miniconda3配置cudnn

要配置CUDNN，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保您已经安装了Miniconda3。您可以通过在终端中运行以下命令来检查Miniconda3的版本：

conda --version

2. 接下来，您需要安装CUDNN。请确保您已经从NVIDIA的官方网站上下载了适用于您的CUDA版本和操作系统的CUDNN包。

3. 将下载的CUDNN包解压缩到一个临时文件夹中。

4. 打开终端，并使用以下命令将CUDNN安装到Miniconda3环境中：

conda install cudnn

这将自动安装与您的CUDA版本兼容的CUDNN。

5. 安装完成后，您可以通过运行以下命令来验证CUDNN是否成功配置：

python -c "import tensorflow as tf; print(tf.test.is_built_with_cuda() and tf.test.is_gpu_available())"

如果输出显示为True，则表示CUDNN已成功配置。

请注意，配置CUDNN可能因您的操作系统和CUDA版本而有所不同。因此，建议查阅相关文档或搜索适用于您特定情况的详细指南。

相关问题

为什么我在miniconda里面能使用GPU调用conda命令，但是用miniconda打开的jupyter notebook只能用CPU？

您好！可能是因为您在使用jupyter notebook时，它默认使用了CPU而不是GPU来执行代码。您可以尝试按照以下步骤来配置jupyter notebook使用GPU：

1. 确保您已经正确地安装了CUDA和cuDNN，并且与您的GPU兼容。
2. 打开终端或命令提示符，激活您的miniconda环境。
3. 在终端中运行以下命令安装ipykernel包：

   conda install ipykernel

4. 然后运行以下命令将conda环境添加到jupyter notebook中：

   python -m ipykernel install --user --name your_env_name --display-name "Python (your_env_name)"

将"your_env_name"替换为您的conda环境的名称。
5. 启动jupyter notebook：

   jupyter notebook

6. 在jupyter notebook的界面中，点击右上角的"New"按钮，选择您刚刚创建的conda环境。
7. 在新打开的notebook中，导入tensorflow或pytorch等GPU支持的库，并编写相应的代码，如：

   import tensorflow as tf
   ...

这样就可以在jupyter notebook中使用GPU来运行代码了。请注意，确保您的代码正确配置了GPU加速。希望对您有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。

ubuntu18.04 miniconda pytorch

在Ubuntu 18.04上安装Miniconda和PyTorch的步骤如下：

1. 首先，您需要下载并安装Miniconda。可以从Miniconda官方网站下载适用于Linux的安装包，并按照官方指南进行安装。

2. 安装完成后，打开终端并创建一个新的Python环境（可选）。您可以使用以下命令创建一个名为py36的Python 3.6环境：

   conda create -n py36 python=3.6

3. 激活新创建的环境：

   conda activate py36

4. 接下来，您可以通过conda安装PyTorch。根据您的需求，可以选择安装CPU版本或CUDA版本。如果您的系统中存在CUDA，则建议安装CUDA版本以获得更好的性能。您可以使用以下命令安装适用于Python 3.6和CUDA 10.2的PyTorch：

   conda install pytorch cudatoolkit=10.2 -c pytorch

5. 安装完成后，您可以在Python脚本或Jupyter笔记本中引入PyTorch并开始使用。

   import torch

请注意，根据您的系统配置和需求，上述命令中的版本号可能会有所不同。确保根据您的具体情况进行相应的更改。此外，如果您遇到任何安装问题，可以参考PyTorch官方文档或社区论坛，那里可能会有与您的情况相似的解决方案。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [ubuntu18.04安装pytorch、cuda、cudnn和miniconda](https://blog.csdn.net/qq_42276781/article/details/124296431)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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