CUDNN

深度学习计算机视觉开源系统OpenMMLab（mmsegmentation、mmdetection、mmpose）环境配置【详细、可运行】

简介优势：一、Windows/Linux下环境配置（以mmsegmentationv1.2.2（最新版）为例）0.确认安装版本信息1）确认电脑显卡版本2）确认mmcv对应版本3）确认版本1.安装CUDA和cuDNN2

nomoremorphine·2025-06-27 17:56

Pytorch血泪安装史好吗（GPU版本+cuda12.1+python3.9.13）

1.安装cuda首先看下自己电脑是CPU还是GPU，看自己电脑对应的cuda版本看右下角英伟达标识，点击组件，我的cuda版本是12.3，但最后发现安12.1比较好2.安装12.1cuda版本对应的cudnn

宇宙最强袋鼠·2025-06-26 22:16

torch-gpu版本 anaconda配置教程

torchaudio、torchtext版本对应关系_torch2.0.1对应的torchvision-CSDN博客cuda下载地址CUDAToolkitArchive|NVIDIADevelopercudacudnn

GXYGGYXG·2025-06-25 20:43

服务器安装指南

服务器安装指南一、安装系统二、磁盘挂载2.1磁盘分区2.2磁盘格式化2.3磁盘挂载三、显卡驱动安装（容易bug）3.1参考目录3.2常见错误3.3正确安装步骤四、Cuda安装五、显卡压力测试六、Cudnn

星码·2025-06-25 07:16

非root用户在服务器（linux-Ubuntu16.04）上安装cuda和cudnn，tensorflow-gpu1.13.1

1.准备工作（下载CUDA10.0和cudnn安装包）查看tensorflow和CUDA，cudnn的版本的对应关系，从而选择合适的版本进行下载下载CUDA10.0安装包，点击官网进行下载，根据服务器的具体情况选择对应的版本

码小花·2025-06-23 07:16

非 root 用户安装 cuDNN 并配置 TensorFlow 使用 GPU

为非root用户安装cuDNN并配置TensorFlow使用GPU（以CUDA11.5为例）背景说明在科研服务器或非root权限环境下，用户往往无法通过apt或yum安装CUDA/cuDNN。

·2025-06-23 07:12

pytorch2.6安装

文章目录cuda：cuda_11.8.0_522.06_windowscudnn：cudnn-windows-x86_64-8.6.0.163_cuda11-archivecondacreate-npytorch2.6python

AoDeLuo·2025-06-17 04:04

win10安装wsl2(ubuntu20.04)并安装 TensorRT-8.6.1.6、cuda_11.6、cudnn

参考博客：1.CUDA】如何在windows上安装Ollama3+openwebui（docker+WSL2+ubuntu+nvidia-container）：https://blog.csdn.net/smileyan9/article/details/1403916672.在Windows10上安装WSL2：https://download.csdn.net/blog/column/10991

狄龙疤·2025-06-16 23:03

【GPU】使用 pytorch 检测 CUDA 安装是否成功

CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"print(torch.cuda.device_count())print(torch.cuda.is_available())print(torch.backends.cudnn.is_available

comedate·2025-06-16 15:43

caffe中Makefile.config详解

#cuDNNaccelerationswitch(uncommenttobuildwithcuDNN).#USE_CUDNN:=1"CuDNN是NVIDIA专门

《一夜飘零》·2025-06-15 22:46

Windows下编译带CUDA 11.2的TensorFlow 2.4.1（Python3.9.1，cuDNN 8.1.0，兼容性3.5 - 8.6，附编译结果下载）

基本参照我的这篇文章：《Windows下编译带CUDA11.1（Update1）的TensorFlow2.4（RC0）（Python3.9.0，cuDNN8.0.4，兼容性3.5-8.6，附编译结果下载

瑞凤玉子烧·2025-06-11 15:31

linux环境下使用Conda 安装pytorch

先确保已安装cuda（请点击查看是否安装了cuda）,cudnn（请点击查看cudnn的安装），然后才能装pytorch。一、安装pytorch1、激活虚拟环境。

