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【深度学习环境配置】CUDA 12.6.1 和 cuDNN 8.9.7.29 的永久云盘链接及提取码

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简介：
本资源提供CUDA 12.6.1和cuDNN 8.9.7.29的深度学习环境配置文件，包含永久有效的云盘下载链接与提取码，便于开发者快速搭建开发环境。 官网下载速度较慢，请参考以下分享链接： 【Windows 11】CUDA 12.6.1 及其配套的 cuDNN 8.9.7.29 【均来自英伟达官网】 cuda_12.6.1_560.94_windows.exe （其中560.94为所需显卡驱动版本号） cudnn-windows-x86_64-8.9.7.29_cuda12-archive.zip 附官方下载地址： CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit cuDNN：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

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  • 【深度学习环境配置】CUDA 12.6.1 和 cuDNN 8.9.7.29 的永久云盘链接及提取码
    优质
    本资源提供CUDA 12.6.1和cuDNN 8.9.7.29的深度学习环境配置文件，包含永久有效的云盘下载链接与提取码，便于开发者快速搭建开发环境。 官网下载速度较慢，请参考以下分享链接： 【Windows 11】CUDA 12.6.1 及其配套的 cuDNN 8.9.7.29 【均来自英伟达官网】 cuda_12.6.1_560.94_windows.exe （其中560.94为所需显卡驱动版本号） cudnn-windows-x86_64-8.9.7.29_cuda12-archive.zip 附官方下载地址： CUDA：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit cuDNN：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
     
  • CUDA+CUDNN+TensorFlow-GPU+Keras的深度学习环境配置
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    本教程详细介绍如何在系统中搭建基于CUDA、CUDNN、TensorFlow-GPU及Keras的高效深度学习开发环境，助力AI项目快速上手。 深度学习环境搭建——CUDA+CUDNN+TensorFlow-GPU+Keras 一、手动安装： 1. CUDA下载：访问NVIDIA官方网站获取CUDA Toolkit。 2. CUDNN下载：同样在NVIDIA官网找到CUDNN的下载页面。 3. TensorFlow版本与CUDA之间的对应关系可以在TensorFlow官方文档中查阅。
     
  • 使用Conda安装CUDA 10.1和cuDNN 7.6.5以配置深度学习GPU环境
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    本教程详细介绍如何利用Conda工具轻松安装CUDA 10.1及cuDNN 7.6.5，旨在帮助用户快速搭建高效能的深度学习GPU开发环境。 在构建深度学习GPU环境时，CUDA（Compute Capability）和CUDNN（CUDA Deep Neural Network library）是必不可少的组件。CUDA是NVIDIA提供的编程工具包，它允许开发者利用GPU进行高性能计算，而CUDNN则是CUDA的一个加速库，专门用于深度神经网络的训练和推理。 确保你有一台装有NVIDIA显卡且驱动程序已更新到兼容CUDA 10.1的计算机，并从NVIDIA官方网站下载并安装最新的驱动程序。接下来，安装Miniconda或Anaconda，这是一款轻量级的conda发行版，可以方便地管理不同版本的Python和依赖库。 安装完成后，在终端（或者命令提示符）中创建一个新的conda环境： ```bash conda create -n dl_gpu python=3.8 conda activate dl_gpu ``` 现在需要通过添加`conda-forge`频道来获取CUDA 10.1 和 CUDNN 7.6.5： ```bash conda config --add channels conda-forge conda install cudatoolkit=10.1 cudnn=7.6.5 ``` 安装完成后，可以通过运行以下命令检查CUDA和CUDNN是否正确安装： ```bash nvidia-smi ``` 这将显示GPU信息以及CUDA版本。同时可以在Python环境中测试： ```python import torch print(torch.version.cuda) ``` 如果一切正常，你应该能看到与你安装的CUDA版本相符的输出。 接下来，我们将安装PyTorch和 torchvision。这两个库是深度学习中常用的，尤其是对于计算机视觉任务。通过conda可以直接安装兼容CUDA 10.1 和 cuDNN 7.6.5 的 PyTorch 版本： ```bash conda install pytorch=1.7.0 torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch ``` 这将安装PyTorch 1.7.0和torchvision 0.8.1，它们都与CUDA 10.1 和 cuDNN 7.6.5 兼容。可以通过运行Python并导入这两个库来验证安装： ```python import torch import torchvision print(torch.__version__) print(torchvision.__version__) ``` 至此，你已经成功地通过conda搭建了一个包含 CUDA 10.1、CUDNN 7.6.5以及PyTorch 1.7.0 和 torchvision 0.8.1 的深度学习GPU环境。这个环境非常适合进行基于 PyTorch 的 GPU 加速的深度学习项目。 如果你需要手动从给定的压缩包文件安装PyTorch和torchvision，可以使用以下命令： ```bash conda unpack pytorch-1.7.0-py3.8_cuda101_cudnn7_0.tar.bz2 -p $CONDA_PREFIX conda unpack torchvision-0.8.1-py38_cu101.tar.bz2 -p $CONDA_PREFIX ``` 这将会把压缩包解压到你的conda环境目录下，从而完成安装。但是请注意，手动安装这种方式并不推荐，因为conda通常会处理依赖关系和版本匹配，手动安装可能会导致版本不兼容或其他问题。
     
