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  • Linux 安装多版本CUDA2022-04-21 17:32:37

    安装CUDA 同样的在运行不同代码的时候,需要的环境不同,所以需要不同的GPU环境,Cuda的需要自然也就发生改变 特别是关于tensorflow的运行中。 首先我们需要在nvidia的官网上找到我们所需要的cuda版本,接下来可以根据各自的实际要求来选择 当前环境配置:Ubuntu20.04 gcc-5, gcc-8, gcc-9,

  • /usr/bin/ld: 找不到 -lcudnn2021-11-24 09:04:20

    命令行进入 /usr/local/cuda-10.0/lib64 路径下,运行以下命令: sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/ cd /usr/local/cuda/lib64/ sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.7sudo ln -s libcudnn.so.7.4.2 libcudnn.so.7sudo ln -s libcudnn.so.7 libcudnn.so

  • Jetson Xavier NX远程登录2021-11-12 13:33:39

    一. 远程桌面 在windows10远程上操作jetson Xavier,远程的前提:jetson xavier和Windows的PC在同一个局域网内(我这里是直接在windows10上开启热点)。 安装xrdp:sudo apt-get install xrdp vnc4server xbase-clients 1.1:桌面共享没反应 桌面共享其实就是一个vnc-server(因此没有必要

  • ubuntu18.04上部署深度学习环境(包含opencv、驱动、cuda、cudnn、tensorflow、keras)2021-08-01 17:02:56

    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

  • 使用bert-as-serve时,报错ImportError: libcudnn.so.7: cannot open shared object file: No such file2020-12-27 20:00:02

    查找服务器上是否有libcudnn.so.7 这个文件,命令:find /usr/local -name ‘libcudnn.so.7’ 没有的话,就从其他服务器上拷贝,然后按照以下步骤找到在本服务器上应该存放的位置 先看服务器上安装的cuda版本,命令:ll /usr/local 使用FileZilla软件,进入对应版本的文件夹路径,点击lib64

  • cudnn8.0.5 /sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda/lib64/libcudnn_cnn_infer.so.8 is not a symbolic link2020-11-27 00:00:10

    $ sudo ldconfig /usr/local/cuda/lib64 报一堆错 /sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda/lib64/libcudnn_cnn_infer.so.8 is not a symbolic link /sbin/ldconfig.real: /usr/local/cuda/lib64/libcudnn_ops_infer.so.8 is not a symbolic link /sbin/ldconfig.real: /

  • Ubuntu16.04 更新 cudnn版本2019-09-11 17:05:36

    运行程序错误: nsorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:343] Loaded runtime CuDNN library: 7.1.4 but source was compiled with: 7.2.1.  CuDNN library major and minor version needs to match or have higher minor version in case of CuDNN 7.0 or later version.

  • CMake工程找不到相应的cuDNN版本的问题2019-07-11 23:03:57

    (1) 去官网下载相应的版本,因为电脑之前安装的是 CUDA8.0 ,找跟 CUDA 版本兼容的 cuDNN 下载即可,我选择的是 cuDNN v7.1.4 Runtime Library for Ubuntu16.04(Deb) 和  cuDNN v7.1.4 Developer Library for Ubuntu 16.04 (Deb)  注意这里下载安装包時需要帐号登陆才可以。

  • 深度学习常用指令集合2019-07-09 14:04:58

    cudnn7.5.0软链接 sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/ #复制动态链接库 cd /usr/local/cuda/lib64/ sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.7 #删除原有动态文件 sudo ln -s libcudnn.so.7.5.0 libcudnn.so.7 #生成软衔接(注意这里要和自己下载的cudnn版本对应,可以在

  • 安装备忘录(三)2019-06-15 21:51:36

    ****CUDA,cuDNN在 cd /usr/local 下 ** cuda version:cuda-8.0 path: /usr/local/cuda-8.0 cuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txt ** cudnn version libcudnn.so.5.1.5 path: /usr/local/cudnn-5.1/lib64/libcudnn.so.5.1.5 tensorflow已安装在

  • Caffe安装问题13_libcudnn.so fileformat not recognized treating as linker script2019-05-08 18:51:50

    1 问题 /usr/bin/ld:/usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so: file format not recognized; treating as linker script /usr/bin/ld:/usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so:1: syntax error collect2: error: ld returned 1 exit status Makefile:582: recipe for target '.build

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