郑州做网站汉狮网络,网站设计说明书主要有什么,网络购物平台,17网站一起做网店图片工具参考资料#xff1a;https://zhuanlan.zhihu.com/p/83971195 目录 CUDA和cuDNN介绍安装验证 CUDA和cuDNN介绍
CUDA(ComputeUnified Device Architecture)#xff0c;是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构#xff0c;该架构使GPU能够… 参考资料https://zhuanlan.zhihu.com/p/83971195 目录 CUDA和cuDNN介绍安装验证 CUDA和cuDNN介绍
CUDA(ComputeUnified Device Architecture)是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由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。 NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中如谷歌的Tensorflow、加州大学伯克利分校的流行caffe软件。简单的插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型而不是简单调整性能同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算。
需要注意的是CUDA和cuDNN是英伟达显卡对应的若不是英伟达显卡则不行。 CUDA和cuDNN简单的来说就是再训练深度学习模型的时候用来加速的CUDA安装后cuDNN也可以不用安装看个人习惯。
安装
nvidia-smi //看其显卡对应的型号的CUDACUDA网址https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive cuDNN网址https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 详细的教程看https://blog.csdn.net/EnochChen_/article/details/127867036 https://blog.csdn.net/m0_66420727/article/details/127824595 有两种安装方法
就按照上面的进入官网下载安装包安装。就是进去pytorch官网进行安装。https://pytorch.org/get-started/previous-versions/在官网下载对应版本的CUDA和pytorch。这里下载的是pytorch和CUDA一块下载了。(注意这里下载的pytorch就是GPU版本)
验证
CUDA否安装成功 检测CUDA能否访问GPU
import torch
torch.cuda.is_available() # 检查cuda是否可用返回true说明可以
torch.version.cuda # 查看cuda版本检测cuDNN能否访问GPU
from torch
torch.backends.cudnn.is_available() # 检查cudnn是否可用返回true说明可以
torch.backends.cudnn.version() # 查看cudnn版本若不能CUDA不能访问GPU可能是pytorch版本和CUDA版本不匹配问题。 这篇文章也不错:https://blog.csdn.net/PSpiritV/article/details/123796341