熹熹爱编程·2025-06-07 20:20

YOLO在QT中的完整训练、验证与部署方案

配置环境：安装必要的软件，包括Python3.x、CUDA（用于GPU加速）、CUDNN

LeonDL168·2025-06-06 15:03

＜记录＞基于pytorch的cifar-10卷积神经网络（CNN）分类

0，开始之前（不使用GPU可以直接跳到第一步）运行环境：win10+py3.7.8+pycharm（可选部分：GPU环境：GTX1660+cuda10.2+cudnn8.1.0）cuda和cudnn简单的说就是两个用于机器学习的包

shc9912·2025-06-06 12:17

Ubuntu20.04CUDA及cuDNN安装教程

以下是针对Ubuntu20.04安装CUDA和cuDNN的详细教程，包含版本选择、步骤解释、验证方法及常见问题解决方案：一、安装前的准备1.硬件与系统要求GPU支持：确保你的NVIDIAGPU支持CUDA

吃旺旺雪饼的小男孩·2025-06-02 10:26

NCHW和NHWC

109219322转自：https://www.jianshu.com/p/61de601bc90f在深度学习中，图像数据通道格式有两种：NCHW，又称：“channels_first”，是nvidiacudnn

seiyaaa·2025-05-31 20:53

查看已安装的cuDNN版本

在Linux系统中，你可以通过终端使用以下几种方法来查看已安装的cuDNN版本：方法一：直接查看头文件cuDNN的版本信息通常包含在其头文件cudnn.h中。

珊珊而川·2025-05-30 06:21

NIPS-2013《Distributed PCA and $k$-Means Clustering》

Christo3·2025-05-26 02:08

一看就会系列之配置Anaconda虚拟环境、配置GPU、CUDA、CUDNN、服务器运行深度学习代码！

深度学习GPU环境配置完整指南1.使用Anaconda创建虚拟环境并安装PyTorch/TensorFlow(Windows/Linux)Windows下：创建虚拟环境：打开AnacondaPrompt或终端，执行condacreate-ndl_gpu_envpython=3.8condaactivatedl_gpu_env（示例中创建名为dl_gpu_env的环境，Python版本可根据需要调整

Big__Star·2025-05-21 20:15

在服务器上安装AlphaFold2遇到的问题(3)_cat: /usr/include/cudnn_version.h: 没有那个文件或目录

[root@localhost~]#cat/usr/include/cudnn_version.hcat:/usr/include/cudnn_version.h:没有那个文件或目录这个错误表明系统找不到

病树前头·2025-05-20 16:23

python虚拟环境深度学习环境配置Linux

python虚拟环境深度学习环境配置创建python3.9的虚拟环境安装cuda以及cudnn查找合适的cuda版本查找合适的torch版本（会同时安装cuda）检查是否安装成功cudnn环境不匹配修改编辑

小鹿不乱撞·2025-05-18 02:50

YOLOv8 TensorRT 部署（Python 推理）保姆级教程

1.部署前的准备1.1硬件要求NVIDIAGPU（如RTX3060/4090、Jetson系列）或RK3588NPU（支持TensorRT）CUDA（如11.x）、cuDNN、TensorRT已正确安装可运行

码农的日常搅屎棍·2025-05-14 22:48

【Linux】在Arm服务器源码编译onnxruntime-gpu的whl

服务器信息：aarch64架构ubuntu20.04nvidiaT4卡编译onnxruntime-gpu前置条件：已经安装合适的cuda已经安装合适的cudnn已经安装合适的cmake源码编译onnxruntime-gpu

阿颖&阿伟·2025-05-13 20:31

使用阿里开源大模型通义千问Qwen进行推理

ubutun22.04如何学习大模型技术赋能业务和垂直领域(1):安装双操作系统_大模型操作系统用windows还是linux-CSDN博客（2）Ubuntu安装英伟达Nvidia显卡驱动-CUDA-cuDNNUbuntu

云博士的AI课堂·2025-05-13 11:03

conda 安装cudnn

通过Conda安装cuDNN确保你有NVIDIAGPU和CUDAToolkit：首先，确保你的系统上安装了NVIDIAGPU和CUDAToolkit。

前行居士·2025-05-07 11:28

模型部署技巧（一）

参考：1.部署分类器-int8-calibration2.cudnn安装地址3.如何查找Tensor版本，与cuda和cudnn匹配4.timingcache一.前处理preprocess学习目标分析学习几种

