由于原版MacOS自带Nvidia驱动版本过低,导致最新版本CUDA安装后无法运行.具体症状为:在编译时一切正常,在运行CUDA相关程序时报错: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version 在nvida 开发者论坛上有人已经解决,原文地址如下: https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1025945/cuda-setup-and-installation/mac-cuda-9-

ubuntu 16.04 安装 tensorflow-gpu 包括 CUDA ,CUDNN,CONDA 显卡驱动装好了,如图: 英文原文链接: https://github.com/williamFalcon/tensorflow-gpu-install-ubuntu-16.04 英文内容: Tensorflow GPU install on ubuntu 16.04 update apt-get sudo apt-get update Install apt-get deps sudo apt

本文转载自:https://blog.csdn.net/u010801439/article/details/80483036 ubuntu 18.04 安装GPU +CUDA+cuDNN : 目前,大多情况下,能搜到的基本上都ubuntu 14.04.或者是ubuntu 16.04的操作系统安装以及GPU 环境搭建过程,博主就目前自身实验室环境进行分析,总结一下安装过程. 1.实验室硬件配置(就需要而言): gpu : GeForce titan xp   12G 显存 内存: 64G 硬盘

[框架安装趟雷指南]Ubuntu+1060+cuda+cudnn+Keras+TH+TF+MXnet https://zhuanlan.zhihu.com/p/23480983 天清 9 个月前 写这篇文章的问题是为了回报社会,同时纪念长达一周的地狱般的安装(折腾)过程. 本文不一定是最佳安装方法,也不一定适合每一个人,主要目的是帮助大家避坑. 已经更到安装完毕keras+th+tf并开启gpu支持,如果发现有任何错误请务必指正. 感谢一切在安装过程中给予我帮助的文档作者.群友.同行,感谢清华大

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

Ubuntu系统---安NVIDIA 驱动后  CUDA+cuDNN 安装 --------------------------------------------@20190726--------------------------------------------------------------------------------------------- 上接<Ubuntu系统---NVIDIA 驱动安装>.预配置环境:Ubuntu16.04 + GTX2080Ti + CUDA1

/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

看我结论,大家试试看最后装pytorch看行不行,不行就去冲了PyTorch   /Doge ubuntu 20.04 下安装CUDA,参考这个博主写的,先看显卡支持的最高CUDA版本,之后找一个较新的不管是安装CUDA cuDnn 还是PyTorch都按一个版本装就行 不过最后的cudnn 我是在官网下的Deb安装的,然后参考这个链接里的 CUDA版本切换 这一步创建的那个cuda文件夹. 然后对MINIST数据集,跑一个简单的 卷积神经网络 的时候出现了RuntimeError: cuDNN

TensorFlow-gpu环境需要CUDA+cuDNN+python,CUDA又需要VS,所以,,,环境越来越大哈哈. 1.主要环境: Python 3.6 CUDA9.0 Cudann7.0 Tensorflow-gpu1.5 2.安装步骤(简略): Anaconda prompt(python3)-> conda create -n tensorflow python=3.6 ->activate tensorflow-gpu ->pip install --upgrade ten

前言 博主想使用caffe框架进行深度学习相关网络的训练和测试,刚开始做,特此记录学习过程. 环境配置方面,博主以为最容易卡壳的是GPU的NVIDIA驱动的安装和CUDA的安装,前者尝试的都要吐了,可以参见here.关于CUDA的安装,主要需要检查各个相关方面是否满足版本的匹配,最重要的是NVIDIA驱动版本.linux内核版本和CUDA版本是否匹配,具体的要求可以参见nvidia的官网. 一定要先安装NVIDIA的驱动,否则会出错,使用多种方法都没有安装成功,最后重装系统,使用最笨的更新系统软

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

INFO CUDA version: 10. ERROR cuDNN not found. See https://github.com/deepfakes/faceswap/blob/master/INSTALL.md#cudnn for instructions WARNING Tensorflow currently has no official prebuild for your CUDA, cuDNN combination. Either install a combination

