Linux上的CUDA发行版曾经有一个名为version.txt的文件,该文件的内容如下: CUDA Version 10.2.89 这是非常有用的。但是,从CUDA 11.1开始,此文件不再存在。 如何在Linux上从命令行检查/path/to/cuda/toolkit,确定我正在查看的确切版本?包括subversion吗?
我在Nvidia Quadro FX 3800工作站上安装CUDA7.0(与TensorFlow一起使用)有困难。我想知道这是不是因为GPU不再受支持了。/cuda_7.0.28_linux.run --kernel-source-path=/usr/src/linux-headers-3.13.0-76-generic
$ vi /tmp/
我在windows上用我的GTX1080来利用cuda,我从nvidia网站安装了cuda工具包10,并在medium:上使用这个教程设置了环境变量。ERROR: can't open libdevice for compute_50id 0 b'GeForce GTX 1080'0Summary:因
我是Python编程的新手,我尝试运行一些DCGAN训练脚本RuntimeError: CUDA environmentdistribution (cupy-cudaXX), make sure that the version of CuPy you installed matches with the version of CUDAsite-packages\cupy\core\__init__.py)
> c:\users\keyvane\anaconda
我安装了nvidia-docker,为了测试我的安装,我运行了docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:10.0-base nvidia-smi。CUDA版本与我在常规终端的容器外运行nvidia-smi时得到的完全相同。我的主要困惑是,为什么CUDA版本从容器内部被报告为11.4。当我在这个容器内启动一个bash终端并查看/usr/local中的CUDA安装时,我只看到了10.0版本,
我安装了一些版本(2.4.3),发现我的GPU无法工作。我需要安装带有GPU支持的任何2.x.x版本的keras。我已经安装了CUDA 10.1 cudnn 8.0.5,经过多次尝试,也尝试了11.2版本与cudnn8.1.1(也尝试11.5)。开始搜索tensorflow的版本,它可以找到我的GPU。10.1:Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
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