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    Windows下的Linux子系统安装

    ) 输入用户名和密码即可,回到开始菜单,找到Ubuntu图标即可打开 wsl子系统,位置在\\wsl$直接在任务管理器搜索即可 查看版本wsl -l -v 定期更新:sudo apt update &&...sudo apt upgrade 关机,叉掉窗口可能无法立刻关掉 wsl --shutdown 使用VS Code 在Ubuntu命令行输入 code ....export PATH=/usr/local/cuda-11.6/bin/${PATH:+:{PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.6/lib64...${LD_LIBRARY_PATH:+:{LD_LIBRARY_PATH}} Esc退出编辑模式,:w保存,:q退出文件 更新环境变量:source ~/.bashrc 检查:nvcc.../ (注,11.6的include和lib在不同的文件夹内,需要自己点开查看) 为上述文件添加读取和执行权限 sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.6/include/cudnn.h

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    Ubuntu下安装cuda_Ubuntu下KDE的安装删除

    ,选择continue,在下一步中去除driver项,之后选择install: 安装完成后,显示如下: 在~/.bashrc文件中添加如下环境变量: export PATH=/usr/local.../cuda-11.3/bin${ PATH:+:${ PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.3/lib64${LD_LIBRARY_PATH...:+:${LD_LIBRARY_PATH}} 验证是否安装成功 nvcc -V 安装cuDNN,到cudnn-archive下载和CUDA对应的版本 1.Navigate to your <cudnnpath...-i xxx.deb命令进行安装,使用如下命令查看安装版本 cat /usr/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 在~/.bashrc文件中添加...${LD_LIBRARY_PATH}} 多版本CUDA安装重复上述步骤即可,最后通过更改第6步、第10步中环境变量切换CUDA版本 Cuda使用中的一些问题 cmake error,报错找不到cuda_cublas_device_library

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    C++ docker_docker部署mysql

    Docker可将应用程序和基础设施层隔离,并且将基础设施当作程序一样进行管理。...明白了docker中镜像和容器的关系之后,我们想要把程序执行起来,其实就是将程序放在镜像中,通过镜像启动一个容器,在容器中执行我们的程序。 那么我们运行一个c/c++程序到底该选择怎么样的镜像呢?...启动之前我们首先会设置环境变量LD_LIBRARY_PATH: 下面我们还是通过Dockerfile 来创建一个镜像,这次我们选用ubuntu作为基础镜像,Dockerfile的内容如下: FROM.../bin/bash export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:./lib ./client & 但是我们观察COMMAND发现命令是**”..../DataImportClient.tar.gz /usr/src/myapp WORKDIR /usr/src/myapp/DataImportClient ENV LD_LIBRARY_PATH

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    Linux系统CUDA10.2+CUDNN安装教程

    这里主要针对驱动已经安装好了的环境,如何安装合适的显卡驱动这里不多赘述,本文演示的系统为Ubuntu18.04,但理论上其他Linux发行版操作类似。...这时候cuda是安装好了,但是环境变量找不到cuda程序,自己手动修改环境变量文件,通过vim或者gedit修改,对应命令分别为vim ~/.bashrc和gedit ~/.bashrc,将下面的内容添加到文件最后...export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64 export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin export...cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 至此,在Ubuntu18.04上CUDA和CUDNN安装完成。...训练测试 按照官方教程,在虚拟环境中安装Pytorch1.5并进行GPU训练测试,结果如下,成功使用CUDA训练。

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