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torch.backends.cudnn找不到cudnn

  • 查看cudnn版本

    查看cudnn版本

    如图所示，我的环境下是8.0.4

    2024年02月15日
    阅读 12

  • cudnn免登录下载

    现在要下载cuDNN，点击下载的页面后都是出现要求先加入Nvidia developers才能进行下载，但这个注册的过程非常慢，常常卡在第二个步骤，这里根据亲身的经验介绍一个可以绕过这个注册或登陆步骤的方式直接下载cuDNN。遇到此类问题的可以试一下。 打开cuDNN各个版本的下载网址

    2024年02月20日
    阅读 5
  • cuDNN安装方法

    cuDNN安装方法

    • 1、下载cuDNN • 2、安装cuDNN • 3、检查当前cuDNN 1、下载cuDNN 链接https://developer.nvidia.com/cudnn-download-survey 选择版本时，需要根据操作系统选择和cuda版本匹配的cuDNN 2、安装cuDNN 解压下载好的cuDNN tar -xvf cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.0.77.tgz 拷贝文件到对应的目录 cp include/cudnn.h /usr/local/

    2024年02月12日
    阅读 7
  • Cuda | Cudnn安装及其配置

    Cuda | Cudnn安装及其配置

    学习的最大理由是想摆脱平庸，早一天就多一份人生的精彩；迟一天就多一天平庸的困扰。 热爱写作，愿意让自己成为更好的人… … 铭记于心 🎉✨🎉 我唯一知道的，便是我一无所知 🎉✨🎉 一、Cuda安装 1 选择Cuda版本 首先查看 电脑的显卡驱动版本，然后根据显卡驱动去

    2024年02月06日
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  • CUDA、cuDNN以及Pytorch介绍

    CUDA、cuDNN以及Pytorch介绍

    在讲解cuda和cuDNN之前，我们首先来了解一下英伟达（NVIDA）公司。 NVIDIA是一家全球领先的计算机技术公司，专注于图形处理器（GPU）和人工智能（AI）计算。公司成立于1993年，总部位于美国加利福尼亚州的圣塔克拉拉。NVIDIA的产品和技术广泛应用于各个领域，包括游戏、虚拟

    2024年02月13日
    阅读 22
  • ubuntu 安装cuda及cudnn

    ubuntu 安装cuda及cudnn

    进入nvidia开发者网站的CUDA下载页面： CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 选择runfile格式的CUDA文件下载，下载完成后，解压，并运行上图中的命令，会有条款，接受即可，注意安装CUDA的时候不要安装驱动（因为在第一步我们已经安装过了）。 然后， 我们在文件最后一行添加： 最

    2024年02月10日
    阅读 13

  • pytorch中的矩阵乘法操作：torch.mm(), torch.bmm(), torch.mul()和*, torch.dot(), torch.mv(), @, torch.matmul()

    😄 无聊整理下torch里的张量的各种乘法相关操作。 1、让所有输入张量都向其中shape最长的矩阵看齐，shape不足的部分在前面加1补齐。 2、两个张量的维度要么在某一个维度一致，若不一致其中一个维度为1也可广播。否则不能广播。【如两个维度：(4, 1, 4)和(2, 1)可以广播，因

    2024年02月04日
    阅读 14
  • docker内更新显卡cuda cudnn

    docker内更新显卡cuda cudnn

    当前docker使用的cuda为10.2，为保证服务器环境使用相同的cuda版本，需对cuda版本进行升级，时间长了忘记如何操作，此处记录一下： *docker内使用的cuda版本低于容器外的显卡驱动版本即可，此处不对显卡驱动进行升级，仅更新cuda和cudnn版本。  *本次安装更新的cuda和cudnn信息：

    2024年04月14日
    阅读 16
  • 安装CUDA以及CUDNN（windows版）

    安装CUDA以及CUDNN（windows版）

    笔者为了安装GPU版torch，所以需要先安装CUDA 以及CUDNN，本文介绍如何安装对应版本的CUDA和CUDNN，为了后面的深度学习做准备。 一、查看自己显卡驱动版本 打开NVIDIA显卡控制面板，点击系统信息，在这里查看驱动程序版本，比如我的本机是517.00.    根据自己主机版本打开官网

    2024年03月20日
    阅读 21
  • 查看自己的cuda和cudnn版本

    查看自己的cuda和cudnn版本

    1、win+r+cmd打开控制面板 2、输入nvcc --version 找到自己电脑cuda的安装路径下的cudnn_version.h文件路径，比如我的在C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.6include下，然后用记事本打开cudnn_version.h，就能看到cudnn版本。

    2024年02月11日
    阅读 23

  • 查看cuda cudnn 版本 & 一些常见疑问

        nvcc -V     dpkg -l | grep cudnn     有一些已经失效，这里仅仅作为备选     方法一     nvcc -V 或者 nvcc —version     方法二     cat /usr/local/cuda/version.txt 或者 cat /usr/local/cuda/version.json     方法一     dpkg -l | grep cudnn     方法二     whereis cudnn_version 或者 whereis cudn

