cuda一般安装在 /usr/local/cuda/ 路径下，该路径下有一个version.txt文档，里面记录了cuda的版本信息 cat /usr/local/cuda/version.txt...即可查询 同理，cudnn的信息在其头文件里 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 即可查询 ?
https://medium.com/@changrongko/nv-how-to-check-cuda-and-cudnn-version-e05aa21daf6c cuda 版本 cat /usr.../local/cuda/version.txt cudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 测试 系统 cuda...和 cudnn 有效性 test_cuda.py import torch print(2.0) device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available...this should print a CUDA device: print(device) x = torch.Tensor([2.1]) xx = x.cuda() print(xx) # CUDNN...TEST from torch.backends import cudnn print('cudann is ' + str(cudnn.is_acceptable(xx))) 发布者：全栈程序员栈长
查看CUDA版本 方法1: 查看文件 cat /usr/local/cuda/version.txt 方法2: 命令 nvcc --version 2....查看cudnn版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 输出如下：（图中版本为6） ?
查看CUDA版本 2. 查看cudnn版本 1. 查看CUDA版本 2....查看cudnn版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 输出如下：（图中版本为6） 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处
这也就能解释，为啥NVIDIA的官网里同时有 CUDA Toolkit 和 NVIDIA Driver 两种下载了 顺便附上cudnn的下载，注意下载cuDNN，需要注册一个账号才能下载 如果你之前使用了...之后，发现，安装多版本 cuda ，多版本之间切换是可以实现的，我们应该可以直接再额外装一个cudatoolkit10，见Ubuntu安装多版本cuda，并在多版本之间切换。...——————————————————————————————————————————————————————— 顺便附上linux下cudnn版本查询方法 cat /usr/local/cuda/include.../cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 1 此处的/usr/local/cuda/include/cudnn.h 可能会因为机器不同而不同，我也不知道当年师兄们是怎么装的，...我的cudnn.h在/usr/include里面 如果你也和我一样，找不到cudnn.h 可以通过find语句全局查找 sudo find / -name ‘cudnn.h’ ————————————
（2）cuDNN是一个SDK，是一个专门用于神经网络的加速包，注意，它跟我们的CUDA没有一一对应的关系，即每一个版本的CUDA可能有好几个版本的cuDNN与之对应，但一般有一个最新版本的cuDNN版本与...一、tensorflow各个版本需要的CUDA版本以及Cudnn的对应关系 1.1 对应表格 相应的网址为： https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems...https://www.tensorflow.org/install/source_windows 版本 Python 版本 编译器 编译工具 cuDNN CUDA tensorflow_gpu-2.0.0...) 即7500，也就是cudnn的版本为7.5.0版本； （2）在Linux下当然也可以直接查看，但是通过命令更简单，进入到安装目录，执行如下命令： cat /usr/local/cuda/include.../cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 即可查询 即5005，即5.0.5版本的cudnn。
cudnn由于在8.0版本前后版本存储头文件不一样，所以需要分情况查询，如果你是8.0版本以前可以输入： cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR...-A 2 如果你是在8.0以后可以用下面命令： cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 下面我创造一个通用查询方法...，支持所有版本cudnn版本查询： cat /usr/local/cuda/include/cudnn*.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
前言 cuda版本最新是10.0。 但目前最适合我们的则是9.2或者9.1。 如果我们因为某些原因想同时使用两个版本的话，应该怎么样呢？ 很简单！一起按步骤来吧。...安装cuda和cudnn 关于具体的安装步骤可以查看这个网址：https://cloud.tencent.com/developer/article/1150185 之前已经详细地说明了，不同版本其实也是大同小异...# 这个看你自己，看当前是想用现在按照的cuda版本还是之前已经安装的cuda版本，这里我选择使用之前的cuda版本 (y)es/(n)o/(q)uit: n ---------------------...# 其他设置和之前相同即可 安装过程与之前无异，cudnn放到相应的文件夹中即可。...gcc版本，在安装新版本的gcc后并不会删除旧版本，因此我们可以随时切换gcc： cd /usr/bin prototype@prototype-X299-UD4-Pro:/usr/bin$ gcc
拓展资料： PyCharm是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制
1、查看ubuntu版本 cat /proc/version 结果： 能看到linux内核版本号、gcc版本、ubuntu版本及安装时间。...2、系统位数 uname -a 能看到linux内核版本号和系统是x86-64位的。...3、cuda版本 cat /usr/local/cuda/version.txt 版本是10.0.130 4、cudnn版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h |...grep CUDNN_MAJOR -A 2 版本是7.3.1 5、显卡驱动使用情况 inxi -G （需要先安装inxi） 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
前言 jetson无法单独安装cuda，cudnn，tensorrt的解决方法，比下载SDK manager刷机安装简单好多倍 这个方法是直接下载deb包安装，deb包安装网站 https://repo.download.nvidia.com...export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-10.2 3可以手动打开.bashrc文件，也可以用命令直接打开 sudo gedit ~/.bashrc 单独安装cudnn...简单方法但可控性低： 1首先查看仓库提供的cuDNN有哪一些。...简单方法可选择性高： 根据自己的版本在网站Index 选择需求版本 使用指令： jtop 1 查看jetson版本： 查看仓库提供的版本 之后搜索下面几个文件：（一般在common下面）例如...8.0.2.39-1+cuda10.2_arm64.deb dpkg -i libcudnn8-doc_8.0.2.39-1+cuda10.2_arm64.deb 单独安装TensorRT 方法1 和安装cudnn
