方法一 a. 添加Ubutun系统的apt源 添加方式-往下翻 b. 自动安装 应用程序-软件和更新-附加驱动-选择合适版本安装即可 c. 继续安装cudnn 方法二 1. 禁用自带的nouveau驱动 sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf 最下方添加以下内容 blacklist nouveau options nouvea
背景简介 作为刚入门深度学习的小白，准备兴高采烈的开始用GPU跑深度学习算法.已经安装好了tensorflow的CPU版本，都是想要加速，搭建tensorflow-gpu的版本。 我的环境是python==3.7, tensorflow==1.15，这两个的安装可以去参考其他教程，为什么在2021年还选择1.15的版本，因为我要用的代码
在整个机器学习的过程中，配置环境一直是一个比较复杂的事情，今天介绍几种根据英伟达官方文档来配置环境的方法。 安装方案 https://gitlab.com/nvidia/container-images/cuda/ 国内同步镜像：https://gitee.com/zionfuo/cuda 安装脚本在dist目录下 选择cuda的版本号 矩池云上cuda
Loaded runtime CuDNN library,揭露NVIDIA的阴谋!!! 过了一个大年，嘻哈哈！小红包，大红包，各种相亲！！ 一个月没动电脑，再打开跑个模型装个脸，出错了，亚撒西！！ 如果你也一样，那就看下去吧。。。 这种情况简直不可能，我可是严格按照nvidia指导操作： 注：我的环境配置为：tensorlfow1.10+cuda9.0+
目录 1.硬件配置 2.通过conda安装 3.手动安装 3.1下载CUDA 3.2下载cudnn 3.3安装CUDA 3.4安装cudnn 3.5使用pycharm 安装tensorflow-gpu 4.可能出现的问题 5.实现 1.硬件配置 查找自己手上的资源 系统：win10 64 位 GPU：RTX 1050Ti 根据------查找显卡的架构，只要大于3就可
未经允许，不得转载。 目录1、环境2、驱动安装3、cuda安装4、cudnn安装5、Tensorflow2.4安装6. PyTorch 1.7 安装 1、环境 显卡：Gtx 1080Ti 系统：Ubuntu16.04 并行：cuda11.1和对应的cudnn8.1 软件：Tensorflow2.4 和 PyTorch1.7 驱动：460.39 cuda链接：https://pan.baidu.com/s/1_01EZN_UjQ
☆具体操作在bilibili这儿：https://www.bilibili.com/video/BV1Zt411T7zE?p=3 1 先下载cuda工具包（cudatoolkit）和cudnn cudatoolkit的选择在另一篇文章中说过了 https://blog.csdn.net/ahao6666666/article/details/113733621 cudnn的下载直接选择最新的即可，我的cudnn的版本目
项目场景： windows安装paddlepaddle-gpu出现错误 环境描述： 系统：win10 cuda版本：10.0.130 cudnn版本：v7.6 Nvidia 显卡驱动411.63（这个很关键） paddlepaddle版本：v1.8（gpu版，我在v1.7，v2.0也出现了这个问题） python版本：3.6 问题描述： 按照飞桨（paddle）官网的安装教程一步一步来，最后验证安
文章目录 前言一、安装Anaconda二、下载并安装CUDA三、下载cuDNN四、环境变量配置五、安装TensorFlow（GPU版）附（百度网盘CUDA和cuDNN文件链接）： 前言 我的电脑使用的是GTX1650显卡，为使用TensorFlow2.4，尝试了多个版本的CUDA，安装最后总是会失败。多次尝试下，最终选择使用TensorF
Ubuntu16.04下cuda9.0+cudnn7.0安装 https://zhuanlan.zhihu.com/p/58114055 Ubuntu安装anaconda 介绍、安装、配置 https://blog.csdn.net/haeasringnar/article/details/82079943 Linux下的Pytorch安装（cuda9.0+cudnn7.0）,linux,pytorch,cuda90cudnn70 https://www.pythonf.cn/r
文章目录 一、Windows1.1 CPU1.2 GPU 二、Linux2.1 CPU2.2 GPU 三、macOS3.1 CPU3.2 GPU 一、Windows Windows端：https://tensorflow.google.cn/install/source_windows 1.1 CPU 1.2 GPU 二、Linux Linux端：https://tensorflow.google.cn/install/source 2.1 CPU
本文链接：https://blog.csdn.net/tjhyx2012/article/details/112955582 作为一名新手，也是出于兴趣，我通过查找有关资料，使用RTX3080显卡搭建了基于Pycharm+Python+Cuda+cuDNN+TensorFlow工具的开发环境，也解决了一些问题，希望对刚入门深度学习的新手有所帮助，也欢迎比较懂的朋友多提宝
