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  • CUDA安装

    千次阅读 2019-01-13 15:43:23
    1.安装显卡驱动 查看你的显卡信息:lspci | grep -i nvidia。 根据你的显卡型号到官方中文驱动下载页面下载驱动。该页面有安装指导。 禁用Nouveau驱动,重启。Ctrl+Alt+F1进入文本模式,输入sudo service lightdm...

    如果官网下载不顺利,可以到百度网盘下载


    1.安装显卡驱动

    1. 查看你的显卡信息:lspci | grep -i nvidia。
    2. 根据你的显卡型号到官方中文驱动下载页面下载驱动。该页面有安装指导。
    3. 禁用Nouveau驱动,重启。Ctrl+Alt+F1进入文本模式,输入sudo service lightdm stop关闭X服务器,输入sudo apt-get autoremove --purge nvidia-*卸载已安装的显卡驱动。
    4. 开启 32-bit 包支持:
      sudo dpkg --add-architecture i386
      sudo apt update
      sudo apt install libc6:i386
      
      否则安装过程会报错:
      WARNING: Unable to find a suitable destination to install 32-bit compatibility libraries. Your system may not be set up for 32-bit compatibility. 32-bit compatibility files will not be installed; if you wish to install them, re-run the installation and set a valid directory with the --compat32-libdir option.

       

    5. 到安装文件目录执行:
      sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-390.87.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files
      
      -no-x-check:安装时关闭X服务器
      -no-nouveau-check:安装时禁用nouveau
      -no-opengl-files:不安装OpenGL,否则会出现循环登录的问题

       

    6. 安装选项:
      The distribution-provided pre-install script failed! Are you sure you want to continue?
      Continue installation Abort installation 选前者
      
      There appears to already be a driver installed on your system (version: 390.87). As part of installing this driver (version: 390.87), the existing driver will be uninstalled. Are you sure you want to continue?
      Continue installation Abort installation 选前者
      
      This distribution-provided pre-install script failed! Are you sure you want to continue?
      Continue installation Abort installation 选前者
      
      Would you like to register the kernel module source with DKMS? This will allow DKMS to automatically build a new module, if you install a different kernel later.
      Yes No 选前者
      
      Would you like to run the nvidia-xconfig utility to automatically update your X configuration file so that the NVIDIA X driver will be used when you restart X? Any pre-existing X configuration file will be backed up.
      Yes No 选前者

       

    7. sudo service lightdm start启用X服务器,会回到桌面模式。如果不能,按Ctrl+Alt+F7回到桌面模式。
    8. 分辨率异常解决办法:
      备份:sudo mv /etc/X11/xorg.conf /etc/X11/xorg.conf2.backup(我这里已经有xorg.conf.backup)
      新建:sudo touch /etc/X11/xorg.conf
      重启

       

    9. 如果安装出错,重新安装即可覆盖。
    10. 检查安装是否成功:
      nvidia-smi

       

    2.安装cuda

    验证你的显卡是否支持cuda

    1. 查看你的显卡信息:lspci | grep -i nvidia。
    2. 进入GPU列表页面
    3. 根据第一条命令输出的信息查看支持的显卡列表。比如我的显卡是GeForce系列,则点击CUDA-Enabled GeForce Products,然后会展开受支持的显卡,确保你的显卡在展开的列表内。

    下载

    1. 进入cuda版本选择页面,如图1。CUDA Toolkit 8.0之后的版本有在线文档,可以查看该版本CUDA Toolkit对环境的要求。
    2. 查看环境信息:
      查看你的linux版本:    uname -m && cat /etc/*release)
      查看GCC版本:         gcc --version
      验证内核头文件和开发包:uname -r

       

    3. 选择版本后,选择安装文件,如图2。
    4. 这里选择下载runfile[local]的Base Installer。 
    图1.选择CUDA版本                                                          图2.选择CUDA安装文件

     卸载(之前版本)

    Toolkit runfile安装:
    sudo /usr/local/cuda-X.Y/bin/uninstall_cuda_X.Y.pl
    
    Driver runfile安装:
    sudo /usr/bin/nvidia-uninstall
    
    RPM/Deb安装:
    $ sudo yum remove <package_name>                      # Redhat/CentOS
    $ sudo dnf remove <package_name>                      # Fedora
    $ sudo zypper remove <package_name>                   # OpenSUSE/SLES
    $ sudo apt-get --purge remove <package_name>          # Ubuntu

