CUDA12.6.1及其配套的cuDNN8.9.7.29【均来自英伟达官网】【Windows11】链接:https://pan.baidu.com/s/1wTluMG1-KbOZCOZfcxqsrw?pwd=2rqg提取码:2rqg内容：cuda_12.6.1_560.94_windows.exe（560.94是要求最低显卡驱动版本）cudnn-windows-x86_64-8.9.7.29_cuda12-archive.zip

目录1.项目背景2.系统与软件版本2.1操作系统与硬件2.2软件版本2.3对应版本3.环境配置步骤3.1安装Anaconda3.2创建虚拟环境3.3安装CUDA和cuDNN3.3.1安装CUDA11.83.3.2安装cuDNN8.63.3.3验证CUDA和cuDNN安装3.4安装TensorFlow3.4.1安装

@目录GPU、NVIDIAGraphicsDrivers、CUDA、CUDAToolkit和cuDNN的关系使用情形判断仅仅使用PyTorch使用torch的第三方子模块安装NVIDIAGraphicsDrivers（可跳过）前言Linux法一：图形化界面安装（推荐）法二：手动下载文件后命令行安装（不推荐）windows法一：GeForceExperience自动安装法二：手动

标题：深度学习加速秘籍：PyTorchtorch.backends.cudnn模块全解析在深度学习领域，计算效率和模型性能是永恒的追求。PyTorch作为当前流行的深度学习框架之一，提供了一个强大的接口torch.backends.cudnn，用于控制CUDA深度神经网络库（cuDNN）的行为。本文将深入探讨torch.backends.cu

下面乱七八糟的实验过后问题解决，用了三天的时间，总算搭建成功了 查了无数资料无法解决问题，将目标定为pytorch和cuda版本不匹配，重新下载pytorch发现报错在pytorch官方可以下载版本对应的pytorch从本地开始|Py火炬(pytorch.org)这里根据自己需要点一点，然后复制下面代码

文章目录一、前言二、安装CUDA1.确定是否支持所需的CUDA版本2.下载CUDA3.安装CUDA4.环境变量三、安装cudnn1.下载cudnn2.替换文件四、切换CUDA版本1.切换版本2.检查版本是否切换成功参考一、前言  当我们跑深度学习的代码时，有时

问题描述：测试代码如下：importtorchprint(torch.__version__)print(torch.cuda.is_available())print(torch.cuda.device_count())测试结果为false问题原因：使用清华源conda下载导致它会自动给你下载为cpu版问题解决：删除虚拟环境condaenvremove--namemyenv创建

cap=cv2.VideoCapture('video.mp4')defrealTime():whileTrue:success,img=cap.read()img=cv2.resize(img,(0,0),None,0.5,0.5)ih,iw,channels=img.shape#Drawthecrossinglinescv2.line(img,(0

pytorch中保证代码复现的随机种子设置（Reproducibility）关注B站可以观看更多实战教学视频：hallo128的个人空间1.代码复现的必要性代码是用来设置整个笔记本的种子，以保证每次运行时得到相同的结果，实现结果的可重现性。首先，使用numpy和random库设置种子，然后使用torch库设置

书接上回，因为CUDA和CUDNN突然用不了了，被迫卸载重新下载。删除的教程参考的是https://blog.csdn.net/m0_53883779/article/details/135701971。在控制面版卸载中，其实可以留意一下NVIDIA相关软件的安装日期，很快也就分辨出来了，因为我并不是一天把所有的软件都装好了。我这里还有一个

由于直接condasearch没有想要的cudatoolkit版本（当前windows对应的tensorflow-gpu只能<2.11），所以换成conda-forge进行搜索，condainstallcudatoolkit==11.2.0后报错：ERRORconda.core.link:_execute(950):Anerroroccurredwhileinstallingpackage'conda-forge::cudatoolki

将下面内容保存为install.bash，直接用shell执行一把梭解决#!/bin/bash###steps#####verifythesystemhasacuda-capablegpu#downloadandinstallthenvidiacudatoolkitandcudnn#setupenvironmentalvariables#verifytheinstallation######toverify

