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  • 卸载旧版本cuda
    千次阅读
    2020-01-05 15:14:14

    使用GPU和CUDA、cuDNN进行深度学习计算的浪潮已经持续了很多年,在此期间,显卡驱动和CUDA版本,以及cudnn深度学习工具包的版本已经更新了很多次。随着新的TensorFlow 2.0版和Pytorch1.3版的发布,我们用于深度学习的机器也需要将运行环境更新到最新版本了,尤其是还在使用CUDA 8.0的话。本文将介绍如何卸载旧版CUDA(如8.0版)并安装新版CUDA(10.0版)

    材料准备

    首先需要从NVIDIA官网下载下属文件,一个是cuda10.0 另一个是cudnn7.4

    • cuda_10.0.130_410.48_linux
    • cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.2.24.solitairetheme8
      自己的redhat红帽子系统,下载的cuda版本为:
      在这里插入图片描述

    卸载旧版本CUDA

    卸载前需要关闭一些跟图像相关的服务,比如X显示管理器lightdm。键盘按ctrl+Alt+F1,从纯命令行输入账号密码登入终端,然后输入下面的命令:

    $ sudo  systemctl stop lightdm
    $ cd  /usr/local/cuda-8.0/bin
    $ sudo  ./uninstall_cuda_8.0.pl
    

    一般安装cuda识别的话,其是会有提示去查看安装log,如下:

    RROR: An NVIDIA kernel module ‘nvidia-uvm’ appears to already be loaded in your kernel. This may be because it is in use (for example, by an X server, a CUDA program, or the NVIDIA Persistence Daemon), but this may also happen if your kernel was configured without support for module unloading. Please be sure to exit any programs that may be using the GPU(s) before attempting to upgrade your driver. If no GPU-based programs are running, you know that your kernel supports module unloading, and you still receive this message, then an error may have occured that has corrupted an NVIDIA kernel module’s usage count, for which the simplest remedy is to reboot your computer.
    ERROR: Installation has failed. Please see the file ‘/var/log/nvidia-installer.log’ for details. You may find suggestions on fixing installation problems in the README available on the Linux driver download page at www.nvidia.com.

    不过具体问题出现直接百度就行,很容易解决的。如果解决还是会出现问题,则重启下。
    解决方法一: 如果以前装过cuda,这个一般是旧的驱动没有卸载完成导致的,此时卸载英伟达驱动指令为:

    yum remove "*cublas*" "cuda*"
    yum remove "*nvidia*"
    

    还有一个卸载指令为:

    To uninstall  the NVIDIA Driver, run nvidia-uninstall
    

    安装新版本CUDA

    找到我们已经下载好的cuda 10和cudnn 7.4文件,并首先输入下列命令安装cuda 10。

    $ sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux
    

    首先出现的是关于CUDA的用户协议的事项,可以直接按 “Ctrl +C” 跳过,并输入“accpet”表示接受协议。

    Logging to  /tmp/cuda_install_11026.log
    Using more to  view the EULA.
    End User  License Agreement
    --------------------------
    Preface
    -------
    The Software  License Agreement in Chapter 1 and the Supplement
    in Chapter 2  contain license terms and conditions that govern
    the use of  NVIDIA software. By accepting this agreement, you
    agree to  comply with all the terms and conditions applicable
    to the  product(s) included herein.
     
    NVIDIA Driver
    Description
    This package  contains the operating system driver and
    fundamental  system software components for NVIDIA GPUs.
     
    NVIDIA CUDA  Toolkit
     
    Description
     
    The NVIDIA  CUDA Toolkit provides command-line and graphical
    tools for  building, debugging and optimizing the performance
    of applications  accelerated by NVIDIA GPUs, runtime and math
    libraries,  and documentation including programming guides,
    user manuals,  and API references.
     