    安装

    1. 安装依赖:
      sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev

       

    2. 点击版本后的"Online Documentation"可以阅读官方安装教程。CUDA Toolkit 8.0的教程在这里可以看到。
    3. 根据官方教程,runfile安装,要禁用Nouveau驱动,前面禁用过就不必再禁用。
    4. 重启电脑进入登录界面而不登录(为了以root身份执行),按Ctrl+Alt+F1进入文本模式,输入sudo service lightdm stop关闭X服务器。
    5. 切换到cuda安装包目录,运行:sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run,依次输入:accept、n、y、y、y:
      Description
      --* * --(0%)
      accept/decline.quit: accept
      
      <按住Enter键查看协议到100%>
      
      -----------------
      Do you accept the previously read EULA?
      accept/decline/quit: accept
      
      Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 396.37?
      (y)es/(n)o/(q)uit: n
      
      Install the CUDA 9.2 Toolkit?
      (y)es/(n)o/(q)uit: y
      
      Enter Toolkit Location
       [ default is /usr/local/cuda-9.2 ]: y
      
      Toolkit location must be an absolute path.
      Enter Toolkit Location
       [ default is /usr/local/cuda-9.2 ]: y
      
      Toolkit location must be an absolute path.
      Enter Toolkit Location
       [ default is /usr/local/cuda-9.2 ]: 
      
      Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
      (y)es/(n)o/(q)uit: y
      
      Install the CUDA 9.2 Samples?
      (y)es/(n)o/(q)uit: y
      
      Enter CUDA Samples Location
       [ default is /home/omen ]: /home/omen/software
      
      Installing the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-9.2 ...
      Installing the CUDA Samples in /home/omen/software ...
      Copying samples to /home/omen/software/NVIDIA_CUDA-9.2_Samples now...
      Finished copying samples.
      
      ===========
      = Summary =
      ===========
      
      Driver:   Not Selected
      Toolkit:  Installed in /usr/local/cuda-9.2
      Samples:  Installed in /home/omen/software
      
      Please make sure that
       -   PATH includes /usr/local/cuda-9.2/bin
       -   LD_LIBRARY_PATH includes /usr/local/cuda-9.2/lib64, or, add /usr/local/cuda-9.2/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as root
      
      To uninstall the CUDA Toolkit, run the uninstall script in /usr/local/cuda-9.2/bin
      
      Please see CUDA_Installation_Guide_Linux.pdf in /usr/local/cuda-9.2/doc/pdf for detailed information on setting up CUDA.
      
      ***WARNING: Incomplete installation! This installation did not install the CUDA Driver. A driver of version at least 384.00 is required for CUDA 9.2 functionality to work.
      To install the driver using this installer, run the following command, replacing <CudaInstaller> with the name of this run file:
          sudo <CudaInstaller>.run -silent -driver
      
      Logfile is /tmp/cuda_install_7100.log

       

    6. 输入sudo service lightdm start启用X服务器,会回到桌面模式。如果不能,按Ctrl+Alt+F7回到桌面模式。
    7. 设置环境变量,在/home/<yourname>/.bashrc文件中追加:
      根据你的安装位置和版本
      export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-9.2/bin
      export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.2/lib64

       

    8. 查看cuda是否安装成功:nvcc -V。
    9. 查看版本:cat /usr/local/cuda/version.txt 。

    3.安装cudnn

    下载

    1. python、tf、cuda、cudnn的版本对应关系可以在这里查看。
    2. cuDNN版本选择页面选择版本后登录、下载,该页面有该版本的使用、安装指导。cuDNN文档在这里。选择cuDNN Library for Linux而不是cuDNN Runtime Library for Ubuntu16.04 (Deb)或cuDNN Developer Library for Ubuntu16.04 (Deb)。

    安装

    1. 解压cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.3.30.tgz得到一个cuda文件夹。
    2. 执行:
      拷贝(/usr/local/cuda是一个带箭头的链接文件夹)
      sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
      sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
      更改权限
      sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*

       