    2024年02月09日
    阅读 22
  • CUDA与cuDNN安装教程（超详细）

    CUDA与cuDNN安装教程（超详细）

    windows10 和win11安装 CUDA ，首先需要下载两个安装包 CUDA toolkit（toolkit就是指工具包） cuDNN 用于配置深度学习使用 官方教程 CUDA：Installation Guide Windows :: CUDA Toolkit Documentation (nvidia.com) cuDNN：Installation Guide :: NVIDIA Deep Learning cuDNN Documentation 判断自己应该下载什么版本的cuda？ 打开

    2024年02月03日
    阅读 10
  • Ubuntu20.04下载cuda11.3+cuDNN8.2.0，卸载cuda11.6+cuDNN8.4全记录【保姆级教程】

    Ubuntu20.04下载cuda11.3+cuDNN8.2.0，卸载cuda11.6+cuDNN8.4全记录【保姆级教程】

    CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA公司推出的一种高性能并行计算架构。它利用GPU的并行处理能力，能够显著提高计算效率，尤其在科学计算、数据分析、深度学习等领域具有广泛应用。CUDA提供了一套编程模型和API，使开发人员能够利用GPU并行执行计算任务，从而获

    2024年02月05日
    阅读 21
  • 解决Could not load dynamic library ‘cudnn64_8.dll‘； dlerror: cudnn64_8.dll not found问题

    解决Could not load dynamic library ‘cudnn64_8.dll‘； dlerror: cudnn64_8.dll not found问题

    以前都是在用CPU跑深度学习，只能说太勇了，今天终于想通了用GPU跑代码。 搭建环境参考 全网最详细的深度学习tensorflow-gpu环境配置 这篇文章写得非常棒，在运行的时候出现了报错 Could not load dynamic library ‘cudnn64_8.dll’; dlerror: cudnn64_8.dll not found 这个报错应该就是下载的cu

    2024年01月30日
    阅读 44

  • Windows11 安装 CUDA/cuDNN+Pytorch

    一、准备工作： 查看torch版本：进入python交互环境： 查看cuda版本：CMD窗口  如果版本不一致，需要卸载再重装。 二、安装 Windows 安装 CUDA/cuDNN - 知乎 medium - Install CUDA On Windows: The Definitive Guidemedium - Installing CUDA and cuDNN on windows 10windows下安装配置cudn和cudnn版本对应关系需要注意

    2024年02月09日
    阅读 14
  • ubuntu下查看cudnn版本+cuda版本

    ubuntu下查看cudnn版本+cuda版本

    首先进入usr目录 查找cudnn.h文件 运行如下代码 若无反应，则查找cudnn_version.h文件 （好像因为现在cudnn的版本号已经不在上述文件中了，而是单独有一个文件） 运行如下代码 显示的805则代表下载10.1时候的如下图的8.0.5 查看驱动的driverAPI最高支持版本 查看运行Runtime的API，选择

    2024年04月25日
    阅读 15

  • cuda、cudnn、英伟达驱动版本对应关系

    根据显卡型号、cuda版本确定英伟达驱动版本 能够支持某一型号的GPU的英伟达驱动是一定的，我们想使用的tensorflow版本也是已知的，该tensorflow版本依赖的cuda版本也是一定的。所以根据显卡型号和cuda版本可以确定显卡驱动。 参考链接： https://www.jianshu.com/p/7f6ae178121c https://bl

    2024年02月10日
    阅读 12
  • 新建包含cuda和cudnn的docker

    新建包含cuda和cudnn的docker

    背景：服务器的cudnn版本太低了，没有权限去修改。故新建包含cuda和cudnn的docker 步骤 一、拉取镜像及创建docker 拉取相关的镜像 从镜像列表选出相关版本的镜像https://gitlab.com/nvidia/container-images/cuda/blob/master/doc/supported-tags.md 在ubuntu系统中拉取镜像 docker pull nvidia/cuda:12.0.1-cudnn8

    2024年02月06日
    阅读 9
  • docker 获取Nvidia 镜像 | cuda |cudnn

    docker 获取Nvidia 镜像 | cuda |cudnn

    本文分享如何使用docker获取Nvidia 镜像，包括cuda10、cuda11等不同版本，cudnn7、cudnn8等，快速搭建深度学习环境。 1、来到docker hub官网，查看有那些Nvidia 镜像 https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda/tags?page=2name=11.3   这里可以输入cuda的版本比如11.6，或筛选出相关的镜像： https://hub.docker.c

    2024年02月08日
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  • Pytorch中torch.rand()、torch.randn()、torch.randint()、torch.randperm()几个函数的说明

    1. torch.rand(*sizes, out=None) - Tensor 参数 ： sizes (int...) ：整数序列，定义了输出张量的形状。 out (Tensor, 可选) ：输出张量。 返回值 ： 一个新的张量，包含了在区间 [0, 1) 上均匀分布的随机数。 用途 ： torch.rand 用于生成指定形状的张量，其元素从 [0, 1) 的均匀分布中随机抽取。

    2024年01月31日
    阅读 24