1 cuda 1.1 下载cuda10.01.2 安装cuda10.0 2 cudnn7.4.1 2.1 cudnn下载2.2 cudnn配置 3 系统环境变量配置4 测试 1.cuda 1.1 下载cuda10.0 cuda官网 按照自己的需求下载对应版本的cuda，本次下载为cuda10.0。 1.2 安装cuda10.0 点击下载好的安装包。 这里我默认安装
cuDNN 功能模块解析 Abstract 本cuDNN 8.0.4开发人员指南概述了cuDNN功能，如可自定义的数据布局、支持灵活的dimension ordering，striding，4D张量的子区域，这些张量用作其所有例程的输入和输出。这种灵活性可简单集成到任何神经网络实现中。 要访问cuDNN API参考，请参阅cuDNN API
不得不bb一句，玄学真玄学。注意看报错信息。 首先我是遇见了这样的个问题 其实问题就是cudnn库的软连接找不到，于是乎我就按照这篇教程 https://blog.csdn.net/qq451882471/article/details/106967942 这个博客老哥写的确实顶，不得不说。我按照他的步骤进行下去了，但是还是没办
网上太多教程了，试了一溜十三招基本上都挂了。 还是自己写一套吧！ 安装和卸载NVIDIA驱动 首先要确保驱动已经卸载干净 sudo apt-get purge nvidia* sudo apt-get autoremove 检查自己GPU版本，之后到官网去下载，这种办法安装比较稳妥，其他网络安装办法有时候出错不知道咋回事。 lsh
------------恢复内容开始------------ 1.安装pytorch https://pytorch.org/get-started/locally/ 在这个网站上根据cuda版本选择命令： conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch 安装过程中出现了： CondaError: Downloaded bytes did not match Content-Le
一、独显 二、装驱动 https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 三、装cuda 通用gpu加速库 1、查看gpu支持的对高版本的cuda nvdia控制面板——帮助——系统信息——组件 2、下载cuda https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 3、装cuda 选择自定义
I downloaded cuda 10.0 from the following link CUDA 10.0 Then I installed it using the following commands: sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804_10.0.130-1_amd64.deb sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu
官网网址：https://tensorflow.google.cn/install/source#linux cuda版本查看：nvcc -V 或 cat /usr/local/cuda/version.txt cudnn版本查看：cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2，图示版本为7.0.5 tensorflow和cuda, cudnn版本对应关系
TensorFlow框架This is probably because cuDNN failed to initialize 解决对策整理和验证 第一段代码 2020-03-24 20:52:36 816 收藏分类专栏： 深度学习笔记版权Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to se
@微星笔记本win10装Ubuntu18+NVIDIA驱动+cuda+cudnn+tensorRT+搜狗 1微星笔记本配置介绍 开始之前做一下介绍，记录一下整个装机过程以及未解决的问题。 笔记本配置：微星绝影GS65 stealth 9SE-670CN 整体配置还好，用来学机器学习的，顺便吐槽，无线网卡真心不好，无线新买的到手一个月
非root用户在服务器上安装CUDA和cudnn到指定目录 （适用于服务器上管理员已安装好显卡驱动或已安装的CUDA版本无法满足自己要求） 首先下载CUDA10.1 (无需登录，一定要下update2，其他版本无法自定义目录) https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-update2 打开网页后
安装 Nvidia 显卡驱动 1. sudo ubuntu-drivers autoinstall 2. sudo reboot 3. 检查是否安装成功 nvidia-smi 4. 安装最新显卡驱动（由于一般使用较新的软件因此必需） http://www.nvidia.com/Download/index.aspx 下载对应的驱动 开始搜索 software & Updayes 转到附加驱动选择
近期很多小伙伴询问我如何安装GPU版本tensorflow，其实特别简单。首先你的电脑一定要有NVIDIA显卡，算力现在的电脑应该普遍满足，不做考虑。 看到网上有许多GPU安装的方法，倍感麻烦，在此做简单安装介绍。 第一步：下载cuda10.0和cudnn 点我获取，提取码：e8fu cuda10.0安装其实直接默认即
