之前在服务器的全局环境中的cuda被人瞎动破坏了（很气），现在做下在局部环境里的重装。 首先下载好两个文件，下载位置是用户文件的首页地址。cuda和cudnn不多说，版本匹配做好。 用xshell登录进入服务器，直接在默认环境下，激活环境：activate tf(环境的名字)。 安装cuda： sh cuda_9.2.148_39
1.检查自己电脑支持的cuda lhw@lhw-Dell-G15-5511:~$ nvidia-smi Wed Oct 20 00:00:21 2021 +-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 470.63.01 Driver Version: 470.63.01 CUDA Version: 11.4 | |-
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
显卡驱动之前已经安装好了，过程分享在这里 Y9000p，3060-laptop，ubuntu安装显卡驱动nvidia-driver-470 之后新建虚拟环境里装了pytorch，百度到的方法，过程比较顺利，所以没有写流程 转载一个别人写的链接：Ubuntu20.04.2LTS系统下安装CUDA +cuDNN+PyTorch 因为之前装470驱动的时候会自
这个问题解决了一天。。。。 好好的训练代码，换了一台机器，就报错了。 以为是cuda11造成的，担心cuda版本和pytorch版本不匹配，一顿重装，结果没解决。 问题现象： raceback (most recent call last): File "train.py", line 100, in <module> main(opt) File "train.py", li
欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等； 本篇概览 自己有一台2015年的联想笔记本，显卡是GTX950M，已安装ubuntu 16.04 LTS桌面版，为了使用其GPU完成deeplearning4j的训练工作，自己动手安
代码： cudnn.benchmark = True 代码释意：通过如上设置让内置的cuDNN的auto-tuner自动寻找最适合当前配置的高效算法，来达到优化运行效率的问题。 遵循准则： 网络的输入数据维度或类型上变化不大，设置为true可以增加运行效率；如果网络的输入数据在每个iteration都变化的话，会导致cn
深度学习环境的搭建 1.下载安装Anconda 2.下载安装CUDA 3.下载安装cuDNN 4.下载安装PyTorch 5.验证
更换gcc版本 sudo apt install gcc-10 sudo rm /usr/bin/gcc sudo ln -s /usr/bin/gcc-10 /usr/bin/gcc 安装NVIDIA驱动 禁用图形界面 sudo systemctl set-default multi-user.target sudo reboot 开机后按 ctrl + alt + f1进入命令行 安装Driver 参考这篇文章 https://www.cnbl
安装d2l需要的环境 Anaconda 去anaconda的官网下载即可。 在Win的话可以很方便的使用其可视化界面：anaconda-navigator Anaconda | Individual Edition 下载pytorch 最好是一步到位的直接装GPU版本。 地址在这里：Start Locally | PyTorch 在此之前，先根据自己的GPU和驱动版本安装CUD
文章目录 前言1. 问题描述2. 问题原因3. 解决过程 前言 本篇博客主要解决在安装tensorflow-gpu之后，使用gpu训练模型时报错的问题。 1. 问题描述 软件版本号OSUbuntu 18.04CUDA10.1cuDNN7.6.5TensorFlow-GPU2.3.0 # test whether GPU can be used import tensorflo
安装openpcdet pytorch1.3 mmdetection3d：pytorch1.5 cuda10.1 安装Nvidia驱动参考：Ubuntu18.04安装Nvidia显卡驱动教程 查看显卡支持的CUDA版本号：NVIDIA CUDA Toolkit Release Notes 安装CUDA和cuDNN参考：Ubuntu18.04安装CUDA、cuDNN 安装miniconda3：miniconda官网 选择Minicond
PyTorch当前支持的CUDA只支持到11.1，你可以通过命令 sudo nvidia-smi查看你当前驱动支持的cuda版本，这里我没法确定版本需不需要强制一定匹配，也没有测试。 我这里按照强制一定匹配的思路来，CUDA 11.1对应的驱动程序是nvidia-driver-455，但是我在ubuntu20上安装这个驱动，总是报失
1、官网 https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose#installation 2、安装依赖， 这一步没出问题 https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose/blob/master/doc/installation/1_prerequisites.md 3、下载以及安装openpose https://github.com/C
1、CUDA安装： 官网下载地址https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 下载完成之后傻瓜式安装（注：在安装选项时最好选择自定义安装） 测试是否安装成功： 在cmd中输入命令nvcc -V 出现如下结果，即安装成功 2、CUDNN安装 官网https://developer.nvidia.com/zh-cn/cudnn，找到与自己
1.pycharm 下载tensorflow-gpu 3.2 file>setting>project>projectinterpreter tensorflow-gpu2.3 2.下载英伟达开发工具 cuda_10.1.105_418.96_win10.exe https://www.aliyundrive.com/s/fHGeu9AN6Jk cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.5.32.zip 解压cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.5
怎么用nvidia显卡 跑深度学习的模型 1、首先，你有一台电脑，操作系统为ubuntu18.04。 第一步：就是安装nvidia显卡的驱动，让显卡能正常工作。 （1）第一种方法：进入英伟达官网下载： https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 根据你的显卡类型选择： 下载以后安装就行
日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） Ubuntu 安装 CUDA、cuDNN、anaconda、pycharm、tensorflow、pytorch、JDK1.8 PyTorch 安装 GPU版本(CUDA/cuDNN) PyTorch 安装 GPU版本(CUDA/cuDNN) window 安装 PyTorch pytorch gpu
ubuntu18.04上部署深度学习环境 安装opencv为显卡安装驱动安装并行运算工具CUDA安装cudnn安装gpu版本的tensorflow安装keras 对于新手来说，在ubuntu上部署深度学习开发环境是有一定难度的，特别是容易出现一些莫名其妙的错误，经常会出现安装完不行又卸载，卸载完又重新安装的痛
1.下 cuda toolkit 8.0 https://developer.nvidia.com/cuda-80-download-archive 2.下 cuDNN 6.0 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 3. 把 cuDNN 里的 bin、include、lib 里的东西放到 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0 相应文件夹里 4.
文章目录 前言一、Anaconda 3 下载安装二、确定一下你的GPU是否支持CUDA1.查看GPU2. 必应 / google搜索：NVIDIA XXXXXX + SPECIFICATION 三、CUDA下载安装1.直接搜索CUDA 10.0进行下载2.安装好后，打开anaconda的terminal输入 四、cuDNN下载安装1.下载cuDNN(需要先注册一下)2.
anoconda在使用虚拟环境下的tensorflow模块时，经常会出现如下错误： UnknownError: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above. [Op:Conv2D] 可能很多帖
本文为记录文 个人习惯用keras框架，由于keras和tensorflow版本的不断更新，目前使用比较稳定的版本list是： keras==2.3.1 tensorflow-gpu=2.2.0 cuda==10.1 cudnn==7.6.5 仅记录一下，方便以后安装时查看
Win10+RTX3060机器学习环境配置 1、下载准备 2、下载安装CUDA和CUDNN 2.1 cuda和cudnn下载 2.2 cuda和cudnn安装 3、安装GPU版pytorch与TensorFlow 3.1 下载 3.2 安装 1、下载准备 相关的安装包比如CUDA、CUDNN、Pytorch等
centos 安装cuda cudnn #禁用nouveau [root@localhost cuda] # sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf blacklist nouveau options nouveau modeset=0 [root@localhost cuda]# sudo dracut --force [root@localhost cuda]# reboot # 查询是否成功禁用nouveau 如果没有结