    验证

    查看版本:cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 。

    4.多版本CUDA和cudnn

    4.1 切换CUDA

    1. 添加环境变量:

    export PATH=$PATH:/XXX/cuda-8.0/bin
    export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/XXX/cuda-8.0/lib64

    2. 更改软链接:/usr/local目录下一个带箭头的cuda文件夹是一个软链接。

    -- 查看软链接指向:stat /usr/local/cuda 。

    -- 删除软链接:sudo rm -rf /usr/local/cuda 。

    -- 创建软链接:sudo ln -s /XXX/cuda-8.0 /usr/local/cuda 。即让cuda指向/XXX/cuda-8.0 。

    4.2 替换cudnn

    同cudnn的安装步骤。

    [参考]


     

    展开全文
  • 【CUDA】cuda安装 (windows版)

    万次阅读 多人点赞 2021-05-24 12:38:17
    【CUDA】cuda安装 (windows版)前言官方教程安装工具的准备CUDA toolkit DownloadcuDNN Download2. CUDA 安装与配置过程测试环境是否安装成功2、cuDNN配置运行官方自带的demo 前言 windows10 版本安装 CUDA ,首先...

    本次安装参考了网上许多教程,结合自己的需求与理解,写下此篇博客,仅做本人总结使用。。

    一、前言

    windows10 版本安装 CUDA ,首先需要下载两个安装包

    • CUDA toolkit(toolkit就是指工具包)
    • cuDNN

    注:cuDNN 是用于配置深度学习使用

    官方教程

    CUDA:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html

    cuDNN:https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html#installwindows

    二、安装工具的准备

    1. CUDA toolkit Download

    https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

    官网安装:

    https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    GA = General Availability,通用版本,指软件的通用版本。
    RC=Release Candidate,含义 是"发布候选版",它不是最终的版本,而是最终版(RTM=Release To Manufacture)之前的最后一个版本
    在这里插入图片描述
    官网说明文档,
    https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html

    在这里插入图片描述

    CUDA的版本是跟显卡型号有关还是驱动有关?

    一般是驱动版本决定了能用的CUDA版本的上限,比如新版的显卡驱动可以支持老的CUDA runtime。但是老的显卡可能无法更新到最新的显卡驱动,比如Fermi显卡只能装到391驱动,因此只能用到CUDA9.1。除此之外,显卡硬件与CUDA compute capability相关,当然编译时也可以指定streaming multiprocessor。新的架构支持更多特性就是了。

    最终本人下载的

    在这里插入图片描述

    2. cuDNN Download

    cuDNN地址如下,不过要注意的是,我们需要注册一个账号,才可以进入到下载界面。大家可以放心注册的。

    https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

    在这里插入图片描述

    注册成功后的下载界面

    在这里插入图片描述

    可以使用下面网址,查看适配的 cuDNN

    https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    本人下载的版本如下:

    在这里插入图片描述

    三、 CUDA 安装与配置过程

    1. 双击“exe文件”,选择下载路径(推荐默认路径)

    在这里插入图片描述

    1. 安装选项

    如果你是第一次安装,尽量全选
    如果你是第n次安装,尽量只选择第一个,不然会出现错误

    在这里插入图片描述

    不要选Visual Studio Integration,即使选了也不能成功安装

    在这里插入图片描述
    如果本机的驱动版本(当前版本)小于cuda对应的版本(新版本),则选择,否则不选。如果当前版本小于新版本,并且不覆盖安装,之后电脑会频繁蓝屏或死机

    1. 记住安装位置,tensorflow要求配置环境

    在这里插入图片描述

    重点提醒:一定要记住这个路径,把这个路径保留下来,后面我们还会用到!!!