    Default  Install Location of CUDA Toolkit
     
    Windows  platform:
     
    %ProgramFiles%\NVIDIA  GPU Computing Toolkit\CUDA\v#.#
     
    Linux  platform:
     
    /usr/local/cuda-#.#
     
    Mac platform:
     
    /Developer/NVIDIA/CUDA-#.#
     
    NVIDIA CUDA  Samples
     
    Description
     
    This package  includes over 100+ CUDA examples that demonstrate
    various CUDA  programming principles, and efficient CUDA
    implementation  of algorithms in specific application domains.
    Do you accept  the previously read EULA?
    accept/decline/quit:  accept
    

    由于需要更新NVIDIA驱动的版本,其中有一个“Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 410.48?”需要输入“y”以安装新版驱动。(这个可以安装也可以不安装。)

    Install  NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 410.48?
    (y)es/(n)o/(q)uit:  y    ( 如果电脑上有了显卡driver,可以不用安装)
    Do you want  to install the OpenGL libraries?
    (y)es/(n)o/(q)uit  [ default is yes ]: y
     
    Do you want  to run nvidia-xconfig?
    This will  update the system X configuration file so that the NVIDIA X driver
    is used. The  pre-existing X configuration file will be backed up.
    This option  should not be used on systems that require a custom
    X  configuration, such as systems with multiple GPU vendors.
    (y)es/(n)o/(q)uit  [ default is no ]:
     
    Install the  CUDA 10.0 Toolkit?
    (y)es/(n)o/(q)uit:  y
     
    Enter Toolkit  Location
     [ default is /usr/local/cuda-10.0 ]:
     
    Do you want  to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
    (y)es/(n)o/(q)uit:  y
     
    Install the  CUDA 10.0 Samples?
    (y)es/(n)o/(q)uit:  y  (这个也可以不用安装)
     
    Enter CUDA  Samples Location
     [ default is /home/gpu ]:
     
    Installing  the NVIDIA display driver...
    Installing  the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-10.0 ...
    Missing  recommended library: libGLU.so
    Missing  recommended library: libXmu.so
     
    Installing  the CUDA Samples in /home/gpu ...
    Copying  samples to /home/gpu/NVIDIA_CUDA-10.0_Samples now...
    Finished  copying samples.
     
    ===========
    = Summary =
    ===========
     
    Driver:   Installed   (已有驱动可以不用安装)
    Toolkit:  Installed in /usr/local/cuda-10.0
    Samples:  Installed in /home/gpu, but missing recommended  libraries  (也可以不用安装)
     
    Please make  sure that
     -    PATH includes /usr/local/cuda-10.0/bin
     -    LD_LIBRARY_PATH includes /usr/local/cuda-10.0/lib64, or, add  /usr/local/cuda-10.0/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as root
     
    To uninstall  the CUDA Toolkit, run the uninstall script in /usr/local/cuda-10.0/bin
    To uninstall  the NVIDIA Driver, run nvidia-uninstall
     
    Please see  CUDA_Installation_Guide_Linux.pdf in /usr/local/cuda-10.0/doc/pdf for  detailed information on setting up CUDA.
     
    Logfile is  /tmp/cuda_install_11026.log
    Signal  caught, cleaning up
    

    上面安装完后的提示有教我们怎么配置环境:

    Please make  sure that
     -    PATH includes /usr/local/cuda-10.0/bin
     -    LD_LIBRARY_PATH includes /usr/local/cuda-10.0/lib64, or, add  /usr/local/cuda-10.0/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as root
    

    当最后出现这类输出,没有其他报错之后,就算成功安装了新版CUDA了。然后我们接着需要安装配置新的环境变量。在 ”~/.bashrc“ 的最后添加:

    export  PATH=/usr/local/cuda/bin${PATH:+:${PATH}}
    export  LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
    export  CUDA_HOME=/usr/local/cuda
    

    其中,前 2 个(PATH, LD_LIBRARY_PATH) 是 CUDA 官网安装文档中建议的变量。第 3 个(CUDA_HOME)是 tensorflow-GPU 版本要求的变量。
    配置完环境变量之后,一定要更新一下,否则不能立即生效。也可以通过重启电脑使得环境变量生效。

