技术标签: tensorflow 深度学习 caffe 一些工具和参考用法
cuda: Compute Unified Device Architecture,是一种有NVIDIA推出的通用并行计算架构, 该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。
cudnn: 是NVIDIA 推出的用于深度神经网络的GPU加速库,他强调性能,易用性和低内存开销。
cuda和cudnn的关系: cudnn是基于cuda架构开发的专门用于深度神经网络的GPU加速库。cuda可以理解为一个大的商圈,但这个商圈是空的,还未装修。cudnn可以理解为装修后的房间,例如负一楼专门针对游乐(深度神经网络)装修成大型游乐厂。
详细了解可参考大神的文章
https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77340765
方法一:
搜索框输入nvidia,打开nvidia控制面板(嫌麻烦直接用别人的图~)
方式二
win+R打开cmd,输入nvidia-smi,即可看到支持的cuda版本是11.6
根据这个链接查看自己对应的cuda版本:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
CUDA下载链接:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
接下来,我们来下载这个CUDA,这里选择的版本不能高于你的显卡驱动里面那个版本号,由于我的是11.6,且系统是win11,所以我这里选择的是11.5
安装完成之后,系统环境变量中,在系统变量中,会有以下新增变量。且在Path这个变量中,也会新增一些变量。
将上图绿色部分(即刚才安装路径)路径添加到环境变量中
Win + R
输入cmd
调出命令提示符,输入nvcc -V
查看是否安装成功,安装成功会有以下安装的版本信息
到了最后一个环节了,到这里与其说是安装CUDNN,还不如说是复制替换文件,为什么这样说呢,请继续看下面的操作~
首先,我们来解压一下刚才下载的第二个文件;
到这里就安装成功了
可以进刚才的安装目录的extras\demo_suite下的bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe检查是否安装成功:
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