最近想学习TensorFlow深度学习编程,然后就开始查这方面的信息. 第0步是安装环境,配置环境. 首先到TensorFlow的官网查看在Windows上安装的条件和步骤. 可以仅仅安装CPU版本的,也可以安装gpu版本的,以安装gpu版本为例进行介绍,发现需要安装CUDA和cuDNN,而且CUDA要求8.0版本. 第1步:你是不是觉得你有显卡就可以安装CUDA,进行加速呢! 答案是否定的. 因为CUDA随着时间的推移,它也在不断的更新,因此,首先检查你电脑支持哪个版本的CUDA. 1>首先打

1.首先将[C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI]添加至系统环境变量[path]中: 2.在powershell中使用命令[nvidia-smi],即可看到结果 nvidia与cuda需要满足关系: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html cuda与cudnn需要满足关系: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-arc

使用命令: user@home:~$ python Python |Anaconda custom (-bit)| ( , ::) [GCC ] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import torch >>> torch.__version__ '1.0.

可以用下面的命令查看 cat /usr/local/cuda/version.txt 如果想用nvcc来查看可以用下面的命令 nvcc -V 如果环境内没有nvcc可以安装一下,教程是矩池云上如何安装nvcc 很多人会问为什么nvidia-smi里面的cuda会不一样,接下来我来介绍一下 可以看到环境内的CUDA 版本是10.2,而nvidia-smi的CUDA版本是10.0.很奇怪的是有时候绝大多数情况代码也能整成跑起来,stackoverflow上的一个解释如下: CUDA有两个主要的API

1. nvidia-smi 查看显卡信息 nvidia-smi 指的是 NVIDIA System Management Interface: 在安装完成 NVIDIA 显卡驱动之后,对于 windows 用户而言,cmd 命令行界面还无法识别 nvidia-smi 命令,需要将相关环境变量添加进去.如将 NVIDIA 显卡驱动安装在默认位置,nvidia-smi 命令所在的完整路径应当为: C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI 也即将上述路径添加进

reference to : http://blog.csdn.net/huiguixian/article/details/39928089 如果有一个apk,需要知道他最低安装支持的Android版本是什么,应该如何查看呢? 直接将apk后缀名改为rar或者zip,拉出AndroidManifest.xml?不行,AndroidManifest.xml已经被编译过了,里面很多内容改为二进制了. 其实用Android自带工具即可,进入Android SDK目录. cd sdk\build-to

1.GPU算力问题 查询:win+r, GPU:GeForce GTX 850m,算力5.0,还可以跑得起来深度项目 2.我们需要查看NVIDIA驱动版本,才能安装合适的CUDA版本. 在C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI目录下,打开命令行窗口,执行nvidia-smi.exe: 巧的是我的笔记本刚好够CUDA10.0.13,我装的就是这个版本. 版本对应关系: 3.设置一下CUDA 参考: https://blog.csdn.net/Kelly_

在使用深度学习框架的过程中一定会经常碰到这些东西,虽然anaconda有时会帮助我们自动地解决这些设置,但是有些特殊的库却还是需要我们手动配置环境,但是我对标题上的这些名词其实并不十分清楚,所以老是被网上的教程绕得云里雾里,所以觉得有必要写下一篇文章当做笔记供之后参考. GPU型号含义 参考[GPU编程系列之一]从深度学习选择什么样的gpu来谈谈gpu的硬件架构 显卡: 简单理解这个就是我们前面说的GPU,尤其指NVIDIA公司生产的GPU系列,因为后面介绍的cuda,cudnn都是NVIDIA

1. 环境 ubuntu16.04 GTX1080Ti x 4 nvidia-418 cuda-10.1 pytorch1.0.0 目标:在最新的显卡驱动下,使用不同版本的cuda和深度学习框架来执行.编译模型代码. 2. 前言 众所周知,NVIDIA的cuda版本更新的很快,且不同cuda版本不兼容,所以导致有些模型的部分layer在cuda编译时,十分的麻烦. 例如我碰到的例子,实验室需要运行flownet2.0,NVIDIA给出了官方实现,但其中有几个layer使用了cuda编写,在运行模

使用Deepfakes(AI换脸) 软件,拼的就是配置,耗的就是时间,考验的是耐心. 配置好了,时间就少了. 所以玩这种软件,硬核需求就是:配置,配置,配置.  我的电脑能跑这个软件么?也是很多新手的必问题目. 下面就介绍一下window系统查看显卡和显存的几种方法.因为的系统为win10, 我就主要win下面的操作.最后说一下win7. 方法1:设备管理 首先,点击任务栏最左边的window图标或者按一下Ctrl和Alt中间的Win图标. 然后,搜“设备管理器” 然后,双击打开,找到显卡适配器

