linux查看CUDA版本、CUDNN版本、显卡的使用情况。...查看cuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txt 查看cudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep...CUDNN_MAJOR -A 2 查看显卡的硬件状况 nvidia-smi linux下： ?
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...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...) x = torch.Tensor([2.1]) xx = x.cuda() print(xx) # CUDNN TEST from torch.backends import cudnn print
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...cuda9.0+cudnn7.0安装教程 1、下载cuda9.0 下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 2、安装cuda 安装...安装结束后，临时解压文件夹会自动删除； 安装目录，建议默认即可； 注意：临时解压目录千万不要和cuda的安装路径设置成一样的，否则安装结束，会找不到安装目录的！！！...选择自定义安装 安装完成后，配置cuda的环境变量； 命令行中，测试是否安装成功； 步骤如下（部分过程图）： 安装完成，先查看系统变量，然后添加cuda的系统变量： 查看： 添加系统变量后如下图所示...3、cudnn下载 官网下载：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 4、cudnn安装 解压文件夹，将解压后的文件夹下的文件拷贝到cuda安装目录下
所以，NVIDIA显卡驱动和CUDA工具包本身是不具有捆绑关系的，也不是一一对应的关系，只不过是离线安装的CUDA工具包会默认携带与之匹配的最新的驱动程序。...总结：CUDA和显卡驱动是没有一一对应的。...（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...总结：cuDNN与CUDA没有一一对应的关系 （3）CUDA 工具包附带的 CUPTI。 CUPTI，即CUDA Profiling Tools Interface (CUPTI)。...在CUDA分析工具接口（CUPTI）能够分析和跟踪靶向CUDA应用程序的工具的创建。
PaddlePaddle在各个显卡驱动版本的安装和使用，所以同时也学习如何在Ubuntu安装和卸载CUDA和CUDNN，在学习过程中，顺便记录学习过程。...在供大家学习的同时，也在加强自己的记忆。本文章以卸载CUDA 8.0 和 CUDNN 7.05 为例，以安装CUDA 10.0 和 CUDNN 7.4.2 为例。...卸载CUDA 为什么一开始我就要卸载CUDA呢，这是因为笔者是换了显卡RTX2070，原本就安装了CUDA 8.0 和 CUDNN 7.0.5不能够正常使用，笔者需要安装CUDA 10.0 和 CUDNN...安装CUDA 安装的CUDA和CUDNN版本： CUDA 10.0 CUDNN 7.4.2 接下来的安装步骤都是在root用户下操作的。...10 和 CUDNN 7.4.2 的安装。
我们知道做深度学习离不开GPU，不过一直以来对GPU和CPU的差别，CUDA以及cuDNN都不是很了解，所以找了些资料整理下，希望不仅可以帮助自己理解，也能够帮助到其他人理解。...先来讲讲CPU和GPU的关系和差别吧。截图来自资料1（CUDA的官方文档）： ?...在 CUDA 的架构下，一个程序分为两个部份：host 端和 device 端。Host 端是指在 CPU 上执行的部份，而 device 端则是在显示芯片上执行的部份。...———-华丽的分割线——————————————————————- cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）：是NVIDIA打造的针对深度神经网络的加速库，是一个用于深层神经网络的...如果你要用GPU训练模型，cuDNN不是必须的，但是一般会采用这个加速库。
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 ?