    $ source  ~/.bashrc
    

    注意: 上面的配置基本都是需要的,其相当于C++添加依赖库是需要添加lib,bin,include等文件路径到VS上。其中/usr/local/cuda是软链接,这个如果已经存在的话新安装的cuda是无法重写它的,此时可以手动进行创建,nvcc是cuda的bin目录下的,如下:

    rm -rf /usr/local/cuda
    mkdir /usr/local/cuda
    
    sudo ln -s /usr/local/cuda-9.0/ /usr/local/cuda/
    
    nvcc --version
    nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
    Copyright (c) 2005-2017 NVIDIA Corporation
    Built on Fri_Sep__1_21:08:03_CDT_2017
    

    接着我们可以查看下新版显卡驱动安装结果,因为这个指令是安装驱动后才会有的指令。

    $ nvidia-smi
    Fri Oct 27  15:46:57 2019
    +-----------------------------------------------------------------------------+
    | NVIDIA-SMI  410.48                 Driver Version:  410.48                    |
    |-------------------------------+----------------------+----------------------+
    | GPU  Name         Persistence-M| Bus-Id         Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
    | Fan  Temp   Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
    |===============================+======================+======================|
    |   0   Tesla P100-PCIE...  Off  | 00000000:06:00.0 Off |                    0 |
    | N/A   29C     P0    24W / 250W |      0MiB / 12198MiB |      0%       Default |
    +-------------------------------+----------------------+----------------------+
     
    +-----------------------------------------------------------------------------+
    |  Processes:                                                        GPU  Memory |
    |  GPU        PID   Type   Process name                             Usage      |
    |=============================================================================|
    |  No running processes found                                                 |
    +-----------------------------------------------------------------------------+
    

    最后恢复图像显示:

    $ sudo  systemctl start lightdm
    

    配置cudnn库

    首先,更改cudnn文件名称,以方便解压。其他版本的文件名需根据实际情况做相应修改。

    $ cp cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.2.24.solitairetheme8  cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.2.24.tgz
    $ tar zxvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.2.24.tgz
    $ sudo cp  cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include
    $ sudo cp  cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
    

    **注意:**如果没有创建软链接的话复制到安装位置下
    接下来就是修改文件访问权限:

    $ sudo chmod  a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
    

    最后,我们就配置完了。

    更多相关内容
  • 纯净驱动内容 CUDA10.0

    显卡驱动安装的内容:

    在这里插入图片描述

    安装后的 纯净驱动内容

    在这里插入图片描述
    如果需要卸载CUDA,保留上面几项,然后其他含有CUDA的项目全部卸载即可。
    然后可以安装新版本CUDA

    安装CUDA10.0

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    安装后的内容

    此处不是同一个时间写的博文,所以显示安装的是CUDA11.4
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 因为Ubuntu20.04自带的gcc版本为9.3,而cuda10.1不支持gcc-9,因此要手动安装gcc-7,命令如下: sudo apt-get install gcc-7 g++-7 2.1设置默认的gcc 安装完gcc-7,系统中就存在两个版本的gcc,因此要设置默认的gcc...

    一.cuda

    CUDA ®是NVIDIA发明了一种并行计算平台和编程模型®。通过利用图形处理单元(GPU)的功能,可以显着提高计算性能。

    要在您的系统上使用CUDA,您将需要安装以下软件:

    1.查看你的NVIDIA显卡驱动

    必须要保证你的显卡有驱动,才能进行以下操作

    nvidia-smi
    #或者
    /proc/driver/nvidia/version
    

    2.关键点:gcc降级

    因为Ubuntu20.04自带的gcc版本为9.3,而cuda10.1不支持gcc-9,因此要手动安装gcc-7,如果安装高版本的cuda,可以跳过,命令如下:

    # 查看gcc版本
    gcc -v
    
    sudo apt-get install gcc-7 g++-7
    
    2.1设置默认的gcc

    安装完gcc-7,系统中就存在两个版本的gcc,因此要设置默认的gcc,命令如下:

    sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-7 9
    sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-9 1
    

    此命令可以通过update-alternatives设置gcc各版本的优先级,优先级最高的为系统默认版本,可以用下述命令显示其优先级:

    sudo update-alternatives --display gcc
    
    2.2设置默认的g++

    设置默认的g++也是如此:

    sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-7 9
    sudo update-alternatives --install /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-9 1
    

