安装cudn的一些笔记

最新推荐文章于 2024-10-08 14:51:32 发布
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win10系统安装cudn, cudnn，配置深度学习环境
weixin_38410551的博客
01-11 2567
前提：如果需要使用 GPU 加速运算，一定要求有 Nvidia 显卡的电脑/笔记本 步骤： （1）查看自己的GPU编号，详见附录文件。 在电脑属性，设备管理器的显示适配器中。 2）选择适合 GPU 的 Driver，CUDA，cuDNN 并安装 注意：1.GPU型号决定了Diriver, Driver决定了cuda, cuda决定了cudnn。 先选择安装Driver, 然后安装cuda, 最后只...
CUDN10+cuDNN详细安装教程（对应最新tensorflow2.1.0）
子浩的博客
04-24 1万+
目录一、去官网进行下载：二、打开下载的exe文件进行安装三、测试是否安装成功 一、去官网进行下载： 下载地址，点击就跳转：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal 我们进入CUD...
cudn安装
li_fat的博客
05-04 609
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.0.2/local_installers/cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run
cudnn安装
weixin_51775090的博客
12-02 772
复制include文件夹中的头文件，lib中的动态库文件在环境变量中指定路径，这种方法更加合理。大多数教程是直接把include和lib中的文件覆盖了，需要重新添加软链接。cudnn是应用很广泛的计算加速库。查看cuda版本和cudnn版本。
安装CUDNN详细过程
XD的博客
04-15 1万+
cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是由NVIDIA开发的深度学习GPU加速库。cuDNN包含了许多针对神经网络操作进行高度优化的函数，旨在使深度学习框架能够在NVIDIA的GPU上实现最佳性能，这个库提供了高效计算和加速，支持包括卷积神经网络在内的多种深度学习网络，并兼容多种常见的深度学习软件，如CNTK、Caffe、Theano、Keras、TensorFlow等。
windows下安装配置cudn和cudnn
Yuancccc的博客
08-15 3101
windows下安装配置cudn和cudnn TensorFlow-GPU：查看电脑显卡型号是否支持CUDN,以及相关软件下载与介绍 win10下安装Pytorch (CUDA9.1+CUDNN7.0) CUDA Toolkit 10.1 Update 2 Download ...
（二）CUDA和cuDNN安装
qq_48545380的博客
10-08 1万+
Win11搭建深度学习环境-CUDA和cuDNN安装
深度学习入门笔记--1（Windows10下Anaconda3+Cuda+cuDNN的安装）
qiyu_00的博客
09-10 456
一、软件的安装 1.Anaconda3的安装： （1）官网下载anaconda的安装包： https://www.anaconda.com/products/individual-d#Downloads 注：根据自己的电脑系统选择下载，这里作者提供的教程为Anaconda3-Windows10的安装教程 （2）安装步骤： i.下载好的Anaconda3安装包，双击exe文件安装 ii.安装流程 点击next 点击I Agree 选择Just Me，继续...
pytorch入门：cudn、cudnn的下载安装及pytorch的下载安装踩坑盘点
XXXXXXXXXXXXXL的博客
02-15 1433
小白深度学习入门，主要是人脸识别方向。 昨天开始开始尝试安装pytorch。这里主要标记一下下载即安装过程中遇到的问题及解决办法！ 首先，跑深度学习代码最好用GPU，相对于CPU的速度不要好太多，于是，首先下载cudn。在官网上下载cudn，首先是关于版本问题。 pytorch官网https://pytorch.org/ 可以直接官方命令下载的gpu版本要求cuda9.2和10.1，我笔记本...
MacOS 10.13.6安装cuda+cudann+pytorch的gpu版本
anuory的博客
06-08 1万+
疫情在家炼丹，远程连接实验室实在是不太方便，随意准备用家里的电脑代替，虽然配置不能打，但是写写代码跑跑事例的还是可以的，由于所有的资料文件我都在手里的MacBook里面，所有准备弄一套macOS的黑苹果环境，系统装好后，就是装驱动了，具体如下： 注意: 由于黑苹果对驱动要求严格，且在macOS High Sierra 10.13.6之后NVIDIA不在对显卡驱动进行支持，所以Mac的版本选择在10.13.6，所有的安装总体分为两部分，第一是cuda相关的安装，第二是pytorch的gpu版本的安装。.