  • 使用Conda安装CUDA 10.1和cuDNN 7.6.5以配置深度学习GPU环境
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    本教程详细介绍如何通过Conda便捷地在系统中安装CUDA 10.1及cuDNN 7.6.5，帮助用户快速搭建适用于深度学习的GPU开发环境。 在构建深度学习GPU环境时，CUDA（Compute Unified Device Architecture）与cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是两个至关重要的组件。CUDA是由NVIDIA提供的一个编程接口，它允许开发者利用GPU的强大计算能力来加速高性能计算任务；而cuDNN则是针对深度神经网络优化的库，提供了高效的卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）以及其他深度学习算法的实现。 本段落将详细介绍如何使用conda安装CUDA 10.1和cuDNN 7.6.5，以便为深度学习提供GPU支持。首先，请确保你已经拥有一个conda环境。conda是一个开源包管理系统，适用于管理Python及其他语言的软件包。如果你尚未安装conda，则可以通过Miniconda或Anaconda进行安装。 接着，创建一个新的conda环境以保持你的深度学习环境与其他项目隔离： ```bash conda create -n dl_gpu python=3.x ``` 这里`dl_gpu`是新环境的名字，而`python=3.x`表示指定Python版本。激活新创建的环境： ```bash conda activate dl_gpu ``` 接下来，我们将通过conda安装CUDA 10.1。由于CUDA不在默认的conda频道中，需要添加NVIDIA的conda通道，在激活环境中运行以下命令： ```bash conda config --add channels nvidia ``` 然后使用如下指令安装CUDA 10.1： ```bash conda install cudatoolkit=10.1 ``` 这将下载并安装CUDA 10.1及其依赖项，包括所需的驱动程序。在安装过程中可能需要确认一些提示，请按照提示操作。 接下来，我们将安装cuDNN。同样地，cuDNN不在默认的conda频道中提供，但NVIDIA提供了tar.bz2格式的二进制包。你需要从官网下载`cudnn-7.6.5-cuda10.1_0.tar.bz2`文件，并解压后得到三个文件夹：`include`, `lib64`, 和 `bin`. 将这些文件夹的内容复制到CUDA安装目录下，通常为Linux系统的 `/usr/local/cuda/` 或Windows系统的 `C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1/`. 具体操作如下： ```bash sudo cp -P pathtocudnninclude* /usr/local/cuda/include/ sudo cp -P pathtocudnnlib64* /usr/local/cuda/lib64/ sudo cp -P pathtocudnnbin* /usr/local/cuda/bin/ ``` 更新系统路径，确保能够找到cuDNN的动态链接库： ```bash echo export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` 至此，你的conda环境已经配置好CUDA 10.1和cuDNN 7.6.5。现在可以开始在GPU上运行深度学习框架如TensorFlow或PyTorch等了。 总结安装步骤如下： 1. 安装并创建新的conda环境。 2. 添加NVIDIA的conda频道。 3. 使用conda安装CUDA 10.1。 4. 下载cuDNN二进制包，并解压文件夹内容到相应的目录中去。 5. 更新系统路径。 完成上述步骤后，你就可以在GPU上享受加速深度学习的乐趣了。记得运行深度学习代码前激活你的`dl_gpu`环境。
     
  • Windows 10下安装Anaconda、PyTorch及CUDA与cuDNN的深度学习环境
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    本教程详细介绍在Windows 10系统中搭建深度学习开发环境的过程，包括安装Anaconda、PyTorch以及配置CUDA和cuDNN等步骤。 在Windows 10环境下安装深度学习环境（Anaconda+Pytorch+CUDA+cuDDN）的第一步是安装Anaconda、OpenCV和Pytorch。如果直接运行代码没有报错，那么就完成了初步设置；然而通常会遇到AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled的错误提示，这表示需要安装CUDA或者使用的pytorch版本不包含CUDA支持。 解决这个问题的方法如下： 步骤一：安装CUDA 步骤二：安装cuDDN（注意这里应该是cudnn而非cuDDN） 完成以上两步后，请再次测试运行代码以确认设置是否正确无误。如果电脑硬件不支持或不想使用GPU加速深度学习，可以跳过上述与CUDA相关的步骤。
     
  • 深度学习环境搭建指南：Anaconda+PyCharm+CUDA+CuDNN+PyTorch+TensorFlow.txt
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    本指南详细介绍了如何使用Anaconda、PyCharm等工具搭建深度学习开发环境，并集成CUDA和CuDnn以优化PyTorch和TensorFlow的运行。 本段落介绍如何配置深度学习环境，包括安装Anaconda、PyCharm、CUDA、CuDNN以及设置PyTorch和Tensorflow。
     
  • CUDA 10.1、10.2、11.0、11.1、11.3及其对应cuDNN的百度云盘下载链接
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    本页面提供了CUDA Toolkit版本10.1至11.3及相应cuDNN库文件的百度云盘下载链接，方便用户获取安装。 提供cuda 10.1, 10.2, 11.0, 11.1, 和 11.3及其对应cudnn的百度云盘下载链接。
     
  • 数模资料+永久百度云链接
    优质
    本资源提供全面且专业的数学建模学习资料，包括历年竞赛题目、优秀论文解析及各类算法教程等，旨在帮助学习者提升数学建模能力。有效期为永久有效，存储于百度网盘中，方便下载与查阅。 总大小为3GB的资料包含了算法、模型、中外获奖论文集、数学建模的经典教材、写作模板和技巧、数模经验分享以及SPSS教程等内容，并附有论文LaTeX或Word模板。
     
  • Word2010与Visio2010永久版的百度云链接
    优质
    本资源提供Microsoft Office套件中Word 2010和Visio 2010的永久版本下载链接，文件存储于百度网盘，方便用户获取正版软件。 这款软件实用方便，是办公的好帮手。文件中包含百度云的永久分享链接。
     
  • Win10下CUDA和cudnn配置
    优质
    本教程详细介绍了在Windows 10操作系统中安装和配置CUDA及cuDNN的过程，适用于需要进行深度学习开发的研究者与开发者。 【软件需求】：运行别人的程序，因此主要提供旧版软件的下载地址；CUDA历史版本可以在NVIDIA官网找到相应的下载页面。