Deepfakes: 如何正确安装CuDNN?
CUDA和CuDNN一般都是结伴而行,如果需要CUDA,必然会需要CuDNN。
CuDNN是什么?
NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中,如加州大学伯克利分校的流行caffe软件。简单的,插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型,而不是调整性能,同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算。
CuDNN如何安装?
Cudnn的官网下载地址为:https://developer.nvidia.com/cudnn
点击Download CuDNN 即可开始下载。但是对于第一次下载的人来说,没有这么容易。因为下载这个软件是需要账号的。如果你没有登录账号会跳转到登录页面。
没账号的选择Join 注册账号,有账号的自然是选择Login登录账号。
输入邮箱和密码既可登录。
登录之后就可以开始下载了。下载的时候记得选择正确的版本。比如我们电脑上安装的是CUDA9.0 ,那么就选择Download cuDNN v7.5.0 。 点击后需要选择对应的操作系统。
下载之后的文件名类似上图。双击可以打开。
打开后里面主要是3个目录,一个文件。 三个目录分别是bin、include、lib
选中上面的三个文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computin Toolkit\CUDA\v9 , 覆盖该目录下原有的文件,就算安装成功了。
有些教程可能会还会教你设置环境变量,一般来说环境变量是自动设置,全程都无需手动设置。
需要注意的点:
官网默认值显示了4个版本,如果想要下载更早的版本请点击底部的Archived CuDNN Release。
比如网上流传的 OpenFaceswap 需要的CUDA版本虽然是CUDA9.0 但是需要的CuDNN并非v7.5.0 ,而是V7.0.5 。这两个版本很容易让人搞错,一旦搞错,运行Openfaceswap就会出现问题….
下载 CuDNN v7.0.5 后的安装文件如下图。
安装方法和上面是一样的,复制,覆盖。
之前看你写的教程里,没说要使用cudnn啊
DeepFaceLab不需要,fakeapp等其他软件需要!
没有NVIDIA GPU Computin Toolkit\CUDA目录是不是自己创建
正常安装了CUDA就肯定会有这个目录的!没有就有问题咯
按循序装就有这个目录了
那如果没有将CUDA安装在C盘,这个路径还是一样的吗?