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  • 满意答案每天都补处女膜2013.11.16采纳率:49%等级:11已帮助:172人1、安装Cuda SDK官网下载和安装Cuda Toolkit,选择合适的系统版本下载,本文为介绍基于ubuntu系统的版本,个人建议下载runfile(local)的Installer...

    满意答案

    每天都补处女膜

    2013.11.16

    采纳率:49%    等级:11

    已帮助:172人

    1、安装Cuda SDK

    官网下载和安装Cuda Toolkit,选择合适的系统版本下载,本文为介绍基于ubuntu系统的版本,个人建议下载runfile(local)的Installer Type。关于显卡驱动的安装可以参见(链接-安装最新Nvidia显卡驱动 )

    如果下载文件runfile(local),大小约为1G+,文件名称格式为‘cuda_x.x.xx_linux.run’(其中x为数字,表示版本),按照下载页面安装指导安装即可。

    #shell

    sudo Run `sudo sh cuda_x.x.xx_linux.run`1212

    安装过程中会设置安装路径,如果是7.5版本,那么默认安装在路径‘/usr/local/cuda-7.5’,并在‘/usr/local/cuda’做一份映射,此项为可选项目,如果不想覆盖前版,可以不做映射。

    安装完成需要添加路径,特别是在安装不同版本的cuda共存情况下。需要在profile或.bashrc中添加一下内容:

    #添加cuda路径

    PATH=$PATH:/usr/local/cuda-7.5 (CUDA安装路径)

    #添加lib路径

    LD_LIBRARY_PATH=$LA_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-7.5/lib64

    #-----------#

    #如果做了映射,也可以使用以下内容

    PATH=$PATH:/usr/local/cuda

    #添加lib路径

    LD_LIBRARY_PATH=$LA_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64123456789123456789

    2、安装cuDNN

    官网下载和安装cuDNN,择合适的系统版本下载,需要注意的是,版本的选择与已经安装的Cuda Toolkit版本有关,否则会报错。

    #版本不对可能引发的错误提示

    E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:286] Loaded cudnn library: 5005 but source was compiled against 4007. If using a binary install, upgrade your cudnn library to match. If building from sources, make sure the library loaded matches the version you specified during compile configuration.1212

    下载的文件名为,‘cudnn-#.#-Linux-x64-v*.tgz’,大约80M左右,其中#.#为版本号–如‘8.0’,v*为版本–如‘v5’。

    tar xvzf cudnn-7.0-linux-x64-v4.tgz

    #注意cuda路径,与之前安装路径一致

    sudo cp cudnn-7.0-linux-x64-v4/cudnn.h /usr/local/cuda/include

    sudo cp cudnn-7.0-linux-x64-v4/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64

    sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn*1234512345

    cuDNN安装完成

    3、配置tensorflow

    如果tensorflow是使用whl文件安装,需要下载源码进行配置,官网推荐下载地址Tensorflow

    或者使用命令下载 展开

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  • 1、安装多个版本的CUDA这里,我们以cuda9-1版本和cuda9-0版本为例(先安装哪个无所谓)首先,在cuda版本库中选择自己需要的cuda版本。然后,选择对应的安装包,这里选择runfile类型的安装文件,以便后面设置每个cuda的...

    CUDA是什么就不介绍了,直接讲怎么实现CUDA多版本的共存和实时切换。

    1、安装多个版本的CUDA

    这里,我们以cuda9-1版本和cuda9-0版本为例(先安装哪个无所谓)

    首先,在cuda版本库中选择自己需要的cuda版本。

    然后,选择对应的安装包,这里选择runfile类型的安装文件,以便后面设置每个cuda的安装路径。

    下载完成以后,我们利用cd命令,进入到cuda_8.0.61_375.26_linux.run文件所在的目录中,然后运行下面的指令,进行安装(注意这个文件名,前面的cuda_8.0.61代表cuda的版本,后面的375.26代表的对应的NVIDIA驱动的版本,这里我用cuda8.0的安装过程为例,9.0和9.1同理)

    安装过程中在建立软链接时需要注意一下,如果你是第一次安装cuda,那么毫无疑问输入y(yes),但是如果你是安装额外版本的cuda,是否选择y(yes)就要看你的具体需求而定,简言之,就是如果你希望启用当前安装的cuda版本,就选y,如果你只是想安装这个版本,而暂时还不想启用该版本时,就选n。

    #先执行下面的命令安装相关依赖,

    #否则会出现`Missing recommended library`错误

    sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev

    sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run #开始安装

    #..一堆协议说明...

