win10安装cuda11.1和cudnn
时间: 2023-04-25 16:00:10 浏览: 186
1. 首先,您需要下载CUDA 11.1和cuDNN的安装包。您可以从NVIDIA官方网站下载这些安装包。
2. 安装CUDA 11.1。运行安装程序,按照提示进行安装。在安装过程中,您可以选择安装CUDA工具包、CUDA示例和CUDA驱动程序等组件。
3. 安装cuDNN。将下载的cuDNN安装包解压缩到任意目录下。然后将解压缩后的文件复制到CUDA安装目录下的相应文件夹中。例如,将cuDNN的bin文件夹中的文件复制到CUDA安装目录下的bin文件夹中,将include文件夹中的文件复制到CUDA安装目录下的include文件夹中,将lib文件夹中的文件复制到CUDA安装目录下的lib文件夹中。
4. 配置环境变量。将CUDA安装目录下的bin文件夹路径添加到系统环境变量中,以便您可以在命令行中运行CUDA程序。例如,将C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\bin添加到系统环境变量中。
5. 测试CUDA和cuDNN。打开命令行窗口,输入nvcc -V命令,如果输出CUDA版本信息,则说明CUDA已经安装成功。然后,编写一个简单的CUDA程序,使用cuDNN库进行加速,运行程序,如果程序能够正常运行,则说明cuDNN也已经安装成功。
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安装cuda11.1对应的torch
根据引用和引用中提到的信息,可以得知安装CUDA11.1版本需要先下载对应的torch包。你可以在https://pytorch-geometric.com/whl/中找到对应的torch版本,然后下载对应的whl文件进行安装。请确保下载的torch包与你的CUDA版本相匹配。
安装torch的过程可以参考以下步骤:
1. 访问https://pytorch-geometric.com/whl/,找到与你的CUDA版本相匹配的torch版本。
2. 下载对应的whl文件。
3. 打开命令行窗口,进入whl文件所在的目录。
4. 运行以下命令安装torch:pip install <whl文件名>
安装完毕后,你可以通过引用中给出的代码验证torch是否安装成功,并查看torch的版本和CUDA版本信息。
希望这些信息能对你有所帮助!<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Linux cuda11.1安装torch_scatter,torch-sparse,torch-cluster,torch-spline-conv,torch-geometric](https://blog.csdn.net/weixin_43486780/article/details/125529916)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [(win10+anaconda+python3.7)torch(cuda 11.1)+torchtext安装](https://blog.csdn.net/feifeileill/article/details/124971838)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [【Pythorch】win10+cuda11.1+cudnn+torch安装--新手避雷指南](https://blog.csdn.net/xiaomingzaihuake/article/details/115343224)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
cuda11.1安装教程
### CUDA 11.1 安装指南
对于希望在 Windows 系统上安装 CUDA Toolkit 11.1 的用户而言,准备阶段非常重要。确保操作系统满足最低需求,并确认已卸载任何旧版的 NVIDIA 驱动程序或 CUDA 工具包版本[^1]。
#### 下载必要的软件组件
访问官方 NVIDIA 开发者网站并定位到适合 Windows 平台的 CUDA 11.1 版本页面。这里可以找到名为 `cuda_11.1.0_456.43_win10.exe` 的文件链接用于下载完整的工具链以及对应的 GPU 显卡驱动更新。
#### 执行安装过程
启动下载好的 `.exe` 文件来初始化图形化向导界面,在此期间需遵循屏幕提示完成一系列配置选项的选择:
- 接受许可协议条款;
- 指定自定义路径保存所要部署的内容(可选);
- 勾选附加产品列表中的 cuDNN 库支持项;值得注意的是,CUDA 11.1 对应的 cuDNN 是 v8.0.4.30,这与 CUDA 11.0 中使用的版本一致。
#### 设置环境变量
为了使命令行能够识别新安装的编译器和其他开发工具,建议手动编辑系统级别的 PATH 变量,加入指向 `%CUDA_HOME%\bin;%CUDA_HOME%\libnvvp;` 这样的目录条目。
#### 测试验证安装成果
最后一步是通过运行简单的测试案例来检验整个流程是否成功结束。可以从 GitHub 或其他资源库获取一些公开可用的例子项目来进行尝试,比如 Nsight Systems Profiler 提供的一系列性能分析样例代码。
```bash
git clone https://github.com/NVIDIA/cuda-samples.git
cd cuda-samples/Samples/0_Introduction/vectorAdd
cmake .
make
./vectorAdd
```
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