在conda虚拟环境中安装CUDAconda install cudatoolkit=8.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/(上面两行是同一条语句的) 在conda虚拟环境中安装cudnn conda install cudnn=7.0.5 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/ (上面两行是同

Ubuntu安装CUDA.CUDNN比较有用的网址总结 1.tensorflow各个版本所对应的的系统要求和CUDA\CUDNN适配版本 https://tensorflow.google.cn/install/source_windows 2.手动安装CUDA/CUDNN https://blog.csdn.net/wanzhen4330/article/details/81699769 注意:该博文中设置CUDA环境变量的代码写错了,应该改为: export LD_LIBRARY_PATH=

之前已经装过一次了,不过没有做记录,现在又要翻一堆博客安装,长点记性,自己记录下. 环境 ubuntu16.04 python2.7 商家送过来时候已经装好了显卡驱动,所以省去了一大麻烦. 剩下的就是安装cuda和cudnn. 显卡驱动与cuda版本是有对应关系的,官网上贴出的匹配表 我的显卡驱动是384.130,与cuda8对应,于是下载cuda8,官网进去后就是cuda10,旧版本的地址 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 下载

首先通过nvidia-smi 查看自己的显卡驱动对应的cuda版本. 参考:https://blog.csdn.net/qq_40212975/article/details/89963016 再去官网下载对应版本的cuda. 官网:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 最后安装cuda和cudnn. 参考:https://blog.csdn.net/u010618587/article/details/82940528

环境: Ubuntu 16.04.4 LTS CUDA:8.0 CUDNN:5.1 CUDA下载:https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive 选择runfile(local) 参见https://blog.csdn.net/QLULIBIN/article/details/78714596.https://blog.csdn.net/dihuanlai9093/article/details/79253963/ Instal

https://blog.csdn.net/QLULIBIN/article/details/78714596 前言: 本篇文章是基于安装CUDA 9.0的经验写,CUDA9.0目前支持Ubuntu16.04和Ubuntu17.04两个版本,如下图所示(最下面的安装方式我们选择第一个,即runfile方式): 大家可以先将CUDA文件下载下来,但是最好不要急于安装,一定要先将NVIDIA给出官方指导手册仔细看一下,然后再找几篇好的博客看一下,大致了解一下CUDA的安装过程,对安装过程中可能出现的

1. 安装显卡驱动 ~$ lspci | grep controller00:02.0 VGA compatible controller: Intel Corporation Sky Lake Integrated Graphics (rev 07)03:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GM108M [GeForce 940MX] (rev a2) 双显卡下安装NVIDIA驱动,首先选择合适的源. sudo apt-get update sudo

CUDA 查看驱动兼容性:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 查看GCC 与CUDA 驱动版本的兼容性 安装CUDN 这里选择的是cudn9.0 sudo chmod a+x cuda_9.0.xxx_384.116.xx_linux.run #更改权限 sudo ./cuda_9.0.xxx_384.116.xx_linux.run (注意:执行后会先出现一个声明,需要阅读到100%,同意声明后才

TensorFlow 2.0 for Linux 使用时报错:(cuDNN 版本低了) E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:319] Loaded runtime CuDNN library: 7.4.1 but source was compiled with: 7.6.0. CuDNN library major and minor version needs to match or have higher minor version

1.根据自己的系统在官网下载cuda (选择runfile(local)) https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 2.进入下载目录,并执行 sh cuda_XXXX_linux.run 注意:1.在协议中选择同意EULA(accept) 2.不安装driver installation (no) 3.选择cuda安装目录,如/home/yourname/cuda,以及cudasamples的目录 3.下载cudnn,下载地址 https://de

GPU和CPU区别 1,CPU主要用于处理通用逻辑,以及各种中断事物 2,GPU主要用于计算密集型程序,可并行运作: NVIDIA 的 GeForce 显示卡系列采用 GPU 特性进行快速计算,渲染电脑画面,比如大型游戏,图像处理等场景的画面 深度学习的训练过程中,包含了大量重复性的计算,利用 GPU 的计算和并行特性,可提高训练的效率,具备 GPU 特性的电脑显卡就有用武之地啦! 使用 GPU 的计算前需要做些准备,下面以 window 7 x64 系统为例子 一,检查显卡类型和计算能力 1,