    #直接按q退出协议说明.

    zerozone@zerozone: accept/decline/quit: accept #接受协议

    Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 375.26?

    y)es/(n)o/(q)uit: n #是否显卡驱动包,由于已经安装显卡驱动,选择n

    Install the CUDA 8.0 Toolkit?

    (y)es/(n)o/(q)uit: y #是否安装工具包,选择y

    Enter Toolkit Location

    [ default is /usr/local/cuda-8.0 ]: #工具包安装地址,默认回车即可

    Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?

    (y)es/(n)o/(q)uit: y #添加链接**注意这个连接,如果你之前安装过另一个版本的cuda,除非你确定想要用这个新版本的cuda,否则这里就建议选no,因为指定该链接后会将cuda指向这个新的版本**

    Install the CUDA 8.0 Samples?

    (y)es/(n)o/(q)uit: y #安装样例

    Enter CUDA Samples Location

    [ default is /root ]: #样例安装地址默认即可

    # ***安装信息***

    Installing the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-8.0 ...

    Missing recommended library: libXi.so

    Missing recommended library: libXmu.so

    #注意,这里出现了Missing recommended library错误,

    #是因为博主在第一次安装时,没有添加最开始的那条安装相关依赖的指令,

    #之后我添加了依赖后,再次安装,就没有Missing错误了

    Installing the CUDA Samples in /root ...

    Copying samples to /root/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples now...

    Finished copying samples.

    ===========

    = Summary =

    ===========

    Driver: Not Selected

    Toolkit: Installed in /usr/local/cuda-8.0

    Samples: Installed in /root, but missing recommended libraries

    Please make sure that

    - PATH includes /usr/local/cuda-8.0/bin

    - LD_LIBRARY_PATH includes /usr/local/cuda-8.0/lib64, or, add /usr/local/cuda-8.0/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as root

    To uninstall the CUDA Toolkit, run the uninstall script in /usr/local/cuda-8.0/bin

    Please see CUDA_Installation_Guide_Linux.pdf in /usr/local/cuda-8.0/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 361.00 is required for CUDA 8.0 functionality to work.

    To install the driver using this installer, run the following command, replacing with the name of this run file:

    sudo .run -silent -driver

    Logfile is /tmp/cuda_install_6388.log

    # ***安装完成***

    配置CUDA相关环境变量

    修改~/.bashrc文件(或~/.zhsrc) 在文件末尾添加环境变量

    Tensorflow官方安装历程要求注意的是:配置PATH和LD_LIBRARY_PATH和CUDA_HOME环境变量.

    vim ~/.bashrc #修改配置文件(如果你用的是zsh,则需要修改 ~/.zshrc文件)

    #在文件结尾处添加

    export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64

    export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin

    export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda

    利用同样的方法下载你想安装的另一个版本的cuda工具包(注意是runfile类型),在安装过程中,注意cuda symbol link的选择(首次安装,选y,安装额外的版本,选n)

    2、cuda多个版本的切换

    在安装了多个cuda版本后,可以在/usr/local/目录下查看自己安装的cuda版本,如下图所示:

    这里,cuda-9.0和cuda-9.1就是我们安装的两个cuda版本了,而cuda是一个软链接,它指向我们指定的cuda版本(注意上面在设置环境变量时,使用的是cuda,而不是cuda-9.0和cuda-9.1,这主要是为了方便我们切换cuda版本,可以让我们不用每次都去该环境变量的值)

    可以使用stat命令查看当前cuda软链接指向的哪个cuda版本,如下所示:

    可以看到,文件类型是symbolic link,而指向的目录正是/usr/local/cuda-9.0,当我们想使用cuda-9.1版本时,只需要删除该软链接,然后重新建立指向cuda-9.1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-9.1 /usr/local/cuda

    想切换其他版本的cuda,只需要改动建立软链接时cdua的正确路径即可

    到此这篇关于ubuntu安装多个版本的CUDA并随时切换的文章就介绍到这了,更多相关ubuntu安装多个版本CUDA内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

    展开全文
  • 1、安装多个版本的CUDA这里,我们以cuda9-1版本和cuda9-0版本为例(先安装哪个无所谓)首先,在cuda版本库中选择自己需要的cuda版本。[图片上传失败...(image-7421b8-1540209119247)]然后,选择对应的安装包,这里选择...