    显示g++优先级:

    sudo update-alternatives --display g++
    

    3.卸载旧版cuda

    sudo apt-get --purge remove <package_name>  #Deb installation
    sudo apt-get update
    sudo apt-get autoremove #这样才能完整卸载
    

    或者

    # To uninstall the CUDA Toolkit, run cuda-uninstaller in /usr/local/cuda-11.1/bin
    sudo /usr/local/cuda-X.Y/bin/uninstall_cuda_X.Y.pl   #run
    

    再或者下面是卸载所有版本:

    To remove CUDA Toolkit:

    $ sudo apt-get --purge remove "*cublas*" "*cufft*" "*curand*" \
     "*cusolver*" "*cusparse*" "*npp*" "*nvjpeg*" "cuda*" "nsight*" 
    

    To remove NVIDIA Drivers:(驱动,不乱卸载)

    $ sudo apt-get --purge remove "*nvidia*"
    

    To clean up the uninstall:

    $ sudo apt-get autoremove
    

    4.安装

    NVIDIA CUDA工具包可从https://developer.nvidia.com/cuda-downloads下载。

    https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archivecuda的老版本

    安装后操作,看下一步

    5.配置可执行文件及库路径(10.0版本)

    #安装请查看官方文档,很多版本不一样
    sudo vim ~/.bashrc 
    #在最后面加上这些:
    #export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}}
    #export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
    #export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda
    
    cuda_version="cuda-11.0"
    export PATH=/usr/local/${cuda_version}/bin:$PATH
    export CPLUS_INCLUDE_PATH=/usr/local/${cuda_version}/include:$CPLUS_INCLUDE_PATH
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/${cuda_version}/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
    export CUDA_HOME=/usr/local/${cuda_version}
    
    #最后更新环境:
    source ~/.bashrc
    详细见[安装后操作](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/index.html#post-installation-actions)
    

    6.查看cuda版本验证安装

    nvcc -V
    

    cuda官方安装文档

    二.cudnn

    1.下载安装文件

    按需求下载cudnn的安装文件:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
    切换到下载文件所在目录,解压下载好的cuDNN压缩文件到当前目目录

    tar -xzvf cudnn-10.02.tgz#版本要和cuda对应
    

    将以下文件复制到CUDA Toolkit目录中,然后更改文件权限。

    $ sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include
    $ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64
    
    $ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*
    

    验证是否安装成功,跑一个例程

    cp -r /usr/src/cudnn_samples_v8/ $HOME
    cd  $HOME/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN
    make clean && make
    ./mnistCUDNN
    

    如果cuDNN已正确安装并在Linux系统上运行,您将看到类似以下的消息:

    Test passed!

    cudnn官方安装文档

    三.多版本cuda的切换

    环境配置问题一般都是各个框架与cuda版本的适配问题,装不好cuda就没办法调用gpu进行快速训练或推理,所以深度学习要是用不上gpu这不相当于学习了个寂寞!

    1.无用示例

    首先:查看/usr/local下的文件
    在这里插入图片描述
    这里已经安装好了cuda10.0和cuda10.1,cuda文件夹就是链接

    用stat命令查看符号连接

    cuda -> /usr/local/cuda-10.0
    

    说明现在用的是cuda10.0
    在这里插入图片描述
    当我们想使用cuda-10.1版本时,只需要删除该软链接,然后重新建立指向cuda-10.0版本的软链接即可(注意名称还是cuda,因为要与bashrc文件里设置的保持一致)

    sudo rm -rf cuda
    sudo ln -s /usr/local/cuda-10.1 /usr/local/cuda
    

    此时nvcc -V依然是10.0,无语。
    在这里插入图片描述
    好吧,看了许多解释,貌似遇到此问题人挺多。

    2.最终解决

    最终,还是改.bashrc比较有用

    vim ~/.bashrc
    
    export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin${PATH:+:${PATH}}
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
    export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda
    
    source ~/.bashrc
    

    在这里插入图片描述

    总结,软连接方法应该可行,但是实验就是不对,由于时间原因,找到一种可行的方法就好了。如果有知道原因的可以告诉我,谢谢。

    展开全文
  • CUDA降级安装失败解决...此问题应该是TensorFlow2.3.0与CUDA11.0不匹配造成的,因此我查找了网上关于彻底卸载cuda的方法,如下: sudo apt-get remove cuda sudo apt-get autoclean sudo apt-get remove cuda* cd /u

