用anaconda测试cuda与cudnn
时间: 2024-05-13 17:15:07 浏览: 19
如果你已经安装了Anaconda,可以按照以下步骤测试CUDA与cuDNN是否正确安装:
1. 打开Anaconda Prompt(Windows)或终端(Mac/Linux)。
2. 创建一个新的虚拟环境,并激活它:
```
conda create --name test_env
conda activate test_env
```
3. 安装必要的包,包括PyTorch、TensorFlow等:
```
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=<version>
conda install tensorflow-gpu
```
注意:`<version>`需要替换为你安装的CUDA版本,例如`cudatoolkit=10.1`。
4. 运行以下Python代码:
```python
import tensorflow as tf
import torch
print("TensorFlow is using GPU: ", tf.test.is_gpu_available())
print("PyTorch is using GPU: ", torch.cuda.is_available())
```
如果输出结果都为True,则说明CUDA和cuDNN已经正确安装,并且可以在你的计算机上使用GPU进行加速。
希望这能帮助到你!
相关问题
如何用anaconda安装tensoflow的cuda和cudnn
您好!谢谢您的问题。答案如下:
在使用 Anaconda 安装 TensorFlow 时,您可以通过以下步骤安装 CUDA 和 cuDNN:
1. 首先,确保您的电脑已经安装了 NVIDIA 显卡,并且您已经下载安装了对应版本的 CUDA 和 cuDNN。
2. 打开 Anaconda Navigator,点击 Environments 标签栏,选择您想要安装 TensorFlow 的环境,如 base (root)。
3. 在该环境下,点击任一已安装的包。在搜索框输入 “tensorflow-gpu” 然后选择它进行安装。
4. 然后可以继续安装其它需要的依赖,如 numpy pandas 等。
5. 安装完毕后,您可以在 Python 终端中输入以下代码测试:
```
import tensorflow as tf
hello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')
sess = tf.Session()
print(sess.run(hello))
```
这应该能够输出 "Hello, TensorFlow!"。
希望这可以帮到您!如果您还有其它问题或者需要进一步的帮助,请随时问我哦~
已经有cudnn=8.2.1,怎么在anaconda prompt里下载cuDNN 8.1.0
如果已经安装了cuDNN 8.2.1,但是需要安装cuDNN 8.1.0以与TensorFlow 2.6.0兼容,可以按照以下步骤在Anaconda Prompt中安装cuDNN 8.1.0:
1. 访问NVIDIA的cuDNN下载页面:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
2. 确保选择以下选项:
- 产品: cuDNN
- 版本: 8.1.0
- 操作系统: Windows
- CUDA 版本: 11.2
3. 下载cuDNN v8.1.0 for CUDA 11.2的cudnn-11.2-windows-x64-v8.1.0.77.zip文件。
4. 解压缩该文件并复制其中的文件到CUDA的安装目录中。例如,如果CUDA安装在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2,则应将cuDNN文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2。
5. 确保复制的文件夹中包含以下文件:
- bin\cudnn_adv_infer64_8.dll
- bin\cudnn_adv_train64_8.dll
- bin\cudnn_cnn_infer64_8.dll
- bin\cudnn_cnn_train64_8.dll
- bin\cudnn_ops_infer64_8.dll
- bin\cudnn_ops_train64_8.dll
- include\cudnn.h
- lib\x64\cudnn.lib
6. 现在您可以在Anaconda Prompt中测试TensorFlow 2.6.0是否与cuDNN 8.1.0兼容。