Darchan·2025-05-07 10:52

安装深度环境anaconda+cuda+cudnn+pycharm＋qt＋MVS

下载cuda链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive下载cudnn安装包,链接：https://developer.nvidia.com/

PinoLio·2025-05-06 16:36

【深度学习环境配置】Anaconda + Pycharm + CUDA + cuDNN + Pytorch + Opencv

如何在Ubuntu20.04上安装OpenCV-腾讯云开发者社区-腾讯云(tencent.com)OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉库，支持所有主流操作系统上的C++，Python，和Java。它可以发挥多核进程和GPU加速，用于实时操作。OpenCV应用广泛，包括医疗图片分析，街景图片处理，监视视频，探测和识别面部，追踪移动物体，

生活需要深度·2025-05-06 04:45

cuda+cudnn+pytorch2.2安装

之前安装GPU一直是囫囵吞枣，秉承能用就行的原则，现在尝到了恶果，从这次开始记录电脑的配置环境由于要复现一篇文章代码，他用的torch=2.2，同时由于复现代码导致突然原来的cuda报错OSError:[WinError127]找不到指定的程序。Errorloading“D:\Anaconda3\envs\pytorch39_cuda\lib\site-packages\torch\lib\c10

不是谁只是我·2025-05-06 00:18

各版本cuDNN驱动下载地址

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archiveCUDA9.0：下载网址https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive

花咪·2025-05-05 11:27

X-AnyLabeling标注环境部署指南

chonpsk·2025-05-05 05:48

CUDA Toolkit 12.9 与 cuDNN 9.9.0 发布，带来全新特性与优化

NVIDIA近日发布了CUDAToolkit12.9，为开发者提供了一系列新功能和改进，旨在进一步提升GPU加速应用的性能和开发效率。CUDAToolkit是创建高性能GPU加速应用的关键开发环境，广泛应用于从嵌入式系统到超级计算机的各种计算平台。新特性概览CUDAToolkit12.9引入了针对特定GPU架构的特性，增强了矩阵乘法的速度和灵活性。例如，该版本对NVIDIAHopper和AdaLo

love530love·2025-05-04 13:30

使用RTX3080显卡搭建基于Pycharm+Python+Cuda+cuDNN+TensorFlow的深度学习开发环境

blog.csdn.net/tjhyx2012/article/details/112955582作为一名新手，也是出于兴趣，我通过查找有关资料，使用RTX3080显卡搭建了基于Pycharm+Python+Cuda+cuDNN

时光如昨·2025-05-01 08:02

cuDNN 安装、版本查看及指定版本删除操作指南

一、引言cuDNN（CUDADeepNeuralNetworklibrary）是NVIDIA提供的用于深度神经网络的GPU加速库，它能够显著提升深度学习模型在NVIDIAGPU上的训练和推理性能。

九不多·2025-04-28 12:17

【全网最简单】5分钟 Win10安装部署pytorch GPU加速(附gpu测试代码）--------- 不需要安装CUDA，CUDNN ！！！

---------第一点，不需要安装CUDA，CUDNN！！！

欣华数码·2025-04-27 04:21

在UBUNTU内使用DOCKER配置PYTHON项目环境

requirements.txttorch>=1.4.0torchvision>=0.5.0dominate>=2.4.0visdom>=0.1.8.8wandb二、创建DockerfileFROMnvidia/cuda:11.0.3-cudnn8

2301_79655576·2025-04-26 22:46

【pytorch学习笔记，利用Anaconda安装pytorch和paddle深度学习环境+pycharm安装---免额外安装CUDA和cudnn】

学习的作者链接:link一、安装pytorch环境1.打开打开anaconda的终端后condaenvlist然后创建一个名字叫pytorch，python是3.8版本的环境condacreate-npytorchpython=3.8再次看环境condaenvlist#condaenvironments:#显示如下环境base*D:\anacondapytorchD:\anaconda\envs\

徳一·2025-04-24 11:02

Docker部署深度学习模型

比如我有一个目标检测的项目，我想分享给朋友，那么他首先需要在自己的电脑上配置好显卡驱动、CUDA、CuDNN，在拿到我的项目后，还需要安装各种依赖库，最后代码还不一定跑起来。