    CUDA降级安装失败解决办法

    问题及解决办法

    问题

    之前安装的cuda11.0及相应的cuDNN,安装TensorFlow2.3.0后无法调用GPU。错误是寻找libcudart.iso.10.1失败。此问题应该是TensorFlow2.3.0与CUDA11.0不匹配造成的,因此我查找了网上关于彻底卸载cuda的方法,如下:

    		sudo apt-get remove cuda 
    		sudo apt-get autoclean
    		sudo apt-get remove cuda*
    		cd /usr/local/
    		sudo rm -r cuda-11.0
    

    但是卸载之后,在我根据CUDA官网提供的安装命令执行时,出现了一下问题:

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    从图中可以看出,程序还在试图更新CUDA11.0的相关文件,并不是CUDA10.1。

    解决办法

    # locate cuda
    

    从输出的信息中找出所有与cuda-11-0相关的文件夹,进入并删除与cuda11.0相关的文件。

    # sudo apt autoremove
    

    卸载 libcublas-11-0 libcublas-dev-11-0 libcufft-11-0 libcufft-dev-11-0 libcurand-11-0 libcurand-dev-11-0 libcusolver-11-0 libcusolver-dev-11-0 libcusparse-11-0 libcusparse-dev-11-0 libnpp-11-0 libnpp-dev-11-0 libnvidia-common-450 libnvidia-extra-450 libnvjpeg-11-0 libnvjpeg-dev-11-0
    等与cuda相关的库

    # sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-10-1-local-10.1.243-418.87.00_1.0-1_amd64.deb
    # sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-1-local-10.1.243-418.87.00/7fa2af80.pub
    # sudo apt-get update
    # sudo apt-get -y install cuda
    

    最后再重新使用官网的命令安装。

    展开全文
  • 选取完相对应的cuda版本之后,在网址的下方会有Base Installer的选项,基本上就是运行这两个步骤进行,在这之前要先检查自己是否安装了独显驱动,具体可以在设置中的详细信息的“图形”项查看 运行 wget ...
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    千次阅读 2022-02-01 22:10:15
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  • 笔者安装的是版本CUDA,以及相应版本的(官网上Windows系统且CUDA版本的只对应一个CUDnn,下载它就好啦)注:安装完成后,用测试是否安装好时,一定要重启命令行!不要在安装之间就已经打开的命令行窗口输入命令...
  • ubuntu 20.04 安装与卸载 Anaconda3 + CUDA 11.1 + cuDNN 8.0.5 + PyTorch 1.9.0_m0_52650517的博客-CSDN博客 查看Ubuntu版本 lsb_release -a 查看cuda driver和gpu驱动状态版本 nvidia-smi 查看cuda runtim版本 ...
  • Windows安装及卸载CUDA

    2022-07-12 23:03:52
    注意这里的驱动版本所能支持的最高CUDA版本就行。注意CUDA不要安装的太新,根据自己的需要选择一个稳定的版本,比如和等,并且需要注意TensorFLow与CUDA的版本对应关系和PyTorch与CUDA的版本对应关系。 选择好版本后...
  • 卸载CUDA很简单,一条命令就可以了,主要执行的是CUDA自带的卸载脚本,读者要根据自己的cuda版本找到卸载脚本: sudo /usr/local/cuda-8.0/bin/uninstall_cuda_8.0.pl 1 卸载之后,还有一些残留的文件夹,之前安装的...
  • 【nvidia】2.cuda旧版本卸载

    千次阅读 2019-09-03 20:02:16
    .0,问号代表版本号 高级方法: #方法一: sudo apt-get remove nvidia-cuda-toolkit #方法二:删除cuda toolkit及依赖 sudo apt-get remove --auto-remove nvidia-cuda-toolkit #方法三: sudo apt-...
  • CUDA的安装与卸载
  • ubuntu安装卸载cuda toolkit

