WIN10安装cuda11.7和cudnn

时间: 2023-09-24 09:10:18 浏览: 71
1. 下载CUDA 11.7和cuDNN库 首先需要下载CUDA 11.7和cuDNN库。官网下载地址如下: - CUDA 11.7:https://developer.nvidia.com/cuda-117-download-archive - cuDNN:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 根据操作系统版本和CUDA版本选择对应的下载链接。 2. 安装CUDA 11.7 下载好CUDA 11.7后,双击运行安装程序,按照提示进行安装。在安装过程中,需要注意以下几点: - 选择安装路径:默认情况下,CUDA会安装到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7路径下。如果需要更改安装路径,可以在安装程序中进行更改。 - 安装选项:如果只需要安装CUDA Toolkit,可以选择“Custom”选项,然后取消勾选其他组件。如果需要安装所有组件,可以选择“Express”选项。 - 安装完成后,需要将CUDA的bin目录添加到系统环境变量中,这样才能在命令行中使用CUDA。 3. 安装cuDNN 下载好cuDNN后,将压缩包解压到任意目录下。然后将解压后的目录中的文件复制到CUDA的安装目录下,具体操作如下: - 打开解压后的目录,找到与CUDA版本对应的文件夹(例如:cuda-11.7)。 - 将该文件夹下的bin、include和lib文件夹分别复制到CUDA的安装目录下的对应文件夹中。例如:将bin文件夹下的所有文件复制到CUDA的安装目录下的bin文件夹中。 4. 验证安装 安装完成后,需要验证CUDA和cuDNN是否安装成功。可以使用以下命令进行验证: - 在命令行中输入nvcc -V命令,查看CUDA版本信息。 - 在命令行中输入python,然后输入import tensorflow as tf和import torch命令,查看是否能够成功导入TensorFlow和PyTorch。 如果以上验证都能够顺利通过,说明CUDA和cuDNN已经安装成功。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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