快乐非自愿·2025-04-21 16:05

安装同时适配Pytorch和Tensorflow的CUDA和cuDNN，并最终完成Pytorch和Tensorflow安装

本教程针对在Windows10环境下通过Anconda环境，首先安装同时适配Pytorch和Tensorflow的CUDA和cuDNN，并最终完成Pytorch和Tensorflow安装，选择Pytorch2.6.0

长路漫漫Lixx·2025-04-20 16:39

使用AutoDL安装Mamba官方代码

使用AutoDL安装Mamba租界的云服务器使用环境ubuntu22.04,cuda11.8,cudnn8.9python=3.10torch=2.10远程连接验证安装条件使用Pycharm连接远程的云

月亮已死热爱可抵万难·2025-04-20 05:00

在企业级部署中如何优化NVIDIA GPU和容器环境配置：最佳实践与常见误区20250414

在此过程中，如何高效地配置宿主机与容器化环境，特别是利用NVIDIAGPU和相关工具（如CUDA、cuDNN、nvidia-container-toolkit）来提升性能和稳定性，是企业技术部署的关键之一

Narutolxy·2025-04-19 14:18

从零开始：YOLOv4 目标检测实战指南 (环境配置、训练到优化全流程)

我们将涵盖以下内容：环境配置详解：Python、CUDA、cuDNN、GCC、Make等前置依赖，以及Darknet的编译。数据集准备与预处理：目标检测数据集

LIUDAN'S WORLD·2025-04-19 07:34

Xtuner微调大模型

2.3.1创建微调训练配置文件2.3.2修改微调训练配置文件2.4微调训练2.5模型转换2.6模型合并Xtuner微调大模型环境背景：Ubuntu24.04系统+Python3.10+Cuda12.4+Cudnn9.1

CodeSilence·2025-04-16 01:58

Deepsort目标跟踪代码

importargparseimportosimportplatformimportshutilimporttimefrompathlibimportPathimportcv2importnumpyasnpimporttorchimporttorch.backends.cudnnascudnnfromultralytics.utils.downloadsimportattempt_download

小阿技术·2025-04-12 13:27

安装vllm

ubuntu22.04,RTX3080,cuda12.1,cudnn8.9.7，cuda和cudnn的安装参考：https://blog.csdn.net/m0_52111823/article/details

m0_52111823·2025-04-12 05:00

Windows编译Flash-attention模块

博主的环境配置：windows11操作系统，cuda=11.8.r11.8,cudnn=8.9.7,git=2.47.1，cmake=4.0.0-rc4，ninja=1.12.1,vs_buildTools

m0_52111823·2025-04-12 05:59

ubuntu 22.04配置cuda和cudnn

cuda：12.1wgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.1.1/local_installers/cuda_12.1.1_530.30.02_linux.runsudoshcuda_12.1.1_530.30.02_linux.runAbort/Continue选择Continue，不要勾选自带的driver配置环境变量

m0_52111823·2025-04-12 05:27

NLP实践:pytorch 实现基于LSTM的预训练模型以及词性分类任务

环境版本配置1:CUDA版本:Cudacompilationtools,release11.8,V11.8.89在cmd中用以下指令查看nvcc-V**2:cudnn版本:**8700importtorch

某科学の憨憨·2025-04-11 06:29

【深度学习基础】PyCharm anaconda PYTorch python CUDA cuDNN 环境配置

这里写目录标题PyCharm安装anaconda安装PYTorch安装确定python版本CUDA安装cuDNN安装检验环境是否配置成功参照：PyCharm安装官网下载anaconda安装官网下载：https

叫我东方小巴黎·2025-04-10 22:06

opencv编译问题（NVIDIA cuda安装和cudNN)

因项目需要，需要编译一个带cuda版本opencv的库，碰到的问题如下汇总：驱动安装我的设备时NVIDIAGeForceRTX4060Ti官网选择显卡驱动https://www.nvidia.cn/drivers/lookup/我这边安装的时560.94版本安装之后：cuda安装安装cuda：是一个由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型cuda版本获取：https://developer.nv

俄城杜小帅·2025-04-10 12:03

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