    CUDA是什么就不介绍了,直接讲怎么实现CUDA多版本的共存和实时切换。

    1、安装多个版本的CUDA

    这里,我们以cuda9-1版本和cuda9-0版本为例(先安装哪个无所谓)

    首先,在cuda版本库中选择自己需要的cuda版本。

    [图片上传失败...(image-7421b8-1540209119247)]

    然后,选择对应的安装包,这里选择runfile类型的安装文件,以便后面设置每个cuda的安装路径。

    [图片上传失败...(image-85ec0d-1540209119247)]

    下载完成以后,我们利用cd命令,进入到cuda_8.0.61_375.26_linux.run文件所在的目录中,然后运行下面的指令,进行安装(注意这个文件名,前面的cuda_8.0.61代表cuda的版本,后面的375.26代表的对应的NVIDIA驱动的版本,这里我用cuda8.0的安装过程为例,9.0和9.1同理)

    安装过程中在建立软链接时需要注意一下,如果你是第一次安装cuda,那么毫无疑问输入y(yes),但是如果你是安装额外版本的cuda,是否选择y(yes)就要看你的具体需求而定,简言之,就是如果你希望启用当前安装的cuda版本,就选y,如果你只是想安装这个版本,而暂时还不想启用该版本时,就选n。

    #先执行下面的命令安装相关依赖,

    #否则会出现`Missing recommended library`错误

    sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev

    sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run #开始安装

    #..一堆协议说明...

    #直接按q退出协议说明.

    zerozone@zerozone: accept/decline/quit: accept #接受协议

    Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 375.26?

    y)es/(n)o/(q)uit: n #是否显卡驱动包,由于已经安装显卡驱动,选择n

    Install the CUDA 8.0 Toolkit?

    (y)es/(n)o/(q)uit: y #是否安装工具包,选择y

    Enter Toolkit Location

    [ default is /usr/local/cuda-8.0 ]: #工具包安装地址,默认回车即可

    Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?

    (y)es/(n)o/(q)uit: y #添加链接**注意这个连接,如果你之前安装过另一个版本的cuda,除非你确定想要用这个新版本的cuda,否则这里就建议选no,因为指定该链接后会将cuda指向这个新的版本**

    Install the CUDA 8.0 Samples?

    (y)es/(n)o/(q)uit: y #安装样例

    Enter CUDA Samples Location

    [ default is /root ]: #样例安装地址默认即可

    # ***安装信息***

    Installing the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-8.0 ...

    Missing recommended library: libXi.so

    Missing recommended library: libXmu.so

    #注意,这里出现了Missing recommended library错误,

    #是因为博主在第一次安装时,没有添加最开始的那条安装相关依赖的指令,

    #之后我添加了依赖后,再次安装,就没有Missing错误了

    Installing the CUDA Samples in /root ...

    Copying samples to /root/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples now...

    Finished copying samples.

    ===========

    = Summary =

    ===========

    Driver: Not Selected

    Toolkit: Installed in /usr/local/cuda-8.0

    Samples: Installed in /root, but missing recommended libraries

    Please make sure that

    - PATH includes /usr/local/cuda-8.0/bin

    - LD_LIBRARY_PATH includes /usr/local/cuda-8.0/lib64, or, add /usr/local/cuda-8.0/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as root

    To uninstall the CUDA Toolkit, run the uninstall script in /usr/local/cuda-8.0/bin

    Please see CUDA_Installation_Guide_Linux.pdf in /usr/local/cuda-8.0/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 361.00 is required for CUDA 8.0 functionality to work.

