conda 安装cudnn

要在conda中安装cudnn，您需要按照以下步骤进行操作：

1. 首先，打开https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download处下载适用于您的操作系统和CUDA版本的cudnn。

2. 然后，从终端进入conda环境：

conda activate <your environment>

3. 接下来，使用以下命令将cudnn安装到conda环境中：

conda install cudnn=<cudnn version> cudatoolkit=<CUDA version>

其中，`<cudnn version>`和`<CUDA version>`是您下载的cudnn和CUDA版本。

例如，如果您下载的是cudnn v7.6.5和CUDA v10.1，则命令应如下所示：

conda install cudnn=7.6.5 cudatoolkit=10.1

4. 安装完成后，您可以通过运行以下命令来验证cudnn是否在conda环境中正常工作：

python -c "import tensorflow as tf; print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

如果一切正常，您应该看到一些输出，表明您的CUDA和cudnn已成功安装。

希望这可以帮助您安装cudnn到conda环境中。

相关问题

conda 安装cudnn

要在conda中安装cudnn，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保你已经安装了NVIDIA驱动程序和CUDA。你可以使用以下命令检查CUDA是否已经正确安装：

   nvcc --version

2. 接下来，从NVIDIA官方网站上下载适用于你的CUDA版本的cudnn库。请注意，你需要在网站上注册一个帐户才能下载cudnn。
下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

3. 下载完成后，打开终端并导航到你保存cudnn文件的位置。

4. 解压缩文件并进入解压后的目录：

   tar -xzvf cudnn-<version>.tgz
   cd cuda

5. 运行以下命令将cudnn文件复制到CUDA安装目录：

   sudo cp include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
   sudo cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64

6. 最后，运行以下命令更新CUDA库的链接并使其可见：

   sudo ldconfig

现在，你应该已经成功安装了cudnn。你可以在conda环境中使用GPU加速的深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch等。

conda安装cuDNN

要在conda中安装cuDNN，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，查看conda支持的cuda版本。你可以使用命令`conda search cudatoolkit --info`来查看。[2]

2. 下载对应的cuda版本。你可以从官方网站下载所需的cuda版本。

3. 安装cuda。按照下载的cuda安装包的指示进行安装。

4. 查看cuda对应的cudnn版本。你可以使用命令`conda search cudnn`来查看可用的cudnn版本。

5. 下载对应的cudnn版本。你可以从官方网站下载所需的cudnn版本。

6. 安装cudnn。使用命令`conda install --use-local`加上本地cudnn包的路径来安装cudnn。[3]

7. 最后，你可以通过测试安装是否成功来验证。你可以使用pytorch来测试cuda版本是否正确安装。具体的测试方法可以参考相关文档或官方网站。

希望以上步骤对你有帮助！