUDAToolkit的目录中（这是常见做法）。4.在CMake配置中确保libtorch能够找到CUDA和cuDNN。详细步骤：第一步：验证CUDA安装在命令提示符中运行：```bashnvcc--version```检查CUDA版本，例如11.8。第二步：安装cuDNN从NVIDIA官网下载与CUDA版本匹配的cuDNN。例如，CUDA11.8对应的cuDNN版本应该是8.6.x。下载后解压，会得到三个文件夹：bin,include,lib。第三步：将cuDNN的文件复制到CUDAToolkit目录假设CUDAToolkit安装在`C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v11.8`，则将cuDNN解压后的：-bin目录下的所有文件复制到`CUDA\v11.8\bin`-include目录下的所有文件复制到`CUDA\v11.8\include`-lib目录下的所有文件复制到`CUDA\v11.8\lib\x64`第四步：配置环境变量确保系统环境变量`CUDA_PATH`指向`C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v11.8`（根据实际版本调整）。同时，检查系统环境变量`PATH`中是否包含`%CUDA_PATH%\bin`和`%CUDA_PATH%\lib\x64`。第五步：在CMake项目中正确链接libtorch在CMakeLists.txt中，设置libtorch的路径，并确保find_package能够找到Torch。同时，因为libtorch在Windows上通常使用共享库，所以需要将libtorch的bin目录添加到PATH中，以便运行时能够找到dll。示例CMakeLists.txt:```cmakecmake_minimum_required(VERSION3.18)project(MyProject)#设置libtorch的路径（替换为你的实际路径）set(CMAKE_PREFIX_PATH"D:/libtorch")#查找Torch库find_package(TorchREQUIRED)#添加可执行文件add_executable(MyProjectmain.cpp)#链接Torch库target_link_libraries(MyProject${TORCH_LIBRARIES})#设置C++标准set_property(TARGETMyProjectPROPERTYCXX_STANDARD17)```第六步：确保运行时能找到cuDNN和CUDA的dll在运行程序之前，需要确保cuDNN的dll（例如cudnn64_8.dll）在系统的PATH环境变量包含的目录中。通常，在开发阶段，我们可以将cuDNN的bin目录（即我们之前复制到CUDA的bin目录）已经包含在PATH中。另外，libtorch的bin目录也必须包含在PATH中，因为其中包含许多必要的dll（如torch_cuda.dll等）。在VisualStudio中调试时，可以通过配置调试环境变量来添加路径：-右键项目->属性->调试->环境，添加：PATH=%PATH%;D:\libtorch\bin;C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v11.8\bin第七步：重新生成项目并运行在CMake配置成功后，重新生成项目并运行。确保程序能够输出CUDA可用。如果仍然不可用，可以尝试在代码中打印更详细的信息：```cpp#include<torch/torch.h>#include<iostream>intmain(){std::cout<< "CUDAavailable:"<< torch::cuda::is_available()<< std::endl;std::cout<< "CUDAdevicecount:"<< torch::cuda::device_count()<< std::endl;return0;}```注意事项：-确保libtorch版本与CUDA版本匹配（例如，libtorch的下载链接中应有cu118字样）。-确保所有的安装路径没有空格或特殊字符（如果有空格，使用转义或短路径）。-安装完成后重启计算机，确保环境变量生效。通过以上步骤，应该能够解决cuDNN的配置问题，并使`torch::cuda::is_available()`返回true。如果问题仍然存在，可能需要检查是否因为安全软件阻止了程序访问GPU，或者是否存在多个CUDA版本导致冲突。引用说明：-在步骤三中，将cuDNN文件复制到CUDA目录是常见的做法，参考了cuDNN官方安装指南。-在CMake配置中，设置`CMAKE_PREFIX_PATH`以找到libtorch，这是使用预编译libtorch的标准方法。相关问题：1.如何验证cuDNN是否被正确安装？2.在Windows上如何配置多个版本的CUDA并切换？3.如何让CMake自动检测CUDA路径而不需要手动设置环境变量？下面，我们生成与问题相关的进一步问题。</think> ### Windows 10环境下配置LibTorch和cuDNN解决CUDA不可用问题 当`torch::cuda::is_available()`返回false时，cuDNN配置问题往往是主要原因之一。