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！

相关问题

conda安装cudnn

要在conda环境中安装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工具包，并且它们与你想要安装的cudnn版本兼容。

2. 打开终端或命令提示符，并激活你要安装cudnn的conda环境。你可以使用以下命令激活环境：

   conda activate <your_env_name>

3. 接下来，使用conda命令安装cudnn。根据你的操作系统和CUDA版本，选择合适的cudnn版本进行安装。例如，如果你的CUDA版本是10.1，你可以运行以下命令安装cudnn v7.6.5：

   conda install cudnn==7.6.5

如果你需要其他版本的cudnn，请替换版本号。

4. 完成安装后，你可以验证cudnn是否成功安装。在conda环境中，使用以下命令检查cudnn的版本：

   conda list cudnn

如果输出显示已安装的cudnn版本，则表示安装成功。

请注意，安装cudnn可能需要一些时间，取决于你的网络连接速度和系统配置。确保你的系统符合cudnn的要求，并且遵循正确的安装步骤。

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。