  训练模型出现报错cuDNNerror: CUDNN_STATUS_NOT_SUPPORTED.Thiserrormayappearifyoupassedinanon-contiguousinput.1.尝试了对可能的tensor添加.contiguous()函数，不能解决问题，排除。2.尝试将batch_size=12减小到10，不再报错，但实验要求不能减小batch_s

背景这两天接手了一个在两年前基于caffe实现的交互式活体检测的项目，想要让他在python3和CUDA11的环境下运行。但是呢，caffe已经官方宣布不再继续更新，不支持最新版的cuDNN8，那需求摆在这边只好自行想办法，前前后后倒腾了两天，可算是编译成功把项目跑通了，在此记录一下自己配置辛酸史。

//安装cudawgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-wsl-ubuntu.pinsudomvcuda-wsl-ubuntu.pin/etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600wgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.1/local_ins

1.cuda安装https://blog.csdn.net/gwplovekimi/article/details/136348402https://www.cnblogs.com/mrneojeep/p/17390353.html2.cudnn安装https://www.cnblogs.com/mrneojeep/p/17390353.html3.cuda、cudnn卸载https://blog.csdn.net/Williamcsj/article/details/123514435

0背景在用不同框架做深度学习时，难免会遇到需要不同版本的cuda和cudnn版本的情况，如果把原来版本的卸载掉重新安装新版本，则会影响其它框架的使用，最好的方法是在主机上安装多个版本的cuda和cudnn，需要用到哪种就切换到哪种，这样就免去了重复卸载安装的工作。cuda：由NVIDIA推出的通用

kaggle里面导入pytorch_lightning时发出的警告信息复现代码（其余是2024年3月下旬kaggle的默认环境）：!pipinstall-Ueinops==0.7.0sacred==0.8.5pytorch_lightning==1.1.4torchtext==0.6.0pyarrow==15.0.0importpytorch_lightning结果（发出警告信息）：2024-04-0812:59:19.0

下载CUDA打开链接（https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive）选择 12.1.1 版本 选择Windows->x86_64->10->exe(local)->Download  下载完成后按提示安装到默认路径 下载cudnn点击进入nVidia下载cudnn（https://developer.download.nvidia.com/co

在学习深度学习的过程中，针对于不同的网络模型，常常需要配置与之对应的代码环境，结合互联网和师门同学的经验，这里给出了我自己最顺手的环境配置方法。参考环境配置python3.8 cuda11.3.1 cudnn8.2.1 torch1.12.0torchvision0.13.0操作步骤注：以下操作均在Anaco

lspci|grep-invidia查看nvidia设备，看到GPUgcc--version检查是否安装上gcc软件包根据官方文档指示，pipinstalltorch==1.13.1+cu117-fhttps://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html，pipinstalltorchaudio==0.13.1+cu117-fhttps://download.pytorch.org/whl/torch

硬件环境cpui5-13600k内存64G显卡rtx3090软件环境window11专业版22H2n卡驱动：526.47wsl2ubuntu22.04安装nvidia-cuda-toolkit打开wsl2的ubuntu，安装nvidia驱动程序sudoaptupdatesudoaptupgradesudoubuntu-driversdevicessudoaptinstallnvidia-driver-

CUDA提供通用并行计算平台和编程模型，CUDNN是针对深度学习应用进行优化后的GPU加速库。安装CUDA查看显卡型号和驱动版本（DriverVersion）打开cmd，输入nvidia-smi主要是确认CUDAVersion的版本，这里是12.4，意味着我可以安装12.4及以下任何版本的CUDA下载CUDACUDAToolkitArchive

注：笔记本电脑-显卡RTX4060-CUDA11.8-cuDNN8.9.7 1：显卡驱动已经安装驱动的，以此卸载已下载驱动sudoapt-getremove--purgenvidia-* 新机器直接进行以下#查看驱动列表sudoaptinstallaptitudesudoaptitudesearchnvidia-driver-*显卡驱动一般选择最新

创建环境进入环境nvidia-smi查看cuda版本，根据cuda版本安装对应版本的pytorch，在pytorch官网可以查看，版本不合适可以使用较低版本cuda的torch，使用官网提供的命令行安装即可，importtorch``print(torch.cuda.is_available())验证安装结果。tensorflow的安装要在环境中安装cudatoolki