怎么安装本地已经下载好的cudnn
时间: 2023-07-03 11:05:08 浏览: 70
安装本地已经下载好的cudnn,可以按照以下步骤进行:
1. 解压缩cudnn文件,将其中的文件复制到CUDA的安装目录中。例如,如果CUDA的安装目录是`/usr/local/cuda`,则应该将cudnn中的文件复制到`/usr/local/cuda/`目录下。
2. 为cudnn设置访问权限。可以使用以下命令设置:
```
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h
sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
```
3. 配置环境变量。可以在`~/.bashrc`中添加以下行:
```
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
```
4. 使环境变量生效。可以使用以下命令使环境变量生效:
```
source ~/.bashrc
```
完成上述步骤后,就可以在CUDA程序中使用cudnn了。
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怎么安装在本地已经下载好额pytorch
若您已经下载好了PyTorch,可以按照以下步骤安装:
1. 打开命令行窗口或终端,并进入您下载的PyTorch的文件夹中。
2. 通过以下命令来安装:
```
pip install torch-1.7.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl
```
其中,`torch-1.7.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl` 是您下载的PyTorch安装包名称,根据您下载的版本和文件名进行修改。
3. 等待安装完成,即可在Python环境中使用PyTorch。
注意:如果您需要使用GPU加速,请确保您的计算机上有相应的NVIDIA显卡,并已经安装好了CUDA和cuDNN。在安装PyTorch时,需要选择与您的CUDA版本相匹配的PyTorch版本。
怎么安装已经下载好在本地的pytorch安装包
你可以使用以下命令来安装已经下载好在本地的PyTorch安装包:
```bash
pip install /path/to/pytorch.whl
```
请将`/path/to/pytorch.whl`替换为你下载好的PyTorch安装包的路径。注意,在安装之前,你需要确保已经安装了适合该PyTorch版本的CUDA和cuDNN。