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  • 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CUDA这里,我们以cuda9-1版本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   
    # ***安装完成***
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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
  • CUDA是什么就不介绍了,直接讲怎么实现CUDA版本的共存和实时切换。 1、安装多个版本CUDA 这里,我们以cuda9-1版本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。 ...
  • 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
    CUDA是什么就不介绍了,直接讲怎么实现CUDA版本的共存和实时切换。 1、安装多个版本CUDA 这里,我们以cuda9-1版本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。 ...

    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.
    
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    = 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   
    # ***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
    

    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

    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
  • 看了几篇论文,也想着用手头的老设备来学习学习GPU计算,因为...今天以lenovo W530为例说明怎么搭建起gpu计算环境. 主要参考的是: https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html#installdrive...

    看了几篇论文,也想着用手头的老设备来学习学习GPU计算,因为学校有matlab正版,虽然python很火,以后再说了.

    计算机编程和并行计算,野路子做过一些.

    今天以lenovo W530为例说明怎么搭建起gpu计算环境. 主要参考的是: https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html#installdriver-windows

    step 1: 安装NVIDA显卡驱动 http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us ,找到你的卡的驱动下载就好.

    step 2: 安装后在"控制面板"打开"NVIDA控制面板" ,找到要下载的CUDA的版本号. (重要)

    step 3: 下载cuda和cuDNN: http://developer.nvidia.com/cuda-downloads 和 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

    step 4: 后面的安装和配置略过.

     

     

    展开全文
  • ##安装看分割线的,拉到中间就能看到,上面的这个看看怎么选择CUDA和CUDNN 本机配置 系统:Win10 64位 显卡:GTX 8...

    借鉴原文地址1:https://blog.csdn.net/qq_33289694/article/details/102605042?ops_request_misc=%7B%22request%5Fid%22%3A%22158305058919725211964535%22%2C%22scm%22%3A%2220140713.130056874…%22%7D&request_id=158305058919725211964535&biz_id=0&utm_source=distribute.pc_search_result.none-task
    借鉴原文地址2:https://blog.csdn.net/houzupi2534/article/details/100010836

    ##安装看分割线的,拉到中间就能看到,上面的这个看看怎么选择CUDA和CUDNN

    本机配置
    系统:Win10 64位
    显卡:GTX 850M

    WIN10安装CUDA10
    安装cuda前一定要安装VS
    我电脑之前就有装VS2013和VS2015,建议装VS2015

    CUDA Toolkit 10.0 Download:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
    在这里插入图片描述
    (可以离线安装[local],也可在线下载安装[network])。
    下载完成后,打开安装程序:
    安装路径可以默认也可以自定义。之后点击ok就行。(我选默认)
    在这里插入图片描述
    下图点击同意并继续
    在这里插入图片描述
    下图一定要选自定义,尝试过精简安装失败,选择自定义安装后后面也是全勾选,就能成功。
    在这里插入图片描述
    可以选择默认路径或者自定义安装路径,记下安装的路径。(我选默认路径)
    在这里插入图片描述
    安装完后就完成了。安装完成后系统变量会自动添加,可自行查看系统变量
    在这里插入图片描述
    验证安装:cmd命令后输入nvcc -V
    在这里插入图片描述
    以上就是cuda成功安装全过程
    有一处在看别人安装的时候有设置,但是我没有设置cuda也显示安装成功了:
    添加环境变量:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\lib\x64(在系统变量这个窗口上面)
    在这里插入图片描述
    WIN10安装cuDNN
    打开cuDNN网页:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
    没有账号的需注册账号才能下载
    选择与CUDA匹配的cuDNN版本进行下载
    下图中 I Agree处需要勾选上
    在这里插入图片描述
    选择操作系统版本
    在这里插入图片描述
    下载之后是个压缩包文件,解压缩:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    将CUDA\bin、CUDA\include、CUDA\lib中的内容拷贝到相应的C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0文件路径下即可(因为此处我是默认路径的,此处只用把三个文件夹全部选中复制粘贴进以上路径的文件夹即可,不需一一复制,会自动找到位置):
    在这里插入图片描述
    按道理来讲到这里cuDNN应该已经算安装完毕了,但是参考一个博文,还是添加了cuDNN的环境变量,不知道是否有必要?
    在这里插入图片描述

    WIN10卸载cuda9.0
    不要用一些杀毒软件来卸载,进入Windows设置窗口,选择应用
    在这里插入图片描述
    进去后找带NIVIDA字的软件,一般都在一起,图标也很明显
    我只保留了
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    其他的全部删除

