conda 安装nvcc
时间: 2023-11-06 19:08:58 浏览: 249
要使用conda安装nvcc,可以按照以下步骤进行操作:
1. 打开Anaconda Prompt或终端窗口。
2. 通过conda命令添加适当的渠道,例如清华镜像:`conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.*** install -c nvidia cuda-nvcc`
- `conda install -c nvidia/label/cuda-11.7.0 cuda-nvcc`
- `conda install -c nvidia/label/cuda-11.3.0 cuda-nvcc`
- ...(其他版本的cuda-nvcc,根据需求选择)
请注意,安装nvcc可能需要一些时间和网络连接,具体取决于您的系统和网络状况。
相关问题
conda nvcc
conda nvcc是用于在conda环境下安装和配置CUDA编译器nvcc的命令。
根据引用,可以通过在Anaconda Prompt中输入"conda nvcc"来检查是否已安装好nvcc。
引用提供了获取CUDA版本的命令,可以在终端中执行"cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2"来获得CUDA的主要版本信息。
而引用中给出了设置环境变量的命令,可以将路径"/home/用户名/anaconda3/install/bin"添加到$PATH中,以便系统能够找到并使用nvcc编译器。
综上所述,conda nvcc是一个用于安装和配置CUDA编译器nvcc的命令,可在conda环境中使用。通过引用提供的命令和路径设置,可以方便地检查和使用nvcc编译器。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [win10使用清华源快速安装pytorch-GPU版(推荐)](https://download.csdn.net/download/weixin_38590541/14108626)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [保姆级教程:如何让30系显卡用上 Tensorflow 1.15.4](https://blog.csdn.net/weixin_35897853/article/details/114016017)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
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。
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