    To install the driver using this installer, run the following command, replacing with the name of this run file:

    sudo .run -silent -driver

    Logfile is /tmp/cuda_install_6388.log

    # ***安装完成***

    配置CUDA相关环境变量

    修改/.bashrc文件(或/.zhsrc) 在文件末尾添加环境变量

    Tensorflow官方安装历程要求注意的是:配置PATH和LD_LIBRARY_PATH和CUDA_HOME环境变量.

    vim ~/.bashrc #修改配置文件(如果你用的是zsh,则需要修改 ~/.zshrc文件)

    #在文件结尾处添加

    export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64

    export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin

    export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda

    利用同样的方法下载你想安装的另一个版本的cuda工具包(注意是runfile类型),在安装过程中,注意cuda symbol link的选择(首次安装,选y,安装额外的版本,选n)

    2、cuda多个版本的切换

    在安装了多个cuda版本后,可以在/usr/local/目录下查看自己安装的cuda版本,如下图所示:

    [图片上传失败...(image-7e7777-1540209119247)]

    这里,cuda-9.0和cuda-9.1就是我们安装的两个cuda版本了,而cuda是一个软链接,它指向我们指定的cuda版本(注意上面在设置环境变量时,使用的是cuda,而不是cuda-9.0和cuda-9.1,这主要是为了方便我们切换cuda版本,可以让我们不用每次都去该环境变量的值)

    可以使用stat命令查看当前cuda软链接指向的哪个cuda版本,如下所示:

    [图片上传失败...(image-c64eca-1540209119247)]

    可以看到,文件类型是symbolic link,而指向的目录正是/usr/local/cuda-9.0,当我们想使用cuda-9.1版本时,只需要删除该软链接,然后重新建立指向cuda-9.1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-9.1 /usr/local/cuda

    想切换其他版本的cuda,只需要改动建立软链接时cdua的正确路径即可

    展开全文
  • ubuntu 安装多个CUDA版本并可以随时切换

    万次阅读 多人点赞 2018-05-26 16:33:44
    1、安装多个版本的CUDA这里,我们以cuda9-1版本和cuda9-0版本为例(先安装哪个无所谓) 首先,在cuda版本库中选择自己需要的cuda版本。 然后,选择对应的安装包,这里选择runfile类型的安装文件,以便后面设置每个...

    CUDA是什么就不介绍了,直接讲怎么实现CUDA多版本的共存和实时切换。

    1、安装多个版本的CUDA

    这里,我们以cuda9-1版本和cuda9-0版本为例(先安装哪个无所谓) 
    首先,在cuda版本库中选择自己需要的cuda版本。 
    这里写图片描述

    然后,选择对应的安装包,这里选择runfile类型的安装文件,以便后面设置每个cuda的安装路径。 
    这里写图片描述

    下载完成以后,我们利用cd命令,进入到cuda_8.0.61_375.26_linux.run文件所在的目录中,然后运行下面的指令,进行安装(注意这个文件名,前面的cuda_8.0.61代表cuda的版本,后面的375.26代表的对应的NVIDIA驱动的版本,这里我用cuda8.0的安装过程为例,9.0和9.1同理)

    安装过程中在建立软链接时需要注意一下,如果你是第一次安装cuda,那么毫无疑问输入y(yes),但是如果你是安装额外版本的cuda,是否选择y(yes)就要看你的具体需求而定,简言之,就是如果你希望启用当前安装的cuda版本,就选y,如果你只是想安装这个版本,而暂时还不想启用该版本时,就选n。

    #先执行下面的命令安装相关依赖,
    #否则会出现`Missing recommended library`错误
    sudo apt-get install freeglut3-dev build-essential libx11-dev libxmu-dev libxi-dev libgl1-mesa-glx libglu1-mesa libglu1-mesa-dev 
    
    
    sudo sh cuda_8.0.61_375.26_linux.run #开始安装
    
    #..一堆协议说明...
    #直接按q退出协议说明.
    zerozone@zerozone: accept/decline/quit: accept  #接受协议
    
    Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 375.26? 
    y)es/(n)o/(q)uit: n  #是否显卡驱动包,由于已经安装显卡驱动,选择n
    
    Install the CUDA 8.0 Toolkit?
    (y)es/(n)o/(q)uit: y #是否安装工具包,选择y
    
    Enter Toolkit Location
    [ default is /usr/local/cuda-8.0 ]: #工具包安装地址,默认回车即可
    
    Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?
    (y)es/(n)o/(q)uit: y #添加链接**注意这个连接,如果你之前安装过另一个版本的cuda,除非你确定想要用这个新版本的cuda,否则这里就建议选no,因为指定该链接后会将cuda指向这个新的版本**
    
    Install the CUDA 8.0 Samples?
    (y)es/(n)o/(q)uit: y #安装样例
    
    Enter CUDA Samples Location
     [ default is /root ]:  #样例安装地址默认即可
    
    # ***安装信息***
    Installing the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-8.0 ...
    
    Missing recommended library: libXi.so
    Missing recommended library: libXmu.so
    #注意,这里出现了Missing recommended library错误,
    #是因为博主在第一次安装时,没有添加最开始的那条安装相关依赖的指令,
    #之后我添加了依赖后,再次安装,就没有Missing错误了
    
    Installing the CUDA Samples in /root ...
    Copying samples to /root/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples now...
    Finished copying samples.
    
