cuda12.6安装CuDNN
时间: 2025-06-19 20:54:39 浏览: 10
### CUDA 12.6 安装 CuDNN 教程
在安装 CuDNN 时,确保其版本与已安装的 CUDA 工具包兼容是至关重要的。以下是针对 CUDA 12.6 的 CuDNN 安装指南:
#### 1. 下载 CuDNN
访问 NVIDIA 的官方 CuDNN 下载页面[^3],选择与 CUDA 12.6 兼容的 CuDNN 版本。例如,`cudnn-windows-x86_64-8.9.7.29_cuda12-archive.zip` 是一个适合 CUDA 12.6 的版本。
#### 2. 解压 CuDNN 文件
下载完成后,解压文件到一个临时目录。解压后会生成以下文件夹:
- `include/`
- `lib/`
- `bin/`
#### 3. 将 CuDNN 文件复制到 CUDA 目录
将解压后的 CuDNN 文件复制到对应的 CUDA 安装目录中。假设 CUDA 安装路径为 `C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6`,执行以下操作:
- 将 `include/cudnn.h` 复制到 `C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\include`。
- 将 `lib/cudnn.lib` 复制到 `C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\lib\x64`。
- 将 `bin/cudnn*.dll` 复制到 `C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\bin`。
#### 4. 配置环境变量
确保系统环境变量正确配置以包含 CUDA 和 CuDNN 的路径:
- 在 `Path` 环境变量中添加 `C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6\bin`。
- 如果未设置其他相关变量,可添加以下路径:
- `CUDA_PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.6`
- `CUDA_BIN_PATH=%CUDA_PATH%\bin`
- `CUDA_LIB_PATH=%CUDA_PATH%\lib\x64`
#### 5. 验证安装
验证 CuDNN 是否成功安装。可以运行以下 Python 代码来检查 PyTorch 是否检测到 GPU 和 CuDNN:
```python
import torch
print("CUDA Available:", torch.cuda.is_available())
print("CuDNN Enabled:", torch.backends.cudnn.enabled)
```
如果输出为:
```
CUDA Available: True
CuDNN Enabled: True
```
则说明安装成功[^3]。
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