CUDA 查询: cat /usr/local/cuda/version.txt 或者 nvcc -V (也可以看到版本信息) CUDNN 查询 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2…

cuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txt cudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR 转发:https://medium.com/@changrongko/nv-how-to-check-cuda-and-cudnn-version-e05aa21daf6c…

问题: Disable or able cudnn,查询版本. Disable cudnn for batch_norm: (See: @Microsoft / human-pose-estimation.pytorch#installation) # PYTORCH=/path/to/pytorch # for pytorch v0.4.0 sed -i "1194s/torch\.backends\.cudnn\.enabled/False/g" ${PYTORCH}/torch/…

参考 1. 查看cudnn版本; 完…

20191008 服务器上的cuda总是被人搞坏掉,好烦.记录下: 卸载干净cuda sudo rm -rf /usr/local/cuda sudo apt-get remove cuda sudo apt-get autoclean sudo apt-get remove cuda* 重新安装 sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-10-1-local-10.1.243-418.87.00_1.0-1_amd64.deb sudo apt-get -y inst…

目录 前言 第一步:安装Anaconda 1.下载和安装 2.配置Anaconda环境变量 第二步:安装TensorFlow-GPU 1.创建conda环境 2.激活环境 3.安装tensorflow-gpu 第三步:安装CUDA Toolkit + cuDNN 1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本 2.下载CUDA + cuDNN 3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0 第四步:测试 前言 配置环境,研究了一整天,踩了很多坑,在网上找了很多资料,发现基本上都没…

win7(win10也适用)系统安装GPU/CPU版tensorflow Win10 Anaconda下TensorFlow-GPU环境搭建详细教程(包含CUDA+cuDNN安装过程) 目录 2.配置Anaconda环境变量 第二步:安装TensorFlow-GPU 第三步:安装CUDA Toolkit + cuDNN 1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本 3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0 前言 配置环境,研究了一整天,踩了很多坑,在网上找了很多资料,发现…

一.由于实验室大家使用的CUDA.CUdnn不同,所以需要在同一台服务器安装多个版本,而且要不引起冲突,方法如下: 1.一般来说CUDA安装在 /usr/local 目录下(当然你可以通过“echo $PATH”命令查询你的CUDA安装目录,一般来说CUDA的文件路径都会被写入到系统环境),如下图 其中cuda-8.0是我安装的版本(cuda是cuda-8.0的软链接,建立软链接的命令是:“ln -s cuda-8.0 cuda”),cuda-8.0-5.1是别人安装的版本.其中CUdnn在安装…

- 最好的方法是官网说明: https://tensorflow.google.cn/install/source_windows Version Python version Compiler Build tools cuDNN CUDA tensorflow_gpu-1.11.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Bazel 0.15.0 7 9 tensorflow_gpu-1.10.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3 7…

目录 Linux 查看 CUDA 版本 查看 cuDNN 版本 Windows 查看 CUDA 版本 查看 cuDNN 版本 References Linux 查看 CUDA 版本 方法一: nvcc --version 或 nvcc -V 如果 nvcc 没有安装,那么用方法二. 方法二: cat /usr/local/cuda/version.txt 当安装了多个版本的 CUDA 时,方法二也不管用,不能判断使用的是哪个版本的 CUDA,这个时候看方法三. 方法三: nvidia-smi 查…