    1. 安装进行
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    1. 安装完成

    在这里插入图片描述

    查看系统变量中是否添加了路径,如果没有需要自己添加

    在这里插入图片描述

    测试环境是否安装成功

    运行cmd,输入nvcc --version 即可查看版本号;
    set cuda,可以查看 CUDA 设置的环境变量。

    nvcc --version
    
    set cuda
    

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    四、cuDNN配置

    1.解压

    cuDNN叫配置更为准确,我们先把下载的 cuDNN 解压缩,会得到下面的文件:

    1. cuDNN 解压缩后的文件
      在这里插入图片描述

    下载后发现其实cudnn不是一个exe文件,而是一个压缩包,解压后,有三个文件夹,把三个文件夹拷贝到cuda的安装目录下

    CUDA 的安装路径在前面截图中有,或者打开电脑的环境变量查看,默认的安装路径如下:

    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1
    

    后面那个v11.1是你自己的版本号

    1. CUDA 安装目录文件:
      在这里插入图片描述
      拷贝时看到,CUDA 的安装目录中,有和 cuDNN 解压缩后的同名文件夹,这里注意,不需要担心,直接复制即可。cuDNN 解压缩后的同名文件夹中的配置文件会添加到 CUDA安装目录中的同名文件夹中。

    2. 拷贝成功后的文件
      在这里插入图片描述

    现在大家应该可以理解,cuDNN 其实就是 CUDA 的一个补丁而已,专为深度学习运算进行优化的。然后再参加环境变量

    2.添加至系统变量

    1. 往系统环境变量中的 path 添加如下路径(根据自己的路径进行修改)
    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\bin
    
    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\include
    
    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\lib
    
    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\libnvvp
    
    1. 验证安装是否成功

    配置完成后,我们可以验证是否配置成功,主要使用CUDA内置的deviceQuery.exe 和 bandwithTest.exe:
    首先win+R启动cmd,cd到安装目录下的 …\extras\demo_suite,然后分别执行bandwidthTest.exe和deviceQuery.exe,应该得到下图:

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    参考博客:

    https://blog.csdn.net/mao_hui_fei/article/details/104246466

    https://www.pianshen.com/article/8647746165/

    https://blog.csdn.net/weixin_45494025/article/details/100746025

    https://blog.csdn.net/u011473714/article/details/95042856

    展开全文
  • CUDA安装失败的解决经验

    万次阅读 2019-02-18 15:43:29
    CUDA安装失败的解决经验 超简单的CUDA安装失败解决办法 重装了win10系统,想搭建Anaconda3+Pycharm+TensorFlow的环境,因为显卡是NVIDIA GeForce GTX1050的,所以打算安装GPU版本的TensorFlow。在安装TensorFlow...

    CUDA安装失败的解决经验

    超简单的CUDA安装失败解决办法

    重装了win10系统,想搭建Anaconda3+Pycharm+TensorFlow的环境,因为显卡是NVIDIA GeForce GTX1050的,所以打算安装GPU版本的TensorFlow。在安装TensorFlow之前我安装了 cuda_9.0.176,全都点击下一步完成的,结果报错了。我用了很简单的办法解决了:先安装Visual Studio 2013,再安装cuda,并在安装过程中取消掉VS前的√即可,具体操作如下:

    一、安装Visual Studio 2013

    下载了两个安装包,先安第一个,再安第二个,没有特别的注意事项。
    在这里插入图片描述

    1. 安装vs_community ,期间报了一个错误但是没什么影响。
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
    2. 安装 vs_langpack
      在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    二、安装CUDA

    在这里插入图片描述
    文件路径你自己选择,我是选的默认路径,在此就不展示图片了。

    重点是以下的勾选

    取消掉CUDA里Visual Studio Integration前的√(我安装的时候忘截图了,从网上找了一张,版本不一致,但是操作是一样的)。
    在这里插入图片描述
    然后就一步步点下去,就安装成功了(这是我自己的图片)。
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • cuda安装教程

    千次阅读 2019-03-23 18:16:02
    本人平台硬件: I5+GTX970 ...显卡驱动: N卡驱动已装(版本号忘了,反正就是可以不卸载驱动直接安装cuda。) 开发工具: VS2017 Windows SDK:10.0.17763.0 -----------------------------------------------...