    千次阅读 2020-12-23 18:02:00
    一、安装 1. 进入tty界面 ... 2. 关闭图形界面 在tty中输入下面命令关闭图形界面: ...sudo chmod a+x cuda_10.0.130_410.48_linux.run 运行cuda文件: sudo ./cuda_10.0.130_410.48_linux.run 1 cu.
  • 参考资料 https://www.pianshen.com/article/7009903766/
  • win10 卸载cuda10.1

    万次阅读 2020-04-19 18:57:11
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    千次阅读 2022-02-01 22:13:14
    安装包下载地址(主博客在介绍版本选择的时候也有提到)官网各种version的CUDA下载地址官网各种cuDNN下载地址 打开“cuda_8.0.44_win10.exe”,此过程会很慢,耐心等待(这也提示我该换电脑了) 选择解压地址...
  • 使用这个方法卸载cuda sudo apt-get remove cuda sudo apt autoremove sudo apt-get remove cuda* cd /usr/local/ sudo rm -r cuda-11.x x代表版本 sudo dpkg -l |grep cuda 这个只能卸载 dpkg 然后使用 nvcc -V ...
  • 提前查电脑显卡支持的CUDA版本,便于后续下载对应的CUDA版本来源:CUDA、CUDNN在windows下的安装及配置_m0_37605642的博客-CSDN博客_cudnn配置 下载CUDA、cuDNN 官网下载都是直接下载最新的,自己需要选择 各版本...
  • win10 卸载cuda

    万次阅读 多人点赞 2018-12-17 18:55:15
    对于cuda8.0、cuda7.5的卸载都可以兼容 安装cuda9.0之后,电脑原来的NVIDIA图形驱动会被更新,NVIDIA Physx系统软件也会被更新(安装低版cuda可能不会被更新)。卸载时候要注意了,别动这2个。 2.卸载 1.前言 杀毒...
  • 安装显卡驱动的时候,最好安装高版本的,这样不会受cuda版本的影响; 三、run方式 卸载用run方式安装的CUDA和驱动 #uninstall cuda # 第一行命令不要忘记要加上perl命令,要不然会报错 sudo perl /usr/local/cuda-...
  • Ubuntu安装和卸载CUDA和CUDNN

    万次阅读 多人点赞 2018-06-14 12:08:15
    最近在学习PaddlePaddle在各个显卡驱动版本的安装和使用,所以同时也学习如何在Ubuntu安装和卸载CUDA和CUDNN,在学习过程中,顺便记录学习过程。在供大家学习的同时,也在加强自己的记忆。 卸载CUDA 为什么一...
  • 若是已安装过,想卸载旧驱动再重装,请看2.2.1 2.2.1 旧Nvidia 环境 (CUDA)的卸载 现查到的很多的教程,对于旧环境的卸载基本如下 # 卸载旧源 sudo rm /etc/apt/sources.list.d/cuda* # 卸载 旧NVIDIA驱动 sudo ...
  • 想升级到cuda11.1,需要卸载旧cuda,但是旧版一直卸载不净,导致新版cuda总是安装失败,首先使用了显卡驱动清理,强制卸载,清理注册表等各种方法,不过发现NV在Program files底下仍然有文件夹。所以首先利用卸载...
  • 我的显卡是 NVIDIA GeForce GTX 1650,之前折腾了好久已经装好了cuda10.2和对应版本的cudnn,如下图: 然后用Anaconda创建了新的环境并安装了Pytorch,在Pytorch环境下使用GPU也没问题。如下图: 现在想装...
  • windows 7 下cuda 9.0 卸载cuda8.0 安装

    千次阅读 2018-03-05 13:47:50
    1.首先对于cuda8.0、cuda7.5的卸载都可以兼容安装cuda9.0之后,电脑原来的NVIDIA图形驱动会被更新,NVIDIA Physx系统软件也会被更新(安装低版cuda可能不会被更新)。卸载时候要注意了,别动这2个。2.卸载:1.前言:...

空空如也

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卸载旧版本cuda

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