download nvidia cudnn
时间: 2023-05-08 17:56:13 浏览: 76
首先,NVIDIA cuDNN是一种深度神经网络的加速库,可以加速训练和推断过程。为了下载NVIDIA cuDNN,首先要确保您有合适的NVIDIA官方驱动程序,并使用兼容的CUDA版本。
接下来,您需要前往NVIDIA cuDNN下载页面,选择合适的版本,例如Windows或Linux,并选择与您正在使用的CUDA版本兼容的版本。
然后,您需要创建一个NVIDIA开发者帐户才能下载cuDNN库。在注册后登录帐户后,您可以下载一个包含cuDNN库文件的压缩文件。这应该包括文件夹含有“bin”和“lib”文件夹。
最后,将下载的cuDNN库文件解压缩,并将解压后的文件复制到安装了CUDA的相应目录下的“bin”和“lib”文件夹。完成这些步骤后,您应该准备好使用cuDNN来加速您的深度神经网络训练和推断过程。
相关问题
download cudnn v8.2.2 (july 6th, 2021), for cuda 11.4
您可以通过以下步骤下载适用于CUDA 11.4的cudnn v8.2.2(2021年7月6日):
1. 首先,打开NVIDIA的开发者网站,在网址栏中输入 https://developer.nvidia.com/cudnn 。
2. 确保您已登录自己的开发者账户,如果没有账户,可以注册一个新账户或使用已有账户登录。
3. 在cudnn页面中,向下滚动,找到“Download cuDNN”部分。
4. 在该部分中,您将看到一个表格,其中包含适用于不同版本CUDA的cuDNN版本列表。
5. 找到“cuDNN v8.2.2”所对应的行,并在“cuDNN Library for”列中选择“CUDA 11.4”。
6. 点击“Download”按钮,开始下载cuDNN v8.2.2的CUDA 11.4版本。
7. 下载完成后,您可以使用文件管理器打开下载的文件,并按照安装说明进行安装。
请注意,您需要具备相应的开发者账户,并且确保您的操作系统和CUDA版本与所下载的cuDNN版本兼容。此外,安装cuDNN前,请确保已安装相应的CUDA版本,并按照官方文档的说明进行配置。
pytorch cudnn安装
要在 PyTorch 中使用 cuDNN,您需要安装 cuDNN 库并将其与 PyTorch 配置。以下是在常见操作系统上安装 cuDNN 的步骤:
Windows:
1. 访问 NVIDIA 开发者网站(https://developer.nvidia.com/cudnn)并从“Download cuDNN”部分下载适用于您的 CUDA 版本的 cuDNN。
2. 解压下载的文件,并将其中的 bin、include 和 lib 文件夹复制到 CUDA 安装目录下(默认为 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vX.X)。
3. 添加 CUDA 的 bin 目录(默认为 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vX.X\bin)到系统环境变量 PATH 中。
4. 安装 PyTorch。在安装过程中,PyTorch 将自动检测并配置 cuDNN。
Linux:
1. 访问 NVIDIA 开发者网站(https://developer.nvidia.com/cudnn)并从“Download cuDNN”部分下载适用于您的 CUDA 版本的 cuDNN。
2. 解压下载的文件,并将其中的文件复制到 CUDA 安装目录下(默认为 /usr/local/cuda)。
```
$ sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
$ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
```
3. 安装 PyTorch。在安装过程中,PyTorch 将自动检测并配置 cuDNN。
macOS:
1. 访问 NVIDIA 开发者网站(https://developer.nvidia.com/cudnn)并从“Download cuDNN”部分下载适用于您的 CUDA 版本的 cuDNN。
2. 解压下载的文件,并将其中的文件复制到 CUDA 安装目录下(默认为 /usr/local/cuda)。
```
$ sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
$ sudo cp cuda/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib/libcudnn*
```
3. 安装 PyTorch。在安装过程中,PyTorch 将自动检测并配置 cuDNN。
完成上述步骤后,您可以在 PyTorch 中使用 cuDNN 进行深度学习模型的训练和推理。