简单的汇总下 CUDA安装配置的网站,便于直接进入下载,除了cuDNN需要注册登录 nvidia账号之外,其他直接下载即可
CUDA
进入CUDA 网站:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
下载其他老版本 CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive


cuDNN
下载 cuDNN:https://developer.nvidia.cn/rdp/cudnn-download
所有版本的 cuDNN:https://developer.nvidia.cn/rdp/cudnn-archive

解压cuDNN中的文件,并将对应的子文件复制粘贴至 对应的CUDA的安装文件夹中即可,默认CUDA安装路径为:C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.6
mmcv
mmcv 报错,是因为mmcv与安装的 Pytorch版本不对应导致的,需要卸载掉 mmcv并重新安装即可
ImportError: DLL load failed while importing _ext: 找不到指定的模块
pip install mmcv-full==1.6.0 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu116/torch1.12.0/index.html
mmcv官方库:https://github.com/open-mmlab/mmcv
最后
以上就是无情金针菇最近收集整理的关于「日志」深度学习 CUDA环境配置的全部内容,更多相关「日志」深度学习内容请搜索靠谱客的其他文章。
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