关于入门前的准备：对于Anaconda、cuda、cudnn和TensorFlow环境的安装（图文） 关于Acaconda的安装 只需要到官网下载并安装 链接：https://www.anaconda.com/ 安装成功之后，效果展示如下。 开始菜单栏： 打开Anaconda Navigator的界面： 第一次试用Jupyter Notebook编写一段很简单的py
1.NVIDIA 驱动下载[可选]在NVIDIA驱动下载页面选择并下载与自己显卡匹配的驱动NVIDIA驱动下载页面2.CUDA Toolkit 下载在NVIDIA Developer官网找到CUDA Toolkit下载页面选择如下配置即可获得CUDA Toolkit下载地址CUDA Toolkit选项3.cuDNN 下载cuDNN需要登录NVIDIA Developer账号
https://blog.csdn.net/zhangpeterx/article/details/89175991 二、解决方法 因为我一开始是直接在Pycharm里安装的tensorflow-gpu库，个人感觉应该是缺少了相关的库安装导致的。故我使用conda再次安装一下tensorflow-gpu， conda install tensorflow-gpu 然后问题就解决了。
刷机后在Xavier上安装了python，CUDA，cudnn，OpenCV和TensorRT，查看他们的版本。 1. python Xavier上python2和python3都有。 #查看python2版本 python -V #查看python3版本 python3 -V 2. CUDA 下面这两种方法都可以的。 cat /usr/local/cuda/version.txt nvcc -V
目录前言CUDN10的安装一、去官网进行下载：二、打开下载的exe文件进行安装三、测试是否安装成功cuDNN安装一、去官网下载：二、cuDNN目录移动到CUDN目录三、设置环境变量 前言 使用 GPU 并不是绝对必要的，但我们强烈推荐使用 GPU。大部分代码示例都可以在笔记本电脑的 CPU 上运行
1. torch.cat(data, axis) # data表示输入的数据, axis表示进行串接的维度 t = Test() t.num = 50 print(t.num) a = torch.tensor([[1, 1]]) b = torch.tensor([[2, 2]]) x = [] x.append(a) # 维度是[1, 1, 2] x.append(b) # 维度是[2, 1, 2] c = torch.cat(x, 0) # 将维度
设置这个 flag 可以让内置的 cuDNN 的 auto-tuner 自动寻找最适合当前配置的高效算法，来解决达到优化运行效率的问题。 如果网络的输入数据维度或类型上变化不大，设置 torch.backends.cudnn.benchmark = true 可以增加运行效率； 如果网络的输入数据在每次 iteration 都变化
实验室购置了一个TITAN RTX GPU，需安装在服务器上，记录下配置过程备忘用。 系统及硬件确认 由于需要安装在服务器上，首先要将操作系统改为GPU支持的版本。一般服务器安装版本为 Windows server系列，TITAN RTX 并不支持。在官网下载驱动程序必须版本对应，否则会出现兼容性问题。
我的最终配置：WIN10 anaconda cuda10.0 cudun7.4 python3.7 tensorflow1.13.1 numpy 1.16.4 遇到的问题一： 我初始安装的cudnn版本是 cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.5.32，运行程序时出现如下的问题： Unknown: Failed to get convolution algorithm. This is probably because
首先明确cudnn就是cuda的一个补丁 0. 查看cuda版本 nvcc -V ubuntu下查看cuda版本和cudnn版本 cat /usr/local/cuda/version.txt cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 1. win10查看cudnn版本 (env_torch) C:\Program Files\NVIDIA GPU Co
为何有这种需求： 服务器上非root账户； hanlp以tensorflow2.0+为基础； 服务器原有cuda版本9.0，cudnn7.1.3，均不符tensorflow2.1.0要求，无法启动GPU运算 踩坑合集 1.上官网下载与tensorflow=2.1.0对应的cuda(cuda 10.1) 甩链接：https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/10.1/
1、安装CUDA、cuDNN、Anaconda、Tensorflow-GPU和pyTorch： 准备安装文件： ubuntu@ubuntu:~$ ls anaconda3 NVIDIA-Linux-x86_64-440.31.run Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh snap cuda_10.0.130_410.48_linux.run