1 装系统时候注意,另外14.04要好于12.04,自带了无线驱动 ubuntu14.04安装完不要update 2 安装cuda和cudnn http://blog.csdn.net/l297969586/article/details/53320706 我安装时候cuda8,cudnn选用V5,因为最新的和显卡有问题 3 sudo apt-get upgate出问题: 在安装更新,命令行sudo apt-get update 或者运行更新管理器的时候,出现W: GPG 错误:http://p

我们将经历几个阶段,安装cuda-9.0,cudnn和tensorflow cpu以及tensorflow gpu版本.最后我们将用cuda-9.0安装pytorch.在MARVEl电影中黑寡妇的“我与这场战争作战,所以你不必”. 昨天晚上,2018年4月29日,我成功在Ubuntu 18.04上安装了Tensorflow.但是,安装Tensorflow的关键是正确安装Cuda和cuDNN libray,因为昨晚Tensorflow编译的运行文件只支持cuda-9.0.检查这个帖子是不是已经过时

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html 基本开发环境搭建 1. Microsoft Windows 版本 关于Windows的版本选择,本人强烈建议对于部分高性能的新机器采用Windows 10作为基础环境,部分老旧笔记本或低性能机器采用Windows 7即可,本文环境将以Windows 10作为开发环境进行描述.对于Windows 10的发行版本选择,笔者建议采用Windows_10_enterprise_

2020/5/29 在 windows10 上面安装 CUDA 和 cuDNN 0.简单了解一下 CUDA 和 cuDNN 1)什么是 CUDA CUDA(ComputeUnified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题. 2)什么是cuDNN 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

本博客主要用于在Ubuntu14.04 64bit 操作系统上搭建google开源的深度学习框架tensorflow. 0.安装CUDA和cuDNN 如果要安装GPU版本的tensorflow,就必须先安装CUDA和cuDNN,请参考Caffe学习笔记2--Ubuntu 14.04 64bit 安装Caffe(GPU版本). 1.安装tensorflow github上下载已经编译好的.whl文件. 输入如下, sudo pip install tensorflow-0.8.0-cp27-non

显卡 Video card,Graphics card,又叫显示接口卡,是一个硬件概念(相似的还有网卡),执行计算机到显示设备的数模信号转换任务,安装在计算机的主板上,将计算机的数字信号转换成模拟信号让显示器显示出来. 显卡是计算机的标配之一,计算机要显示图像就必须安装显卡.普通计算机的显卡一般是集成在主板上的. 显卡驱动 显卡驱动是显卡跟计算机连接的桥梁,可以让计算机识别到GPU硬件,是必须正确安装的,不同厂商.不同型号的GPU对应不同的显卡驱动.非开发人员不用安装CUDA或cuDNN,但

chmod Document 这里Document是一个文件夹,文件夹中还有好多子文件,可以发现执行了这条指令以后,其子文件夹的权限并没有改变. 要想改变其子文件夹的权限,应该执行 Document/ 对于想要编译内核或者安装瑞昱网卡驱动的人来说,需要安装对应系统内核的headersudo apt-get install linux-headers-generic 查看pci设备和驱动: sudo lspci -knn 安装pure-ftpd服务器端 sudo apt-get install p

安装环境 OS:Ubuntu 18.04 64 bit 显卡:NVidia GTX 1080 任务:安装 CUDA 10及cuDNN 7 工具下载 NVidia官网下载下列文件: CUDA 10:cuda_10.0.130_410.48_linux.run cnDNN 7.4:cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.2.24.tgz 安装CUDA $ sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run 先输入accept接受协议,然后按需回答问题即可. 注意

/var/lib/docker/overlay2 占用很大,清理Docker占用的磁盘空间,迁移 /var/lib/docker 目录 du -hs /var/lib/docker/ 命令查看磁盘使用情况. 1 docker system df命令,类似于Linux上的df命令,用于查看Docker的磁盘使用情况: 2 docker system prune命令可以用于清理磁盘,删除关闭的容器.无用的数据卷和网络,以及dangling镜像(即无tag的镜像) 3 docker system pr