CUDA/CUDNN下载安装以及适配pytorch和tensorflow
CUDA以及CUDNN下载安装
在https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive可以找到各个版本的cuda，个人建议下载cuda11.0(也就是2年前的),太新或太旧都可能出现适配问题
在https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive下载符合cuda版本的cudnn压缩包，解压之后把里面的bin、include、lib文件夹等复制到cuda安装路径下（CUDA默认安装路径为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0）
Tips：如果访问外网不稳定，可以去百度上直接搜cuda和cudnn，应该有很多云盘资源
适配Pytorch
之前编程的时候发现虽然CUDA安装好了,但是torch.cuda.is_available()还是返回False,这时候往往是版本不匹配.
解决办法就是在https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html找到对应版本的torch和torchvision，然后用pip install XXX.whl安装即可(如果网速过慢,可以试一下https://blog.csdn.net/Louise_Trender/article/details/103500509?spm=1001.2014.3001.5502中的方法,也可以到著名的第三方仓库找找]
适配Tensorflow
Windows系统
1.CPU版本:
2.GPU版本:
Linux系统
1.CPU版本:
2.GPU版本:
Conda
使用Conda安装,不需要安装单独安装cuda和cudnn:
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0 -c pytorch
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