深度学习之CUDA+CUDNN详细安装教程
DreamerZC的博客
10-03 4742
本篇博文主要涉及深度学习中CUDA和CUDNN的详细安装教程，希望能帮助到各位小伙伴~
Windows配置深度学习环境：安装Pytorch（自动安装cudn和cudnn+图文+快速+很简单）几分钟搞定！
qq_63913621的博客
02-16 3219
学习笔记。
CUDA与cuDNN详细安装教程（最新）
weixin_54106682的博客
04-05 1万+
CUDA与cuDNN安装详细教程
CUDA、cuDNN及pytorch详细安装教程
ilvlearning的博客
07-25 7819
炼丹前置条件，配置各种药材。
ubuntu下安装cuda+cudnn步骤
爱吃鱼的猫
11-09 2万+
今天自己在电脑上安装了cuda ，对于小白，一天真的时很漫长，简单记录一下，日后方便自己再次安装。自己是根据官网上的安装文件进行操作的。http://developer.nvidia.com/cuda-downloads。 给出官网上的型号适用图： 安装步骤如下： 1、前期准备 （1）确定有cuda使用的GPU ，可使用下面命令查看： $ lspc
下载cuda和cudnn（11.8版本）
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weixin_70285813的博客
05-29 4万+
官方教程。
cuDNN的下载安装
假技术Bo主
04-05 1612
cuDNN的下载安装详细教程，欢迎订阅学习哦！
怎么安装cudn
最新发布
05-27
<think>嗯，用户想找CUDN的安装方法或指南，但可能拼写错误了，应该是CUDNN，也就是cuDNN。首先，我需要确认用户的需求，可能他们是在安装CUDA之后需要安装cuDNN来支持深度学习框架的运行。根据引用内容，用户可能已经安装了CUDA，但不确定如何正确安装cuDNN。接下来，我需要回忆相关的安装步骤。根据引用[1]，安装cuDNN需要准备硬件环境，下载对应版本的库，解压安装，配置环境变量，然后测试。引用[4]提到cuDNN不需要运行程序，只需解压并配置环境变量。引用[5]则指出需要选择与CUDA版本匹配的cuDNN版本。 用户可能遇到的问题包括版本不匹配、环境变量配置错误，或者解压路径不正确。需要提醒用户检查CUDA版本，下载对应的cuDNN，并正确复制文件到CUDA的安装目录。此外，安装后需要测试是否成功，比如用官方例子或者深度学习框架验证。 还要注意用户的操作系统，比如引用[3]提到Ubuntu下的安装步骤，而引用[2]讨论了驱动和CUDA的安装方式。用户可能是在Ubuntu系统上操作，需要根据系统调整路径和命令。最后，生成相关问题时要涵盖常见问题，比如版本选择、验证安装、环境变量设置等，帮助用户进一步解决可能遇到的困难。</think>### CUDNN安装指南 根据引用内容，CUDNN（CUDA Deep Neural Network library）的安装步骤如下： #### 1. **确认CUDA版本** - 使用命令`nvcc -V`查看CUDA版本[^3] - 若未安装CUDA，需先安装CUDA（建议选择包含驱动安装的CUDA安装包）[^2] #### 2. **下载对应版本的CUDNN** - 访问[NVIDIA官网](https://developer.nvidia.com/cudnn)，选择与CUDA版本匹配的CUDNN版本（例如CUDA 9.0对应CUDNN v7.0.5）[^5] - 需注册NVIDIA开发者账号才能下载 #### 3. **解压并安装CUDNN** ```bash tar -xzvf cudnn-*.tgz sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include/ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* ``` - 将解压后的头文件和库文件复制到CUDA安装目录[^1][^4] #### 4. **配置环境变量** - 在`~/.bashrc`中添加路径： ```bash export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64 ``` - 执行`source ~/.bashrc`使配置生效 #### 5. **验证安装** - 使用CUDA示例代码或深度学习框架（如TensorFlow）测试： ```bash nvidia-smi # 确认GPU驱动正常 python -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))" # 验证TensorFlow是否识别CUDNN[^4] ``` --- ###
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