下载cuda和cudnn

原创已于 2022-06-10 10:09:00 修改 · 695 阅读

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#深度学习 #caffe #pytorch

于 2022-06-10 10:07:33 首次发布

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根据自己电脑的显卡算力、显卡驱动版本去匹配对应的CUDA和cuDNN版本。各版本并非完全唯一对应，而是有一定的范围区间。有网友举例了如下可行的版本：

python3.7.0+CUDA11.6.0+cuDNN8.3.2
python3.7.0+CUDA11.3.1+cuDNN8.2.1
python3.7.0+CUDA10.1.2+cuDNN7.6.5

下载cuda和cudnn

CUDA的下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
cudnn的下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

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你好！对于Anaconda用户下载CUDA和cuDNN，你可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，你需要去NVIDIA官网下载适合你操作系统的CUDA安装文件。请确保选择与你的显卡型号和操作系统版本相匹配的CUDA版本。下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 2. 下载完CUDA安装文件后，双击运行安装程序。根据提示选择自定义安装选项，并选择安装适合你系统的组件。在安装过程中，请注意将CUDA添加到系统环境变量中，这样你就可以在命令行中直接使用CUDA命令。 3. 安装完CUDA后，你还需要下载cuDNN库。cuDNN是一个加速深度学习的GPU库，需要注册NVIDIA开发者账号才能下载。首先登录NVIDIA开发者网站：https://developer.nvidia.com/developer-program 4. 登录成功后，在搜索栏中输入"cuDNN"，然后选择适合你操作系统和CUDA版本的cuDNN版本进行下载。请确保下载的cuDNN版本与你安装的CUDA版本兼容。 5. 下载完cuDNN后，解压缩文件并将其中的文件复制到你的CUDA安装目录中。通常情况下，你需要将这些文件复制到"C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vXXX"目录中（XXX是你安装的CUDA版本号）。完成以上步骤后，你的Anaconda环境就可以使用CUDA和cuDNN加速深度学习任务了。请注意，安装过程可能因操作系统和硬件配置而有所不同，因此请参考相应的文档和指南来确保正确安装和配置CUDA和cuDNN。希望这些信息对你有所帮助！如有其他问题，请随时提问。