以下是完整的排查和解决方案： #### 一、cuDNN核心配置步骤 1. **版本匹配验证** - CUDA Toolkit版本、cuDNN版本和LibTorch版本必须严格兼容 - 参考官方兼容矩阵： | CUDA版本 | cuDNN版本 | LibTorch后缀 | |----------|----------|--------------| | 11.8 | 8.6.x | cu118 | | 12.1 | 8.9.x | cu121 | 2. **cuDNN文件部署** ```powershell # 解压下载的cuDNN压缩包（示例路径） $cudnnPath = "C:\Downloads\cudnn-windows-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archive" $cudaPath = "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8" # 复制关键文件到CUDA目录 Copy-Item "$cudnnPath\bin\*" "$cudaPath\bin" -Recurse Copy-Item "$cudnnPath\include\*" "$cudaPath\include" -Recurse Copy-Item "$cudnnPath\lib\x64\*" "$cudaPath\lib\x64" -Recurse ``` 3. **环境变量配置** 确保以下路径在系统PATH中： ``` C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\libnvvp ``` #### 二、CMake关键配置（解决链接问题） ```cmake cmake_minimum_required(VERSION 3.18) project(MyProject) # 1. 显式指定LibTorch路径（使用正斜杠） set(CMAKE_PREFIX_PATH "D:/libtorch") # 2. 添加CUDA路径 list(APPEND CMAKE_PREFIX_PATH "C:/Program Files/NVIDIA GPU Computing Toolkit/CUDA/v11.8") # 3. 强制使用Release模式（LibTorch默认） set(CMAKE_BUILD_TYPE Release) find_package(Torch REQUIRED) find_package(CUDAToolkit REQUIRED) # 显式查找CUDA add_executable(MyProject main.cpp) target_link_libraries(MyProject ${TORCH_LIBRARIES} CUDA::cudart # 链接CUDA运行时库 CUDA::cudnn # 链接cuDNN库 ) # 4. 确保使用C++17 set_target_properties(MyProject PROPERTIES CXX_STANDARD 17 CXX_STANDARD_REQUIRED ON ) ``` > **关键点**：通过`find_package(CUDAToolkit)`确保CMake直接识别CUDA路径[^1] #### 三、环境验证脚本 ```cpp #include <torch/torch.h> #include <iostream> int main() { // 1. CUDA可用性检查 std::cout << "CUDA available: " << torch::cuda::is_available() << std::endl; // 2. cuDNN手动验证 if (torch::cuda::cudnn_is_available()) { std::cout << "cuDNN init success!" << std::endl; try { auto options = torch::TensorOptions().device(torch::kCUDA); auto test = torch::randn({5,5}, options); std::cout << test << std::endl; } catch (const c10::Error& e) { std::cerr << "Runtime error: " << e.what() << std::endl; } } else { std::cerr << "cuDNN init FAILED! Check paths" << std::endl; } return 0; } ``` #### 四、常见问题解决 | 错误信息 | 解决方案 | |---------|---------| | `c10::Error: cudnn initialization error` | 1. 确认cudnn64_8.dll在CUDA_PATH\bin目录<br>2. 添加`#include <c10/cuda/CUDAException.h>`捕获异常 | | LNK2019: unresolved symbol | 在CMake中显式添加`CUDA::cudnn`和`CUDA::cudart` | | 程序闪退 | 将`libtorch/bin`和`CUDA/bin`加入系统PATH | #### 五、终极解决方案 如果上述步骤无效，尝试完整重装： 1. 卸载现有CUDA Toolkit（控制面板→程序和功能） 2. 安装[最新驱动](https://www.nvidia.com/drivers) 3. 安装匹配的[CUDA Toolkit](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive) 4. 下载[对应cuDNN](https://developer.nvidia.com/cudnn) 5. 下载[正确版本的LibTorch](https://pytorch.org/get-started/locally/#windows-c-language) > **注意**：完成后务必**重启计算机**使配置生效[^2]
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