通过Anaconda 安装 pytorch 是根据不同的cuda版本安装的 具体如下 cuda9.0 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0
最近发现很多QQ群和微信群里经常会有人问这么一个问题——“我安装TensorFlow GPU版本怎么总是提示CUDA版本不对或者cuDNN版本不对呢？”...cuDNN，然后在此基础上搭建TensorFlow GPU版本。...其次还要了解一下不同的TensorFlow版本所需要对应安装的CUDA和cuDNN版本是多少，因为在TensorFlow的GPU版本安装过程中，如果对应的CUDA版本和cuDNN版本不正确的话，是无法正常使用...下表整理出了TensorFlow从1.2到最新版本的CUDA和cuDNN所对应的版本集合。...TensorFlow版本 CUDA版本 cuDNN版本 1.2 CUDA Toolkit 8.0 cuDNN v5.1 1.3 CUDA Toolkit 8.0 cuDNN v6 or v6.1 1.4
二、下载对应版本的cuda, cudnn （cuda以及cudnn版本以及对应版本补丁） 百度云：链接：https://pan.baidu.com/s/195x-Vn2-_HtI54M93cvJTQ...cudnn下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download（在下载时需要先注册） ?...然后解压与cuda对应的cudnn: ?...这样就算是完成了cuda和cudnn 四、检验CUDA，CUDNN是否安装成功 win+R——>输入nvidia-smi——>nvcc -V出现以下： ?...在最好看到的都是pass那么就说明CUDA和CUDNN安装好了 五、安装TensorFlow-GPU版本 好了，安装完cuda之后就该安装TensorFlow-GPU版本的了 我的是在anconda3
525.105.17 CUDA Version: 12.0 指目前的Nvidia Driver版本所能支持的 最高 CUDA版本是12.0 也就是此时机器支持CUDA12.0以及 版本(CUDA11.8, CUDA11.7, CUDA10.0 等).另一方面 CUDA12.1, CUDA12.8等高于 CUDA12.0的版本,则不被支持.CUDA toolkitCUDA Toolkit...Pytorch2.0.0空间模版则不需要另外再安装cuDNN.因为此时Cloud Studio已经安装并配置好了GPU版本的pytorch,也就是说需要的cuDNN的子集.查看cuDNN版本 查看pytorch...;print(torch.backends.cudnn.enabled)" 查看cuDNN版本python -c "import torch;print(torch.backends.cudnn.version...针对cu11.7的情况:pip install nvidia-cudnn-cu11 进一步的,如果你需要其他小版本pip install nvidia-cudnn-cu11==9.x.y.z 当然仍然可以使用
+————+ | version() | +————+ | 5.7.23-log | +————+ 1 row in set (0.12 sec)
1、查看cuda版本 原来的老办法是这样的， cat /usr/local/cuda/version.txt 在我的jetson TX2上的和PC上是一样的， ~$ cat /usr/local/...cuda/version.txt CUDA Version 10.2.300 2、查看cudnn版本 在PC上还是原来的老办法， cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h...| grep CUDNN_MAJOR -A 2 在我的Jetson TX2上不同，发现在cudnn.h中找不到版本信息，而是在一个叫cudnn_version.h的文件夹里，是这样的， ~$ whereis...cudnn_version cudnn_version: /usr/include/cudnn_version.h ~$ cat /usr/include/cudnn_version.h | grep...CUDNN_MAJOR #define CUDNN_MAJOR 8 #define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL
Ubuntu20.04+update+net-tools+ssh+vim+python3-pip+samba+git+xrdp+virtualenv) 显卡驱动和英伟达软件安装(Driver+CUDA+cuDNN...Driver https://www.nvidia.com/Download/index.aspx CUDA https://developer.nvidia.com/cuda-downloads cuDNN...https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download TensorRT https://developer.nvidia.com/zh-cn/tensorrt...容器化或直接训练模型和推理(docker+nvidia-docker...) cuDNN的安装过程(目前需要登陆获取此链接) wget https://developer.download.nvidia.cn.../compute/machine-learning/cudnn/secure/8.2.2/11.4_07062021/cudnn-11.4-linux-x64-v8.2.2.26.tgz?
例如，某些版本的cuDNN可能只支持特定版本的CUDA。 2. 驱动程序问题 NVIDIA驱动程序不兼容或未正确安装也可能导致cuDNN初始化失败。确保你的GPU驱动程序是最新版本。 3....如何解决 CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED 错误？️ 1. 检查和匹配CUDA与cuDNN版本 确保你安装的cuDNN版本与CUDA版本相匹配。...你可以参考 NVIDIA官网的cuDNN与CUDA版本兼容表 来选择正确的版本。...检查当前CUDA和cuDNN版本： nvcc --version # 检查CUDA版本 检查cuDNN版本： import torch print(torch.backends.cudnn.version...解决方案： 卸载当前的cuDNN版本。 下载并安装与CUDA 11.1兼容的cuDNN版本。 重新编译PyTorch（如果需要）。
以 Cloud Studio 为例，讲解了其 GPU 环境的使用，包括开启空间、查看相关版本、安装和验证 cuDNN 等操作，还提及了手动安装/升级 cuDNN 的方法，以及可选的 TensorRT 的安装和验证...已经安装并配置好了 GPU 版本的 pytorch ,也就是说需要的 cuDNN 的子集。...查看cuDNN版本 查看 pytorch 是否可以调用 cuda python -c "importtorch; print(torch.cuda.is_available())" 查看 cuDNN...是否启用python -c "importtorch;print(torch.backends. cudnn.enabled)" 查看cuDNN版本python -c "importtorch;print...- 针对cu11.7的情况: pip install nvidia-cudnn-cu11 进一步的,如果你需要其他小版本pip install nvidia-cudnn-cu11==9.x.y.z -
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