    本人平台硬件:    I5+GTX970
    系统:                  Win10 64位
    显卡驱动:           N卡驱动已装(版本号忘了,反正就是可以不卸载驱动直接安装cuda。)
    开发工具:           VS2017
    Windows SDK:  10.0.17763.0
    ---------------------------------------------------------------------------------------------------
    cuda下载
    进入安装最新版的cuda,这里以10.1版本为例。
    Operating System(操作系统):Windows
    Architecture(系统结构):      x86_64
    Version(系统版本):             (Win)10
    Installer Type(安装包类型):exe[network](文件小,在可安装检测完毕后才开始下载数据 并安装。)
    _                                           exe[local](文件大,但在可安装检测完毕后可以直接安装。)

    cuda安装
    关闭杀软,防止报毒!
    运行下载的文件,一直下一步,等待安装完成!
    ---------------------------------------------------------------------------------------------------
    验证cuda是否安装成功
    打开cmd命令窗口
    输入nvcc --version
    出现版本信息即为成功

    或者使用文件搜索工具查找deviceQuery.exe所在目录,并复制目录。
    打开cmd命令窗口
    输入cd 刚复制到的目录
    输入deviceQuery.exe        查看是否 Result = PASS(通过)
    输入bandwidthTest.exe    查看是否 Result = PASS(通过)
    都通过表示cuda安装成功
    ---------------------------------------------------------------------------------------------------
    配置环境变量
    在计算机上点右键,
    打开属性->高级系统设置->环境变量,
    可以看到系统中多了 CUDA_PATH 和 CUDA_PATH_V10_1 两个环境变量
    我们还需要手动添加以下4项(并未必须配置~只是使你经后项目可更容易的添加包含路径)
    CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64
    CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\bin
    CUDA_SDK_BIN_PATH = %NVCUDASAMPLES_ROOT%\bin\win64
    CUDA_SDK_LIB_PATH = %NVCUDASAMPLES_ROOT%\common\lib\x64

    运行示例 Samples_vs2017.sln
    由于示例是官方以VS2015配置的环境,我们在启动时需要”重定向项目“
    操作如下:
    解决方案'Samples_vs2017.sln'-属性-重定解决方案目标-“Windows SDK:10.0.17763.0”

    如果CUDA项目出现一堆 未定义标识符!
    #ifndef __CUDACC__
    #define __CUDACC__
    #endif
    // 请在这个头文件上加上这个宏定义,此时 “未定义标识符”正常了,但“__global__等宏”2000多个宏出错了无所谓~
    // 起码你现在可以正常使用各种类型的宏与结构了,如果要在错误列表找点东西,请暂时注解#define __CUDACC__
    #include <cuda_runtime.h>
    ---------------------------------------------------------------------------------------------------
    为新建项目配置CUDA
    新建C++空项目 并 配置
    添加包含目录:    $(CUDA_PATH)\include
    添加库目录:    $(CUDA_PATH)\lib\Win32
    添加库文件:
    cublas.lib
    cuda.lib
    cudadevrt.lib
    cudart.lib
    cudart_static.lib
    OpenCL.lib
    nvcuvid.lib        可选项

    添加新项
    选中项目 - Ctrl+Shift+A - NVIDIA CUDA10.1 - Code - CUDA C/C++ File - 文件名(自带隐藏的.cu后叠名) - 添加

    从项目下的任意文件修改成.cu文件的方法
    那个文件 - 属性 - 常规 - 项类型"CUDA C/C++"

    包含头文件:请参考示例,选择你需要的头文件。

    项目调试方法:按Ctrl+F5调试。
    ---------------------------------------------------------------------------------------------------
    可选安装 NVIDIA cuDNN用于深度神经网络的GPU加速库
    下载后解压
    获得 bin/include/lib 三个文件夹
    获得CUDA的安装路径有两个方法
    方法1:查看$(CUDA_PATH)这个宏的映射路径
    方法2:使用文件查找软件,查找“libnvvp”文件夹,这时应该是找到了两个文件夹,打开上级文件夹为v10.1(请自行选择对应版本)的那个。
    复制 bin/include/lib 三个文件夹 到“libnvvp”同文件夹中

    展开全文
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    万次阅读 多人点赞 2017-01-09 11:27:02
    为了学习Caffe新买了笔记本,安装cuda时遇到了很多问题,不过好在都成功的解决了。 网上有很多cuda安装教程,每个人的电脑配置不同遇到的问题也不一样,现在就我自己的安装配置情况总结一下具体的安装步骤,因为...
  • cuda安装教程+cudnn安装教程

