conda list中有cudatoolkit但是没有cudnn怎么办
时间: 2023-06-13 11:05:46 浏览: 93
如果你想使用GPU来加速深度学习任务,那么你需要安装CUDA和cuDNN。CUDA是NVIDIA官方提供的GPU加速计算框架,而cuDNN是专门为深度学习任务优化的库。
如果你已经安装了CUDA,但是没有安装cuDNN,你可以根据以下步骤安装cuDNN:
1. 首先,你需要从NVIDIA官网上下载cuDNN的压缩包,下载地址为: https://developer.nvidia.com/cudnn 。
2. 下载后,解压缩文件,并将解压后的文件夹移动到CUDA的安装目录中。例如,如果你的CUDA安装在“/usr/local/cuda”目录下,那么你可以将解压后的文件夹移动到“/usr/local/cuda/”目录下。
3. 最后,你需要将cuDNN所在的目录添加到LD_LIBRARY_PATH环境变量中。你可以在终端中执行以下命令:
```
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
这个命令会将cuDNN所在的目录添加到LD_LIBRARY_PATH环境变量中,让系统能够正确地加载cuDNN库。
安装完成后,你可以在Python中使用cuDNN来加速深度学习任务了。
相关问题
conda安装cuda10.1+cudnn7.6.5
### 回答1:
要在conda上安装CUDA 10.1和cuDNN 7.6.5,可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,确保已经安装了Anaconda或Miniconda。可以从官方网站(https://www.anaconda.com/)上下载适合您系统的版本,并按照安装指南进行安装。
2. 在终端或命令提示符中打开Anaconda Prompt或Miniconda Prompt。
3. 创建一个新的conda环境,可以通过执行以下命令创建一个名为“myenv”的环境,并选择Python版本(此处选择Python 3.7):
```shell
conda create -n myenv python=3.7
```
4. 激活新创建的conda环境:
```shell
conda activate myenv
```
5. 添加CUDA的conda存储库,可以通过执行以下命令添加官方的CUDA存储库:
```shell
conda config --add channels conda-forge
```
6. 安装CUDA 10.1和cuDNN 7.6.5,可以执行以下命令:
```shell
conda install cudatoolkit=10.1 cudnn=7.6.5
```
7. 等待安装完成。conda会自动解析依赖关系并下载和安装所需的软件包。
8. 安装完成后,您可以通过执行以下命令验证CUDA和cuDNN的安装:
```shell
nvcc --version # 检查CUDA版本
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())" # 检查cuDNN是否可用
```
通过按照以上步骤,在conda上成功安装CUDA 10.1和cuDNN 7.6.5,并可以进行深度学习开发和GPU加速的工作。
### 回答2:
要在conda上安装CUDA 10.1和cuDNN 7.6.5,可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,确保已经安装了conda。如果还没有安装,请先前往conda官方网站(https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html)下载并安装。
2. 打开终端(或Anaconda Prompt,或Anaconda Navigator的终端界面)。
3. 创建一个新的conda环境。可以通过以下命令创建并命名环境(比如cudatoolkit10_1):
```
conda create -n cudatoolkit10_1
```
4. 激活新创建的环境:
```
conda activate cudatoolkit10_1
```
5. 安装CUDA 10.1。可以使用conda命令来安装:
```
conda install cudatoolkit=10.1
```
6. 安装cuDNN 7.6.5。首先,到NVIDIA官网(https://developer.nvidia.com/cudnn)下载相应版本的cuDNN。在下载完成后,进入cuDNN文件所在目录并解压缩文件。
7. 将解压缩后的文件复制到conda的环境路径中。可以使用以下命令将文件复制到合适的位置(‘path_to_cudnn_files’需要替换为你解压缩文件所在的路径):
```
cp path_to_cudnn_files/include/cudnn.h path_to_conda/envs/cudatoolkit10_1/include/
cp path_to_cudnn_files/lib64/libcudnn* path_to_conda/envs/cudatoolkit10_1/lib/
```
8. 安装完成后,可以通过以下命令验证CUDA和cuDNN的安装情况:
```
conda list cudatoolkit
conda list cudnn
```
通过按照以上步骤操作,就可以在conda上成功安装CUDA 10.1和cuDNN 7.6.5。请注意,具体命令和路径需要根据自己的环境进行相应的调整。
cuda toolkit卸载
要卸载CUDA Toolkit,您可以使用以下命令从Anaconda中删除相关包:conda remove <package_name>。您需要将<package_name>替换为实际的包名。在卸载之前,您需要在输出列表中查找与CUDA Toolkit相关的包,例如cudatoolkit、cudnn等。请注意它们的版本号和依赖关系。请注意,卸载CUDA Toolkit可能会影响与其相关的其他包和依赖项。在卸载之前,请确保您了解它们的影响,并确保备份重要数据和配置文件。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [conda中卸载cudatoolkit?](https://blog.csdn.net/weixin_44943389/article/details/130718574)[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%"]
[ .reference_list ]