将将CUDNN文件夹里面的bin、include、lib文件直接复制到CUDA的安装目录,如下图为CUDA的安装位置,粘贴过来直接覆盖即可。等待复制完成,即可!验证CUDA是否安装成功打开cmd,输入如下命令,即可!安装tesorflow-gpu2.4.1查看对应版本测试代码安装pytorch-gpu1.7.0查看对应版本测试代码安装paddlepaddle-gpu2.0.0查看对应版本测试代码
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GPU and CUDA introduction
初步介绍GPU和CUDA,以矩阵乘法的具体实现为例,分析基于CUDA架构的数据并行计算。
GPU CUDA 编程示例: 怎样使用GPU的kernel, 利用GPU的并行计算使程序加速。
NVIDIA提供的CUDA计算统一设备架构编程指南针对于GPU的基础学习
GPU与CUDA简介
1、准备工作 1)Win10专业版或者企业版,家庭版需要升级到专业版或企业版;如何升级网上很多教程; 2)Win10安装Ubuntu子系统,见windows10 安装 ubuntu子系统; 3)下载D
win10下搭建Mask Rcnn环境详细教程并运行第一个demo程序(包含Anaconda+Tensorflow-gpu+Cuda+cuDnn安装过程及各种坑)-附件资源
1、根据GPU显卡型号,选择对应的cuda版本; 2、对于不同版本的cuda进行安装,安装步骤见文档;
tensorflow_gpu-2.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl,本文件为python3.6版本对应的tensorlow的gpu版本的轮子文件,可以通过pip 安装
tensorflow_gpu-2.4.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl,本文件为python3.7版本对应的tensorlow的gpu版本的轮子文件,可以通过pip 安装
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