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【深度学习】查看自己的【CUDA版本号】,并安装【cuda toolkit以及cuDNN】 【bandwidthTest.exe闪退问题】

Python 更新时间: 发布时间: IT归档 最新发布 模块sitemap 名妆网 法律咨询 聚返吧 英语巴士网 伯小乐 网商动力

【深度学习】查看自己的【CUDA版本号】,并安装【cuda toolkit以及cuDNN】 【bandwidthTest.exe闪退问题】

参考文章:win10利用gpu加速训练tensorflow/keras

0.问题

需要查找cuda版本号进行深度学习gpu加速

1.解决方案

点开nvidia显卡控制面板,一般任务栏都会有,或者控制面板搜索,打开就行


2. 安装cuda

cuda-toolkit-archive下载地址
找到自己电脑的版本号



下载完,点击exe文件





默认位置或修改 注意是自己的目录,要记住,Development其实就说是正常的CUDA
一直下一步 ,提示安装完成

3. 配置环境变量

系统自己添加了这些

参考其他文章,我添加了

4. 验证


运行下面两个exe文件,直接点击会闪退
使用cmd运行

直接将这两个Exe文件拖入cmd界面,result=pass即可

5. 安装cuDNN

CUDA版本对应的cuDNN地址

如果你需要使用kerastensorflow等,请同时查阅
tensorflow对应的cuDNN版本信息

将解压文件里面的bin、include、lib文件夹复制到CUDA安装目录
如果是默认目录安装应该如下:
C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.0
我的是在自定义目录下

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