windows11 安装cuda和cudnn深度学习开发环境

9月前作者：Dezeming 分类：Toy博客阅读(59) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了windows11 安装cuda和cudnn深度学习开发环境。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

首先先要确认自己的显卡最高能支持到cuda的版本，一般是不限制版本号的。

然后在官网地址下载：

cuDNN的官网下载地址：cuDNN Archive | NVIDIA Developer
CUDA 的下载地址：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer

有一点需要注意的是，需要查看cuda支持的cudnn版本：

windows11 安装cuda和cudnn深度学习开发环境,开发环境搭建,深度学习,人工智能

找与自己的cuda 版本对于的cudnn，然后下载。我下载的是Local Installer for Windows (Zip)

windows11 安装cuda和cudnn深度学习开发环境,开发环境搭建,深度学习,人工智能

下载以后解压，注意这里需要创建Nvidia账号。

解压出来三个文件夹：

windows11 安装cuda和cudnn深度学习开发环境,开发环境搭建,深度学习,人工智能

找到cuda的安装目录，我这里是：

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\include

可以看到也有同名文件夹，把各个文件夹里面的内容复制到cuda这里的同名文件夹里面即可。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-575831.html

到了这里，关于windows11 安装cuda和cudnn深度学习开发环境的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击违法举报进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

分享到：

领支付宝红包赞助服务器费用

PyTorch深度学习环境安装(Anaconda、CUDA、cuDNN)及关联PyCharm

Tytorch ： Python 机器学习库，基于 Torch ，用于自然语言处理等应用程序 Anaconda ：是默认的 python 包和环境管理工具，安装了 anaconda ，就默认安装了 conda CUDA ： CUDA 是一种由显卡厂商 NVIDIA 推出的通用并行计算架构，该架构使 GPU 能解决复杂的计算问题，可用来计算深度学习 c

2024年02月13日
浏览(69)
Ubuntu 20.04 RTX 4090显卡深度学习环境配置（Nvidia显卡驱动、CUDA11.6.0、cuDNN8.5）

参考文献：从零到一保姆级Ubuntu深度学习服务器环境配置教程看文献中“ 三、 NVIDIA驱动安装 ” 安装NVIDIA驱动，这也是安装CUDA10.0及其对应版本的CuDNN和tensorflow的重要步骤。 1.1.1 英伟达中国驱动官网进入英伟达中国驱动官网 1.1.2 输入显卡型号查询 1.1.3 查看搜索结果 1.2.1 方

2024年02月04日
浏览(112)
Ubuntu22.04搭建Pytorch框架深度学习环境+安装Miniconda+安装CUDA与cuDNN

以Ubuntu为例，从零搭建Pytorch框架深度学习环境。 1.1 系统下载访问地址ubuntu官网 1.2 启动盘制作访问ultraiso官网 1.2.1打开镜像 1.2.2写入镜像 1.3磁盘分区 1.3.1Windows磁盘管理对要压缩的卷右键，选择压缩卷压缩出的可用空间不要进行分区，等待ubuntu系统操作 1.3.2分区助手或DG

2024年02月02日
浏览(97)
windows10系统PYthon深度学习环境安装（Anaconda3、PYthon3.10、CUDA11.6、CUDDN10、pytorch、tensorflow，Pycharm）

一、總體说明 1、說明：總體採用https://blog.csdn.net/zhizhuxy999/article/details/90442600方法，部分步驟由於版本變化，進行了調整。 2、基本概念编程语言/编译器：Python。Python的特点是“用最少的代码干最多的事”。Python 2即在2020年停止更新，所以现在学习Python 3是最好的选择。 P

2023年04月18日
浏览(85)
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
浏览(66)
深度学习—Python、Cuda、Cudnn、Torch环境配置搭建

近期由于毕设需要使用Yolo，于是经过两天捣腾，加上看了CSDN上各位大佬的经验帖后，成功搭建好了GPU环境，并能成功使用。因而在此写下这次搭建的历程。万事开头难，搭建环境很费时间，如果一开始版本不对应，到后面就要改来改去，很麻烦。首先要注意以下事项： 1.

2024年02月11日
浏览(210)
深度学习环境配置Anaconda+cuda+cudnn+PyTorch——李沐大神《动手学深度学习》环境配置（巨详细，持续迭代）

Anaconda+cuda+cudnn+Pytorch(手把手教你安装深度学习环境）——这里是GPU+PyTorch版本国内AI教学体系发展较晚，很多喜欢AI的同学都得不到系统的学习。当然我们也不否认国内一些优质的AI领域的课程和教学资料，这里我们主要推荐李沐大神推出的《动手学深度学习》，这门课程最初

2024年02月15日
浏览(78)
Anaconda搭建深度学习虚拟环境：cuda+cudnn+pytorch+torchvision（并验证）

1.以管理员的身份打开Anaconda Prompt窗口： 2.创建新的虚拟环境： 3.激活刚刚创建好的虚拟环境： 1.右击鼠标打开NVIDIA控制面板，查看显卡支持的最高CUDA版本： 2.Anaconda 换清华镜像源，提高下载速度： 3.我电脑的CUDA最高支持12.0，但注意在环境中安装比电脑CUDA版本低的，因为

2023年04月09日
浏览(148)
在conda虚拟环境中配置cuda+cudnn+pytorch深度学习环境（新手必看！简单可行！）

本人最近接触深度学习，想在服务器上配置深度学习的环境，看了很多资料后总结出来了对于新手比较友好的配置流程，创建了一个关于深度学习环境配置的专栏，包括从anaconda到cuda到pytorch的一系列操作，专栏中的另外两篇文章如下，如果有不对的地方欢迎大家批评指正！

2023年04月15日
浏览(65)
【新手流程】1小时解决Anaconda+Cuda+Cudnn+Pytorch+Pycharm深度学习环境配置

1、安装Anaconda 2、安装Cuda+Cudnn 3、安装Pytorch 4、安装Pycharm 5、配置Pycharm环境点击进入Anaconda官网👉： Anaconda.com官网 https://www.anaconda.com/download/ 如果下载速度太慢可以使用这个镜像链接： Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror Index of /anaconda/a

2024年02月16日
浏览(103)