(1) 去官网下载相应的版本,因为电脑之前安装的是 CUDA8. ,找跟 CUDA 版本兼容的 cuDNN 下载即可,我选择的是 cuDNN v7.(Deb) 和  cuDNN v7.1.4 Developer Library for Ubuntu 16.04 (Deb) 注意这里下载安装包時需要帐号登陆才可以. (2) 根据教程安装,主要步骤摘录如下 (3) 不过到这里先别着急,还需要后续操作一下,可以参考博客最后一部分 这是才算安装完成. (4) 然后再编译还是找不到 libcudnn.so…

从网上找的 visual studio 的各个版本下载地址,很全,从 6.0 一直 到 vs2013,要的拿去吧... Microsoft Visual Studio 6.0 下载:英文版360云盘下载:http://l11.yunpan.cn/lk/sVeBLC3bhumrI英文版115网盘下载:http://115.com/file/bew2qrau英文版迅雷下载:http://61.138.140.18/download/jlste_nw/vs6en.iso FTP下载:ftp://211…

项目   Web 的 NuGet 程序包还原失败: 找不到“1.0.0”版本的程序包“Microsoft.Net.Compilers”.. 0 使用vs的NutGet包管理器时,另一台电脑从svn下载代码后出现的错误,修改包管理器的源为 http://www.nuget.org/api/v2/ .重试后成功…

参考 1. 查看cudnn版本; 完…

以前也遇到过,当时解决了没写下来,这次正好又遇到了,就顺手写一下吧,别下次又忘记了. 当VC6的工程转到VC2010或更高版本时编译出现如下错误: c:\program files\microsoft visual studio 10.0\vc\atlmfc\include\afxver_.h(81): fatal error C1189: #error :  Please use the /MD switch for _AFXDLL builds 很多解决方法是把工程属性中的“常规”-“MFC…

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…

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…

刚刚还好好的,不知道修改什么了,突然出现如下错误: Default.aspx(36): 生成 (web): 找不到目标 .NET Framework 版本的引用程序集:请确保已安装这些程序集或选择有效的目标版本. 查看第36行,有一个aspx的web控件,后面的错误也是这样的. 重装了一下.net framework也不行. 将代码原封不动拷到另外一台机器就没问题了,不知道是什么情况?…

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…

概述,需要注意以下几个问题: (1)NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦!CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架,也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行,而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用. CUDA的本质是一个工具包(ToolKit):但是二者虽然不一样的. 显卡驱动的安装: 当我们使用一台电脑的时候默认的已经安装了NVIDIA的显卡驱动,因为没有显卡驱动根本用不了显卡嘛,但是这个时候我们是没有CUDA可以…