之前有网友提问说,基于cmake编译时如果切换cuda版本,比如我同时装了cuda8和cuda9,opencv总是找到cuda9,我想用cuda8怎么办?实际上,手头上要配置的工程是基于opencv3.1.0的,这个版本没有对cuda9.0的支持,与其去改opencv的cmake脚本源码,不如切换一下cuda版本. 查看了FindCUDA.cmake源码知道,调用cmake时指定CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR即可,例如 set CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR="D:/so

安装: 1.先安装tensorflow-gpu,需要查看对应的版本,通过pycharm运行程序时会报错,提示需要安装CUDA,且会指明需要版本号 >> pip install tensorflow-gpu 2.下载安装CUDA软件,选择相应的版本及操作系统,下载并安装: CUDA下载地址: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 3.下载cuDNN库,开始需要注册等基本信息,下载并解压,将解压后的bin, include, lib三个文件夹拷贝到

在Linux上安装驱动,这事情多半是跑CUDA程序的人才会搞的,多年前学CUDA时为这一步骤头疼的很,现如今已经比较熟悉了,今日给出一些记录. 首先,在NVIDIA官方网站上找到驱动下载页面: https://www.nvidia.cn/Download/Find.aspx?lang=cn 查询到可以使用的驱动版本,如下: BETA版过新,稳定性尚未可知,选择非beta版本的最新版驱动,即 415.27版本. 下载链接页面: https://www.nvidia.cn/download/driv

Nvidia显卡驱动.CUDA和cuDNN一般都是同时安装的,这里整理的是我成功运行的最简单的方法. 一.Nvidia显卡驱动 1.1 在可以进入图形界面的情况下 直接在"软件和更新"下搜索"附加驱动",我建议选择"专用"的推荐显卡驱动.注意不要选最新版本. 1.2 在无法进入图形界面的情况下 (待整理) 1.3 成功安装的验证方法 运行Nvidia-smi命令,有类似回显(注意Nvidia和-smi之间没有空格). 二.CUDA的安装 2.1下

1. 简要说明:Tomcat6.0 所支持的是Servlet2.5,Tomcat 7.0 所支持的Servlet3.0,Servlet2.5 和Servlet3.0的差异较大,对于Servlet3.0而言,WEB-INF路径下的web.xml文件不再是必需的,但通常还是建议保留:当 然,Servlet2.5 和 Servlet3.0 还是有很多其他方面的差别 2.   查看Servlet和jsp的版本 进入Tomcat根目录下的lib,找到servlet-api.jar/jsp-api.jar

Linux中查看显卡硬件信息 https://ywnz.com/linuxjc/67.html lspci -vnn | grep VGA -A 12lshw -C display 查看当前使用的显卡驱动sudo lshw -c video | grep configuration检查显卡驱动的详情:modinfo i915 我们可以使用 glxinfo 命令来获查看得 OpenGL 的详细信息:glxinfo | grep OpenGL apt install mesa-utilsMesa是一

转载请注明: 仰望高端玩家的小清新 http://www.cnblogs.com/luruiyuan/ 如何解决pytorch 编译时CUDA版本与运行时CUDA版本不对应 如果pytorch的编译时CUDA版本和运行时CUDA版本不一致时,由于不同的 nvcc 编译器会生成不同的动态函数代码,由此会导致自己编写的 CUDA 函数无法正确运行. 常见的错误有: undefined symbol: __cudaRegisterFatBinaryEnd (运行时为CUDA10.1,编译时CUDA版本

查看cuda版本 cat  /usr/local/cuda/version.txt nvcc -V

7.52可以使用select 内表,但是怎么看版本呢? 如果有在开发中用到ABAP 7.4&7.5个版本的新语法时,需要考虑到系统支持的ABAP版本,那么要怎么查看呢? 其实这个和SAP的内核版本有关,步骤如下 1.事务代码sm51,查看SAP内核版本 2.内核版本与ABAP语言版本的关系 通过F1查看关键字文档,在ABAP - Release-Specific Changes种可获取内核版本与ABAP语言版本的关系 7.4 ABAP 支持版本 内核版本7.40, SP10 7.427.40,

如何查看当前Ubuntu系统的版本 说来也惭愧,用Ubuntu差不多快1个月了,双系统是让朋友安的,只知道自己使用的是什么12版本的,具体怎么看还不知道,下面写一下查看当前Linux系统的版本的方法 注:proc目录下记录的当前系统运行的各种数据,version记录的版本信息直接可以通过cat查看到. 第一种    使用命令:cat /proc/version 查看        proc目录下记录的当前系统运行的各种数据,version记录的版本信息可以直接通过cat查看到,还可以看到我的gc