深度学习环境配置 ubuntu安装CUDA10.2失败！ 按照网上教程安装CUDA10.1 或 CUDA10.2时候，即执行官方的命令的时候 root@6c000e89a184:~# sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run 执行完这条命令后，直接提示了安装错误。查看log [INFO]: File does not exist, skipping: /usr/local/cuda
https://blog.csdn.net/wuyanxue/article/details/122116279 Ubuntu20.04编译opencv3.4.9 with CUDA10.2 support先前在编译opencv的时候，没有CUDA支持，本文介绍了opencv3.4.9添加CUDA支持的编译过程。 OPENCV使用CUDA的文档可以参考：https://docs.opencv.org/3.4.9/da/d2c/tutori
1 安装CUDA10.2 下载CUDA：CUDA-Toolkit-Archive，选择CUDA Toolkit 10.2版本 选择操作系统、架构、Distribution及其版本（这里是Ubuntu18.04）和runfile（local）文件格式 可以使用wget下载，亦可复制链接进行下载 下载完成后:sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run 步骤说明
https://blog.csdn.net/zong596568821xp/article/details/86077553 1 什么是TensorRT一般的深度学习项目，训练时为了加快速度，会使用多 GPU 分布式训练。但在部署推理时，为了降低成本，往往使用单个 GPU 机器甚至嵌入式平台（比如 NVIDIA Jetson）进行部署，部署端也要有与训练时相同的深度学
作者：RayChiu_Labloy 版权声明：著作权归作者所有，商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处 之前用tensorflow的时候，对显卡、python版本、cuda版本之类的限制比较死，现在用pytorch，依然很小心cuda之类版本的对应关系，但是最近在低配置环境测试的时候发现有时候cuda版本不够用，
cuda安装 会提示： ***WARNING: Incomplete installation! This installation did not install the CUDA Driver. A driver of version at least 384.00 is required for CUDA 10.0 functionality to work.忽略就行。 设置环境变量 在主目录下的~/.bashrc文件添加如下路径 export
1 安装CUDA10.2 下载CUDA：CUDA-Toolkit-Archive，选择CUDA Toolkit 10.2版本 选择操作系统、架构、Distribution及其版本（这里是Ubuntu18.04）和runfile（local）文件格式 可以使用wget下载，亦可复制链接进行下载 下载完成后:sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run 步骤说明
弄了好多天，各种从头开始学，终于弄完了，记录一下整个过程。 1. VS2019 版本：VS Community 2019 - 16.10.4 安装详细信息：只选了“使用C++的桌面开发” 静候安装完毕。 2. CUDA10.2 ① 驱动 刚开始看电脑的驱动版本为9.2.xxx，过于古早，简直是万恶之源，导致我后面去下载CUDA9.2以及ZED SDK
集群工作站： 载入环境 module load cuda10.2/toolkit/10.2.89 module load cuda10.2/blas/10.2.89 module load cuda10.2/fft/10.2.89 module load cudnn7.6-cuda10.2/7.6.5.32 module load anaconda3/2020.7 module load ml-pythondeps-py37-cuda10.2-gcc/4.0.1 module load ope