    ===========
    = Summary =
    ===========
    Driver:   Not Selected
    Toolkit:  Installed in /usr/local/cuda-8.0
    Samples:  Installed in /root, but missing recommended libraries
    
    Please make sure that
     -   PATH includes /usr/local/cuda-8.0/bin
     -   LD_LIBRARY_PATH includes /usr/local/cuda-8.0/lib64, or, add /usr/local/cuda-8.0/lib64 to /etc/ld.so.conf and run ldconfig as root
    
    To uninstall the CUDA Toolkit, run the uninstall script in /usr/local/cuda-8.0/bin
    
    Please see CUDA_Installation_Guide_Linux.pdf in /usr/local/cuda-8.0/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 361.00 is required for CUDA 8.0 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_6388.log   
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    配置CUDA相关环境变量 
    修改~/.bashrc文件(或~/.zhsrc) 在文件末尾添加环境变量

    Tensorflow官方安装历程要求注意的是:配置PATHLD_LIBRARY_PATHCUDA_HOME环境变量.
    
    vim ~/.bashrc #修改配置文件(如果你用的是zsh,则需要修改 ~/.zshrc文件)
    
    #在文件结尾处添加
    export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64
    export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
    export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda
    
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    利用同样的方法下载你想安装的另一个版本的cuda工具包(注意是runfile类型),在安装过程中,注意cuda symbol link的选择(首次安装,选y,安装额外的版本,选n)

    2、cuda多个版本的切换

    在安装了多个cuda版本后,可以在/usr/local/目录下查看自己安装的cuda版本,如下图所示: 
    这里写图片描述

    这里,cuda-9.0和cuda-9.1就是我们安装的两个cuda版本了,而cuda是一个软链接,它指向我们指定的cuda版本(注意上面在设置环境变量时,使用的是cuda,而不是cuda-9.0和cuda-9.1,这主要是为了方便我们切换cuda版本,可以让我们不用每次都去该环境变量的值)

    可以使用stat命令查看当前cuda软链接指向的哪个cuda版本,如下所示: 
    这里写图片描述

    可以看到,文件类型是symbolic link,而指向的目录正是/usr/local/cuda-9.0,当我们想使用cuda-9.1版本时,只需要删除该软链接,然后重新建立指向cuda-9.1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-9.1 /usr/local/cuda
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    想切换其他版本的cuda,只需要改动建立软链接时cdua的正确路径即可

    展开全文
  • 首先,在cuda版本库中选择自己需要的cuda版本。 然后,选择对应的安装包,这里选择runfile类型的安装文件,以便后面设置每个cuda的安装路径。 下载完成以后,我们利用cd命令,进入到cuda_8.0.61_375.26_linux....
  • 在ubuntu上安装多个版本CUDA,并且可以随时切换

    万次阅读 多人点赞 2018-04-28 13:23:29
    首先,在cuda版本库中选择自己需要的cuda版本。 然后,选择对应的安装包,这里选择runfile类型的安装文件,以便后面设置每个cuda的安装路径。 下载完成以后,我们利用cd命令,进入到cuda...
  • 个人觉得这种安装方法不是很好,原因有以下,首先是这种安装比较麻烦,需要我们自己去选择相对应的cuDNN和CUDA Toolkit,其次是这种安装方式不利于我们多环境下的开发(比如我们在anaconda下有多种环境需要安装不同...
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    千次阅读 2019-01-16 15:21:45
    最近机器学习的课设需要用到Tensorflow来跑...上网查安装GPU版本的Tensorflow要有CUDA和cuDNN的支持,于是去看CUDA和cuDNN的安装教程(安软件安到害怕的我这次选择先仔细看网友们的填坑总结,再开始安装,事实证明...
  • 点击上方“小白学视觉”,选择“星标”公众号重磅干货,第一时间送达引子一直有人在研习社问我,怎么去做OpenCV + CUDA的加速支持。其实网上用搜索引擎就可以找到一堆文章,但是其实你会发现,按照他们的做法基本都...
  • 看了很多教程之后,决定采用anconda来安装tensorflow,因为都说gpu的版本速度更快,所以选择gpu版本。 下面详细介绍在win10的配置情况 Nvidia ----- Geforce MX150 怎么看电脑是否有GPU 在开始中找到并打开NVIDIA...
  • 要配置Tensorflow的GPU版本,需要先配置好CUDA和cuDNN。...具体需要怎么选择可以参考下图(图片来源于博客:https://blog.csdn.net/weixin_39704651/article/details/79605585):关于CUDA8.0和cuDNN v6.0的配置可...
  • 显卡决定驱动程序,驱动程序决定cuda、cudnn版本cuda、cudnn版本决定tensorflow-gpu版本,或者能不能用tensorflow-gpu。 查看自己的显卡型号是不是支持cuda(tensorflow-gpu需要这东西) h...
  • Ubantu怎么安装cudnn v4

