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cudnn 다운로드

2. 여기에서 cuDNN v7.0.5 (심층 신경망용 CUDA) 라이브러리를 다운로드하십시오. 그것은 계정 설정을 요청합니다 … (무료입니다) CUDA 9.0에 대한 cuDNN v7.0.5를 다운로드합니다. 단계 3.1: CUDA 도구 키트 아카이브에서 CUDA 9.0 을 다운로드 윈도우의 올바른 버전을 선택합니다. 파일을 다운로드합니다. 해당 폴더에 “C:프로그램 FIlesNVIDIA GPU 컴퓨팅 도구 키트CUDAv9.0″에 파일을 복사: 1. 다운로드 하 고 https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive CUDA 도구 키트를 설치 9.0. 창의 올바른 버전을 선택하고 로컬 설치 프로그램을 선택: Kepler 아키텍처 GPU의 확장된 컨볼루션과 관련된 문제를 해결하기 위해 2017년 4월 27일에 업데이트된 패키지를 다운로드합니다. . . 다음 버전으로 CUDA 및 cuDNN을 설치해야 합니다. 단계 7.2: 파이썬 핍을 통해 Tensorflow의 시스템 넓은 설치 일단 당신이 다운로드 비주얼 스튜디오 익스프레스, 그것의 설치는 간단.

그림 3은 다운로드로 받은 실행 파일을 보여줍니다. . CUDA 툴킷이 설치되면 다음 스크린샷과 같이 리눅스용 https://developer.nvidia.com/cudnn cuDNN v5.1 라이브러리를 다운로드합니다. . cuDNN은 볼타, 파스칼, 케플러, 맥스웰 테그라 K1, 테그라 X1 및 테그라 X2와 제트슨 자비에르 GPU와 윈도우, 리눅스 및 맥OS 시스템에서 지원됩니다. . 이제 CUDA와 cuDNN이 설치되었으므로 나중에 텐서플로우를 설치할 수 있도록 파이썬을 설치해야 합니다. 작성 당시 파이썬 3의 최신 버전은 파이썬 3.7이지만 텐서 플로우에 필요한 파이썬 3 버전은 3.4, 3.5 또는 3.6입니다. 파이썬 3.6은 여기에서 윈도우 10에 다운로드 할 수 있습니다. 창용 Python 설치 프로그램을 실행하면 그림 19의 설치 창이 나타납니다. .

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. . . . . . . . cudnn64_7.dll 파일을 CUDA 폴더의 빈 폴더 경로에 직접 복사할 수 있습니다(참고: 새 하위 폴더를 만들 필요가 없습니다). . . .

NVIDIA 개발자 포럼에 참여하여 질문을 게시하고 토론을 진행하십시오. 또한 cuda 설치 경로 (우리는 호출합니다)가 명령 중 하나를 사용하는 위치를 확인할 수 있습니다 : 단계 7.1 : 관리 권한이있는 명령 프롬프트를 호출합니다. . . . NVIDIA CUDA® 심층 신경망 라이브러리(cuDNN)는 심층 신경망을 위한 GPU 가속 식 프리미티브 라이브러리입니다. cuDNN은 전진 및 후진 컨볼루션, 풀링, 정규화 및 활성화 계층과 같은 표준 루틴에 대해 고도로 조정된 구현을 제공합니다. .

. . . . . 명령 프롬프트를 열데, GPU 지원 Tensorflow에 대 한 시스템 전체 설치 명령은 다음과 같습니다: Visual Studio를 설치 한 후, 처음에 다운로드 하 고 Windows용 CUDA 도구 키트를 설치 하려고 바로 이동 -그 단계는 단계 3 다음 설명 될 것입니다.