由于在学习神经网络,为了尝试各种深度学习框架,电脑上目前安装了caffe, caffe2, paddlepaddle, tensorflow三款主流框架,但是安装过程中真是痛不欲生. 且不说单单安装一个caffe框架时花了我两天时间,各种cuda, cudnn不适应,还有Python接口有问题,由于我一直都习惯用Python3,还把它配置成了在Python3 环境下运行,可是paddlepaddle只支持Python2.7,没办法又把Python2所需支持的依赖库安装好,但是最闹心的是这三家框架

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

安装深度学习框架需要使用cuda/cudnn(GPU)来加速计算,而安装cuda/cudnn,首先需要安装nvidia的显卡驱动. 我在安装的整个过程中碰到了驱动冲突,循环登录两个问题,以至于最后不得不重装了一遍操作系统. 网上的资料都写得挺乱的,很多都是转载,有些针对的操作系统版本过低,现在我把整个过程写下来,以供碰到同样问题的人参考. ubuntu 16.04默认安装了第三方开源的驱动程序nouveau,安装nvidia显卡驱动首先需要禁用nouveau,不然会碰到冲突的问题,导致无法安装n

Ubuntu16.04安装nvidia驱动+CUDA+cuDNN 准备工作 1.查看GPU是否支持CUDA lspci | grep -i nvidia 2.查看Linux版本 uname -m && cat /etc/*release nvidia驱动 1. 先卸载原有N卡驱动 #for case1: original driver installed by apt-get: sudo apt-get remove --purge nvidia* #for case2: original

Ubuntu系统---“NVIDIA 驱动+CUDA+cuDNN ”之后 OpenCV安装 目录: 一.OpenCV安装包下载 二.cmake安装 三.OpenCV安装 正文 一.OpenCV安装包下载 官网上下载https://opencv.org/releases/page/2/ 想要的opencv版本.解压到想安装的文件夹里,这里文件夹名字:opencv3.4.2 二.cmake安装 cmake用来安装OpenCV时的编译.cmake安装的安装方法有很多,之前用是下载cmake安装包,一步

(已禁用集显,禁用方法可自行百度) 驱动在线安装方式进入tty文本模式ctrl+alt+F1关闭显示服务sudo service lightdm stop卸载原有驱动sudo apt-get remove --purge nvidia* # 提示有残留可以接 sudo apt autoremove添加nvidia驱动源sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppasudo apt-get update寻找适合的驱动版本ubuntu-drivers

#1 安装anaconda 官网下载安装即可.python3.7版本 #2 安装CUDA CUDNN   tensorflowgpu1.14 对应CUDNN 7.6.1 CUDA 10.0 注意tensorflow不同版本所需的CUDA及CUDA对应的CUDNN不同,注意版本匹配! 参考 https://blog.csdn.net/omodao1/article/details/83241074 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus https://dev

请注意,当前为 Beta 版,后续会及时更新. 请访问原文链接:https://sysin.org/blog/install-macos-12-on-unsupported-mac/,查看最新版.原创作品,转载请保留出处. 作者:gc(at)sysin.org,主页:www.sysin.org 随着 macOS Big Sur 11.5 的发布,macOS Big Sur 可靠性和性能已经大幅提升,Big Sur 更新的使命已经基本完成.是时候体验和准备迎接 macOS Monterey 了!

本站下载的 macOS Monterey 软件包,既可以拖拽到 Applications(应用程序)下直接安装,也可以制作启动 U 盘安装,或者在虚拟机中启动安装. 2021 年 12 月 14 日,macOS Monterey 12.1 正式版于今天凌晨推送,大版本升级建议全新安装.本站提供可启动的 ISO 镜像下载,可以用于全新安装或者升级,也可以直接启动虚拟机安装. macOS Monterey 12.1 新增了同播共享功能,为亲友在 FaceTime 通话中带来全新共享体验.本更新还包括