今天显卡终于到了，穷孩子只能用GTX 1050Ti，留下了贫穷的泪水（手动狗头） 搭环境 查了下，貌似这个GPU只能装cuda-9.0 + cudnn-7.4.1，然后官网下载了n次，下载结果都只是个32B的文件，然后找了几个同学也没有这个安装包，真的麻烦 然后就是科学上网，下载了N久，终于把这几个文件下载下来了，然后
1.cuda安装 https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-base 运行exe文件 点击同意 选择自定义 cuda选择中取消visual studio 如果当前版本驱动程序大于cuda驱动程序版本则不安装，等于随便。小于的话一定安装。 接下来一路默认即可 点击关闭 检查环境变量
文章目录 一、安装Anaconda + Pycharm二、安装Cuda + Cudnn1、确定自己的显卡配置2、确定Cuda + Cudnn版本3、安装Cuda + Cudnn（1）安装Cuda（2）安装Cudnn 4、配置环境变量 三、TensorFlow + keras + pycharm1、确定TensorFlow + keras版本2、创建虚拟环境3、安装TensorFlow + k
新系统配置Mask RCNN目标检测源码运行笔记（Demo模式） 安装Vmware+Ubuntu16.04安装GCC安装CUDA_10.0及cuDNN安装anaconda补充 原文在这里 Mask RCNN目标检测源码运行笔记（Demo模式） 这篇博客主要讲一下从win10开始的零基础安装要求的环境 安装Vmware+Ubuntu16.04 如果不想重装
1.Cuda和cuDNN安装 1.1 显卡版本、Cuda版本和cuDNN版本的关系 参考CSDN博客：nvidia驱动，cuda与cudnn的关系 NVIDA驱动，在NVIDA控制面板的系统信息，组件中看到的driver就是。CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计
Win10系统配置RTX3060ti GPU深度学习主机pytorch环境 0. 前言1. 安装Anaconda***** 新建环境 ***** 2. 安装CUDA和cuDNN(1) 安装显卡驱动(2) 下载CUDA(3)下载cuDNN(4) 安装CUDA和cuDNN 3. 下载Pytorch下载方式1（慢，易失败）下载方式2安装方式 4. 安装PyCharm***** 使用方法 **
在cuDNN中简化Tensor Ops 在Tesla V100 GPU中引入神经网络模型以来，神经网络模型已迅速利用NVIDIA Tensor Cores进行深度学习。例如，基于Tensor Core的解决方案宣布了ResNet50训练的性能记录。 NVIDIA的cuDNN库 使CUDA程序员能够优化循环神经网络和卷积神经网络，以实现GPU加速。概述
文章目录 一、安装NVIDIA显卡驱动二、安装CUDA1.下载CUDA2.安装CUDA3.验证安装 三、安装cuDNN四、Anaconda3安装 一、安装NVIDIA显卡驱动 去英伟达的官网下载驱动，找到自己对应的型号搜索驱动：英伟达官网驱动下载，如果是笔记本的话注意选Notebooks版本的。 下载完之后打开，
环境：ubuntu16.04+cuda10.2+2080TI，未安装opencv和caffe。 【cuda 版本 nvcc -V 或者 cat /usr/local/cuda/version.txt cudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2】 安装：第一次安装GPU版本的openpose安装了几天，都没有装成功，caffe能编译成功，但
时隔一年，再装tensorflow，发现windows10上面安装已经比之前简单了很多 https://www.tensorflow.org/install/gpu?hl=zh-cn 现在GPU 版本和 CPU版本已经合并了，所以可以直接安装 pip install tensorflow 碰到错误，可能是因为之前装 tensorflow-gpu失败导致的 https://www.cnblogs.
说明 踩了无数坑，在此血泪总结。 1.先查看电脑显卡所支持的CUDA版本 cuda版本是向下兼容的！！ （1）找到并且打开NVIDIA控制面板 点击鼠标右键就能找到，或者右下角，长这样 （2）查看确定CUDA版本 注意！！！！！！！！！！ CUDA版本是可以向下兼容的，并不一定要一一对应，比如，我电脑上看到的是CUDA 11.0，那可以下
1. 总结方法： 1）安装cuda和cudnn之前，需要检查独立显卡的显卡驱动。 2）若无驱动，或驱动版本不知道，可以通过右击到设备管理器中查找。 上面我的是集成显卡，所以显示不太一样，若为独立显卡，应该是四个数，4位为你的驱动版本。若没有，则需要到官网下载对应独立显卡的驱动。（下面是在台式机
文章目录 准备工作(第二步最重要)编译cmake编译选项（仅供参考，自行适配） 准备工作(第二步最重要) 下载opencv 4.4.4以及相应版本的opencv_contrib 修改cmakelist，在opencv\modules\dnn\CMakeLists.txt文件中添加 add_definitions(-DHAVE_CUDA=1) 尝试了很多教程，但是他们