    千次阅读 2016-05-28 23:03:24
    首先,先去官网下载安装包。...选择对于cuda驱动的版本。我下载的是cudnn v4版本。下载完之后先解压缩:tar -xvzf cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-prod.tgz 然后: $cd cuda/include $sudo cp cudnn.h /usr/local/incl
  • 主要是通过Anaconda环境下配置Pytorch这篇主要是在Anaconda下安装无CUDA版本的Pytorch,由于后来清华镜像源下线之后,Anaconda下安装似乎是非常缓慢,所以还是建议直接用PIP安装一、安装Anaconda1 进入2 安装比较...
  • 果断下载其Release版本使用cmake配置编译选项并进行编译,结果发现问题怎么这么多。其实,如果不编译CUDA和GPU相关的模块的话,一般也不会存在什么问题。 结果当我我选择编译CUDA和GPU模块之后,出现各种问题,比如...
  • Pytorch学习-(1)

    2021-01-20 02:40:04
    1. pytorch简介 ...(4) 选择自己的的配置和CUDA版本,如果你不知道怎么CUDA版本,可以点击这个链接:link (5)用win+r打卡cmd,之后用第4步中的Command来安装你的Pytorch,注意这个只适用于py
  • CUDA版本:8.0 CUDNN版本:5.0 只需要下载3rd目录下的下载地址,解压出来后。安装完cuda8.0即可编译 如果不想自己编译可以下载下面已经编译好的库文件即可,库文件里面包含了CUDA8.0的下载地址 和所有要用到的工具等...
  • 开始学习GPU并行编程(一)

    千次阅读 2018-07-06 12:04:07
    最开始想要安装cuda9.0+vs2017(因为博主做电磁散射建模,用的一个软件支持cuda9.0及以上)所以选择了这个版本。但是遇到了一个问题,网上一直没有解决方案。。。比如这个问题。。。我不知道是怎么解决的。。。。...
  • 网上给出的caffe安装教程基本上需要自己编译,我在编译的过程中遇到很多问题,弄...这里 找到了答案详细步骤① 提前配置好anaconda下的python3.5、cuda8.0、cudnn5或6等,不再多说② 选择合适的版本下载(我用的是...
  •   上期介绍了明日之星pytorch,这期介绍怎么安装,安装方法也五花八门,包括怎么选择版本,是否有GPU等等,感觉都不够细致,还有很多错方法,绕了很多弯路。   GPU到底是什么这里不过多介绍,可以参考别的优秀博...
  • 神经网络学习小记录42——windows下的tensorflow-gpu=1.13.2环境配置学习前言环境内容Anaconda安装下载Cudnn和CUDA配置tensorflow环境安装VSCODE 学习前言 好多人问环境怎么配置,还是出个教程吧。 环境内容 ...
  • 之前一直在debug中跑图像处理的内容,总是处理速度非常不理想。不知道程序中有的步骤为什么...并且opencv版本cmake的时候并没有选择其中world整体lib库打包的选项,那时候还不太明白怎么直接配置PropertiesSheet,...
  • 在这里记录一下,免得下次遇到问题忘了怎么解决。 首先我是找了几篇文章,将需要用上的环境都准备好。 第一篇 参考文章,不过这篇文章少了前期几个步骤。 第一步,安装Microsoft visual studio2017 前面的安装都是...

空空如也

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怎么选择cuda版本