    万次阅读 多人点赞 2018-11-19 12:21:45
    cuda9.0+cudnn7.0安装教程   1、下载cuda9.0 下载链接:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive   2、安装cuda 安装cuda时,第一次会让设置临时解压目录,第二次会让设置安装目录; 临时...
  • Ubuntu18.04 的cuda安装(简单有效版)

    千次阅读 2019-09-26 14:04:49
    步骤四:cuda安装 执行命令:” sudo sh cuda_10.1.243_418.87.00_linux.run “进行cuda驱动的安装,,多按几次回车键可以看到安装进度。 按照提示操作就可以,先输入”accept“,然后选择是否安装nvidia驱动...
  • Windows10 系统下cuda安装教程 1.查看适合自己电脑的cuda版本 1.点击Windows+R 输入nvidia-smi 看一下自己电脑支持的conda 版本是: 根据下图白框标出的地方可以看出我的conda 版本是10.0 2.下载cuda 地址:...
  • .deb版本cuda安装

    千次阅读 2018-08-29 20:27:30
    1).run形式安装cuda。清理原有显卡驱动后,先安装自己显卡对应的驱动,在步骤中出现”Would you like to run the nvidia-xconfig utility to automatically update your X configuration file…”时,选择 No。...
  • cuda安装、切换、查看

    千次阅读 2019-10-02 10:25:44
    新机器上装了最新的cuda 10.1,但是我们的语音转写工程依赖cuda 8.0,需要安装8.0版本。 一、安装 1.cuda版本选择:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive,我选择8.0版本。 2.选择平台描述,以上是我...
  • cuda安装及卸载遇到的问题

    千次阅读 2020-10-21 20:55:24
    sudo /usr/local/cuda-8.0/bin/uninstall_cuda_8.0.pl # 用 package manager 方式安装的删除方法: sudo apt-get --purge remove cuda-8.0 sudo apt autoremove sudo apt-get autoclean # cudnn文件和samples残留在...
  • 如何将CUDA安装至本地目录

    千次阅读 2020-10-27 17:16:32
    如何将CUDA安装至本地目录1 下载CUDA Toolkit2 安装CUDA2 配置用户的环境变量3 检查是否生效4 安装CuDNN 1 下载CUDA Toolkit 进入链接https://developer.nvidia.com/cuda-downloads? 选择对应的环境 执行网站自动...
  • CUDA安装失败,解决办法

    千次阅读 2020-01-18 15:07:46
    打开CUDA安装包,所有选项选择完毕后开始安装,最后报错安装失败,什么都没装上,如图所示: 解决办法 打开NVIDA控制面板,查看自己显卡对应的CUDA版本下载安装就解决了,查看方法如下: 打开NVIDA控制面板,...
  • 1. CUDA安装失败解决方法

    万次阅读 多人点赞 2018-05-11 17:31:57
    CUDA安装失败原因 一般CUDA安装失败都是由于其中Visual Studio(VS) Intergration无法安装导致的: 当然可以通过自定义的方式取消Visual Studio Intergration进行安装, 然后再重新用CUDA安装程序...
  • Windows下在pycharm中的tensorflow和cuda安装教程 需要安装的软件: 1、CUDA Toolkit: 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...
  • Cuda安装步骤记录(超详尽)

    万次阅读 2017-12-01 18:51:38
    安装硬件: intel i5 + NVIDIA 740 M ...5、安装 CUDA 8.0  6、验证 CUDA 8.0 是否安装成功  7、安装 cudnn  8、安装 opencv3.1  9、安装 caffe  10、安装 pycaffe notebook 接口环境
  • CUDA安装和测试

    万次阅读 2018-03-04 15:45:11
    转载:http://blog.csdn.net/u012235003/article/details/54575758一、前提ubuntu系统:14.04 不要安装任何系统补丁和进行系统升级 ubantu14.04(这是比较稳定的版本,推荐使用) cuda7.5 GPU:GeForce 820M...
  • Ubuntu cuda 安装

    千次阅读 2018-06-12 21:48:37
    Ubuntu cuda 安装 版权声明:本文为stu_why原创文章,未经博主允许不得转载。stu_why博客地址:http://blog.csdn.net/zpp1994 检查自己的GPU是否是CUDA-capable lspci | grep -i nvidia 检查自己的Linux版本...

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