1. Baixe o driver da placa gráfica
Baixe o driver no site oficial da nvidia, selecione o driver do dispositivo no site oficial do driver para pesquisar e baixar, preste atenção ao sistema operacional correspondente ao pesquisar,
geralmente instale a versão do driver NVIDIA Studio, GeForce Game Pronto é adequado para jogadores, a seguir estão dois A explicação oficial da diferença de versão
O driver baixado será nomeado na forma do número da versão. Este número de versão será usado ao instalar o cuda. O seguinte é o nome do arquivo do driver baixado 516.93-desktop -win10-win11-64bit-international-nsd-dch-
whql .exe
516.93 – número da versão do driver da placa de vídeo
desktop – executando a plataforma
win10-win11-64bit – executando o sistema operacional
nsd – nvidia studio version driver
dch – Declarative Componentized Hardware supported apps
whql – MicrosoftWindowsHardwareQualityLab sistema operacional hardware quality Laboratory logo
2. Instale o cuda
A instalação do cuda precisa corresponder à versão do driver da placa gráfica. Atualmente, as placas gráficas acima da série 30 suportam apenas cuda11 e superior, portanto, você precisa prestar atenção ao instalar. Versões correspondentes de
cuda e driver da placa gráfica , a versão do driver da placa gráfica exibida aqui é exibida na forma de número da versão. Selecione a versão correspondente para download 3. Instale cudnn cudnn download https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download e comprima o arquivo baixado no diretório correspondente de CUDA para substituí-lo. 4. Tensorflow e CUDA, a versão correspondente a CUDNN https://tensorflow.google.cn/install/source_windows#gpu
conexão comum
1. Baixe o driver da placa gráfica
Baixe o driver da placa gráfica
https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/
2. Verifique a versão correspondente
tensorrflow_cuda_cudnn
https://www.tensorflow.org/install/source_windows
archote_cuda_cudnn
https:/ /pytorch.org/ get-started/previous-versions/
3. Baixe cuda, cudnn
cuda, cudnn, versão correspondente do driver gráfico
https://docs.nvidia.cn/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
cuda download
https:/ /developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
cudnn download
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
diferenças de driver nvcc-graphics
https://cloud.tencent.com/developer /artigo/1536738
Link de referência: https://developer.aliyun.com/article/761648