    卸载完后,你会发现电脑—开始—所有程序,里面那个关于NVIDIA的程序文件不见了
    存在的话,也可以看看里面还剩下什么,可以搜索看看
    当然,C盘里面C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit文件也可以删除了
    用杀毒软件垃圾扫描下,清理下电脑,主要是清理注册表
    这样就可以装新的cuda10.0了

                     <div id="article_content" class="article_content clearfix">
            <link rel="stylesheet" href="https://csdnimg.cn/release/phoenix/template/css/ck_htmledit_views-833878f763.css">
                            <div id="content_views" class="markdown_views prism-atom-one-dark">
                    <!-- flowchart 箭头图标 勿删 -->
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                        <path stroke-linecap="round" d="M5,0 0,2.5 5,5z" id="raphael-marker-block" style="-webkit-tap-highlight-color: rgba(0, 0, 0, 0);"></path>
                    </svg>
                                            <h1><a name="t0"></a><a id="TensorFlow_20__GPU_0"></a>TensorFlow 2.0 - GPU安装</h1>
    

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    #################分割线

    如果是刚刚入门的同学,先看第一篇博客。Anaconda与Pycharm安装

    安装显卡驱动网址

    更新网址PS: 每个人电脑上肯定是有的,可以根据需要更新一下驱动

    CUDA安装也可以直接在我的百度云下载:

    链接:https://pan.baidu.com/s/1JDsywrT7g0H9nrhn4ejokA
    提取码:cft9

    下载地址

    在这里插入图片描述

    根据自己每个人的电脑系统版本下载,然后安装。

    在这里插入图片描述

    选择默认路径

    在这里插入图片描述

    点击接受

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    接下来特别要注意了!!!!

    首先红框位置的是一个应用程序,没什么用,所以去掉。

    在这里插入图片描述

    如果有Visual Studio Code的编译器那么可以随意选择,如果没有的话,就一定记得将√去掉(因为我用的是Pycharm,所以不打勾)

    在这里插入图片描述

    (1)这里如果New Version大于或者等于Current Version,可以打钩可以不打钩,

    (2)如果没有安装驱动,那就必须安装驱动,打钩

    (3)如果Current Version大于New Version 那么一定不可以安装(不打勾),因为低版本无法将高级版本覆盖。

    可能以上有点啰嗦,其实光看第三句就可以。

    在这里插入图片描述

    安装的位置不需要改变

    在这里插入图片描述

    可以看到这里的Visual Studio Integration 没有安装

    在这里插入图片描述

    目前为止CUDA已经安装完成。

    测试CUDA版本

    首先进入到图示目录,就是CUDA的安装目录C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\bin

    在这里插入图片描述

    在dos下输入命令nvcc -V查看版本号

    在这里插入图片描述

    接下来就是添加系统变量了,选中高级系统设置,点击环境变量,选中系统变量中的Path,再点击编辑

    在这里插入图片描述

    弹出图示对话框,在你装好CUDA之后,这两项会自动添加。

    在这里插入图片描述

    接下来再下载cuDNN

    在这里插入图片描述

    下载完成之后,解压缩到当前文件夹,并将文件名改为cudnn

    在这里插入图片描述

    然后将cudnn文件夹整个复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0

    在这里插入图片描述

    再次添加环境变量,相比于刚才多了两个,具体的操作是新建然后复制

    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\extras\CUPTI\libx64

    C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\cudnn\bin

    新添加的环境变量在最后,需要指定上移到图示位置。

    在这里插入图片描述

    展开全文
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    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
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  •   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...
  • 装了好几天的tensorflow,终于今天装好了。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...第二步,安装cuda 以上是在tensorflow官网找到的,各个版本所对应的windows系统下各个工具
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  • 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。。。。...
  • 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
  • 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,弄了很久也没有配置好然而官方给出了prebuilt的版本,网址 BVLC/caffe at windows之前看到过prebuilt版本但一直不知道怎么使用,后来在...
  • 安装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的下载地址或文件,直接vs打开后即可编译。编译时请选择ReleaseDLL 下载编译...
  • 版本依赖 python: ==2.7,>=3.6.0 paddlepaddle: >=2.0 LAC: >=2.1 一键安装 用户可以使用以下方式进行一键安装及预测: pip安装 pip install ddparser 半自动安装 先从 ...

空空如也

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cuda安装版本怎么选择