(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

检查opencv版本:pkg-config --modversion opencv 前两天卸载了opencv3.0,想重装2.4版本.安装是没有问题,但现在查不到opencv版本,程序也编译不通过. 卸载过程: 找到当初安装 opencv3.0.0 的 build 目录,进入 build 目录 cd /home/***/opencv/build sudo make uninstall cd .. sudo rm -r build 然后清理 /usr 中所有 opencv 相关项 : sudo r

参考 1. 查看cudnn版本; 完

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

以前在上一个公司用的是集成环境wamp,PHP版本是5.5.后面换了一个公司,项目用的是PHP版本是5.2.今天想打开以前的项目想优化一下,发现pdo_mysql.dll扩展无法加载,于是想看看是不是环境冲突造成.用phpinfo和cmd中输入php -v查看PHP版本,竟然发现版本不一样.如图: 1.phpinfo中的PHP版本: 2.在cmd中输入php -v查看到的PHP版本:

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

查看 CUDA 版本: cat /usr/local/cuda/version.txt 查看 CUDNN 版本: cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A

问题 今天在使用 tensorflow-yolov3 的时候,发现报错 Loaded runtime CuDNN library: but source was compiled with: . CuDNN library major and minor version needs to match or have higher minor version in case of CuDNN 7.0 or later version. emmmmmm...看了下,好像说是CuDNN的版本有点低,说

上一篇中我们已经使用CoreData创建了一个SQLite数据库 CoreData的简单使用(一)数据库的创建 现在对数据库进行数据的CRUD(增删改查) 1.Data Model 的设置 创建一个DataModel,取名CRUD.xcdatamodeld,添加Entity(Library和Book),添加属性,在Book中设置和Library的关联关系(一个Book可以存放在一个Library里) Book的属性和关联关系(选择Destination为Library,关系名称取名为librar

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

log:Loaded runtime CuDNN library: 7.1.4 but source was compiled with: 7.2.1. 我安装的事cuda 9.0  cudnn 7.1.4(nvidia官网会给给出对应的版本的)  安装cudnn是真的麻烦,因为注册账号的时候特别的恶心.参考了这个老哥的    https://blog.csdn.net/XCCCCZ/article/details/80385448 TensorFlow  版本1.8  1.12  都试过都出现

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/

修改与之前修改nvcc.cuda这些的原理是一样的. 国内镜像 https://mirrors.cloud.tencent.com/nvidia-machine-learning/ 检查系统版本 source /etc/os-release && echo $VERSION_ID 导入apt仓库和其GPG key # 第一步若输出 16.04,请用下面的命令 curl -fsSL https://mirrors.cloud.tencent.com/nvidia-machine-learni

Tomcat版本获取 一般找jdk的版本的时候,我们直接执行如下命令就可以得知了 java -version 但是Tomcat的版本呢? 除了Tomcat安装目录路径里包含的版本号,还有其他靠谱的获取途径吗? 答案是肯定的. Tomcat中有个类[org.apache.catalina.util.ServerInfo],通过他就能取到tomcat的版本了 E:\apache-tomcat-7.0.62\lib>java -cp catalina.jar org.apache.catalina.u

参考官网地址: Windows端:https://tensorflow.google.cn/install/source_windows CPUVersion Python version Compiler Build toolstensorflow-1.11.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3tensorflow-1.10.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3tensorflow-1.9.0 3.5-

1.将./include/caffe/util/cudnn.hpp 换成最新版的caffe里的cudnn的实现,即相应的cudnn.hpp. 2.将./include/caffe/layers里的,所有以cudnn开头的文件,例如cudnn_conv_layer.hpp,都替换成最新版的caffe里的相应的同名文件. 3.将./src/caffe/layer里的,所有以cudnn开头的文件,例如cudnn_lrn_layer.cu,cudnn_pooling_layer.cpp,cudnn_si

实际工作当中,经常维护好几个项目的代码,不同项目依赖的TF版本不一致问题.网上找了好多资料,但是每次遇到的问题都不一样,每次都要去查(就是是一样的问题,解决办法也可能会不一样)每次踩坑无数,今天痛定思痛,下决心总结一下. 基本概念 CUDA:用于GPU编程的语言,跑TF的时候用了GPU,TF里面很多函数(或者依赖库)是CUDA语言编写的.不同TF版本需要不同的CUDA. cuDNN:NVIDIA为深度学习,矩阵运算写的一个加速库.CUDA版本必须和cuDNN版本匹配.cuDNN和TF版本匹配与否

- 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