（已存网盘和硬盘，文件夹含三个文件）本文基本逻辑是：一、先根据电脑硬件的条件获取本身CUDA版本，据此以及表格比较得出cuDNN、torch、torchvision、python版本。二、在NVIDIA官网下载CUDA和cuDNN，获取torch的下载链接，网页提供python3.9的下载链接三、安装CUDA后，把cuDNN这个补丁装到CUDA里边，因为CUDAtoolkit是CUDA的工具包，cuDNN是CUDA的加速器补丁；用环境为python3.9的pycharm执行官网的pip命令操作完成torch和torchvision的下载最后检查—————————————————————————
第一次在CSDN发文章，不是教程，只是备忘录！1）cuda、cudnn的卸载2）cuda、cudnn的重装3）pytorch安装4）pyg安装1）cuda、cudnn的卸载用"windows+I"快捷键打开设置，找到应用卸载，在搜索栏输入"NVIDIA"，查阅前人经验，除去下图红色框三个，其余全部卸载，但是我在卸载时全都卸载了，后面也还是成功安装了，并且成功运行。2）cuda、cudnn的重装为了能够同时使用pytorch和tensorflow的gpu版本，需要安装两者都能用的cuda版本，这里选择的是cuda11.0和cudnn8.0，参考的链接如下：同时安装Tensorflow&Pytor
我在Windows10上的GTX1070上运行keras神经网络训练和预测。大多数时候它工作正常，但有时它会提示Ec:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\cuda\cuda_dnn.cc:359]couldnotcreatecudnnhandle:CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZEDEc:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow
在Windows上，如何验证安装的CuDNN版本号？当我搜索Linux机器的答案时，我发现了很多结果。似乎没有明确的方法可以找出为Windows安装的版本。 最佳答案 进入C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v8.0\include\打开cudnn.h定义CUDNN_MAJOR5定义CUDNN_MINOR1定义CUDNN_PATCHLEVEL10在我的例子中是5.1.10 关于windows-在Windows上，如何验证安装的Cu
我最近开始接触Tensorflow，但我遇到了安装问题。每次我尝试导入它时，我都会收到以下错误>>>importtensorflowastfTraceback(mostrecentcalllast):File"C:\Users\[user]\AppData\Local\Programs\Python\Python36\lib\site-packages\tensorflow\python\pywrap_tensorflow_internal.py",line14,inswig_import_helperreturnimportlib.import_module(mname)File"C
我正在尝试使用tensorflow-gpu设置anaconda虚拟环境。当我去安装它时，它说它还将安装cudatoolkit和cudnn，我已经在我的机器上安装和配置了这两者。这会扰乱我现有的配置吗？这一切都将在虚拟环境中进行吗？请注意，它要求安装的版本与我机器上已有的版本不同。我目前有另一个运行tensorflow-gpu的虚拟环境，但它从未要求我安装这些包。作为引用，我正在运行Ubuntu18.04、Cuda9.0和cuDNN7.0.3感谢您的帮助!我花了很长时间来正确配置软件包，不想重新开始。 最佳答案 Anacondacud
在Tensorflow/Keras中运行来自https://github.com/pierluigiferrari/ssd_keras的代码时，使用估算器:ssd300_evaluation。我收到此错误。Failedtogetconvolutionalgorithm.ThisisprobablybecausecuDNNfailedtoinitialize,sotrylookingtoseeifawarninglogmessagewasprintedabove.这与Unresolved问题非常相似:GoogleColabError:Failedtogetconvolutionalgor
我试图将TensorFlow与GPU结合使用，但出现以下错误:Itensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:838]CreatingTensorFlowdevice(/gpu:0)->(device:0,name:TeslaK20m,pcibusid:0000:02:00.0)Etensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:347]LoadedruntimeCuDNNlibrary:5005(compatibilityversion5000)butsourcewascompiledwith5
我已经在我的机器上安装了Theano框架并启用了CUDA，但是当我在我的python控制台中“导入theano”时，我收到以下消息:>>>importtheanoUsinggpudevice0:GeForceGTX950(CNMeMisdisabled,CuDNNnotavailable)现在“CuDNN不可用”，我从Nvidia网站下载了cuDnn。我还更新了环境中的“路径”，并在“.theanorc.txt”配置文件中添加了“optimizer_including=cudnn”。然后，我再次尝试，但失败了:>>>importtheanoUsinggpudevice0:GeForce
目录1、卸载之前的旧的或者不匹配的CUDA、cuDNN2、提前查电脑显卡支持的CUDA版本，便于后续下载对应的CUDA版本3、下载CUDA、cuDNN4、tensorflow和CUDA、cuDNN版本型号要匹配5、配置9条环境路径（默认安装可复制以下代码）：6、检查安装的CUDA版本7、查询显卡算力1、卸载之前的旧的或者不匹配的CUDA、cuDNN图片来源：windows7下cuda9.0卸载、cuda8.0安装_shuiyuejihua的博客-CSDN博客2、提前查电脑显卡支持的CUDA版本，便于后续下载对应的CUDA版本来源：CUDA、CUDNN在windows下的安装及配置_m0