安装CUDA10 1.去官网下载想要的cuda https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 2.选中一个 下载包， ?...若成功显示以上信息，至此CUDA安装成功 安装CUDNN 1.下载cudnn7.6.0 安装包 https://developer.nvidia.com/cudnn 然后可能需要注册一个帐号才能继续，...进入得到的cuda文件夹，复制一些东西到我们之前安装cuda的路径下（/usr/local/cuda/） cd cuda sudo cp lib64/lib* /usr/local/cuda/lib64.../ sudo cp include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ 接下来 进入安装cuda的目录： cd /usr/local/cuda/lib64 更新cuDNN...libcudnn.so.7 libcudnn.so sudo ldconfig 注释：因为我们安装的cudnn是7.6.0，所以上面的文件后面的数字是7.6.0 或者 7 如果安装的是其他版本的cudnn
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 本文介绍： 接下来我为大家带来超级详细的Windows10环境下cuda和cuDNN下载和安装方法： 1 ....： 如果想下载cuda的其他版本可以点击2. 1.3 下载 如下按照红框所选进行下载cuda10.1版本： 2. cuDNN下载： 下载地址：https://developer.nvidia.com...2.1.2 注册完成以后进入如下界面，选择相应的cuda版本下载cuDNN版本 3....安装cuDNN： 对下载的cuDNN压缩包解压后出现如下三个文件夹子， 然后找到cuda的安装路径，我的安装路径如下： C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit...\CUDA\v10.1 分别将cuDNN三个文件夹的内容分别复制到cuda对应的文件夹里面。
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...-c pytorch CUDA 8.x conda install pytorch torchvision cudatoolkit=8.0 -c pytorch CUDA 10.0 conda install
导读 本文将介绍如何在Ubuntu下安装深度学习需要使用的CUDA 和 cudnn。 1....CUDA安装 前往官网[1]下载符合自己系统版本的CUDA，根据自己电脑配置和系统情况，选择对应的选项，如下图： CUDA 根据网页的安装提示操作，如下图： 安装提示 打开终端进入到CUDA安装文件所在文件夹...~/.bashrc 查看安装的版本信息 nvcc -V # cat /usr/local/cuda/version.txt nvcc信息 2. cudnn安装 官网[2]下载与CUDA对应的cudnn...-10.0-linux-x64-v7.4.2.24.solitairetheme8 cudnn 将解压后的文件复制到cuda目录下 sudo cp cudnn/include/cudnn*.h /usr.../cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 参考资料 [1] CUDA官网: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads [2] cudnn
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...目录 1、查看系统推荐的cuda版本 2、官网下载cuda软件包 3、安装 4、环境配置 5、验证cuda是否正常 ---- ---- 1、查看系统推荐的cuda版本 查看前应先安装显卡驱动，可以查看NVIDIA...显卡驱动安装 nvidia-smi 这里显示的是cuda11.4版本 2、官网下载cuda软件包 官网cuda下载 对应的cuda版本 这里选择11.4.4的版本 wget https://developer.download.nvidia.com...安装是否成功：关闭当前命令行，并执行 source ~/.bashrc nvcc -V 最后显示安装的cuda版本为11.4，安装成功。.../bandwidthTest 这里最后Result=pass表示cuda显卡带宽测试通过 至此：cuda安装，环境配置和验证已完成，欢迎大家指出错误并讨论～ 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献
检查Driver Note: 一台机器只能对应一个nvidia driver，而一个nvidia driver可以对应多个cuda。只要在自己的路径下把cuda指定成特定版本就行。...nvidia driver版本 决定了 可用的cuda范围，进而决定了 可用的tensorflow-gpu版本。所以，每次上一台新机器前，首先确定nvidia driver版本。...安装Cuda 查看本机操作系统： cat /etc/issue 前往英伟达官网，下载对应的cuda版本： ? Note： 以下以cuda9.0为例。...-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH source ~/.bashrc 查看cuda版本，验证是否安装成功： nvcc -V 安装Cudnn 下载对应的cudnn安装包。...lib* /usr/local/cuda-9.0/lib64/ sudo cp cudnn/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-9.0/include/ 设置软链接
本篇概览 自己有一台2015年的联想笔记本，显卡是GTX950M，已安装ubuntu 16.04 LTS桌面版，为了使用其GPU完成deeplearning4j的训练工作，自己动手安装了CUDA和cuDNN...lang=cn，然后选择对应的显卡和操作系统，我的选择如下图所示： 点击上图搜索按钮后，进入下图页面，点击下载： 下载得到的文件名为NVIDIA-Linux-x86_64-460.84.run 关闭图形页面.../cuda-toolkit-archive，点击红框中的链接： 如下图，下载Linux版本： 继续选择x86_64： 选择具体的Linux版本及其版本号： 要下载的东西不少，一个安装程序和三个补丁.../lib64/libcudnn* 执行检查确认的命令cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2，如果安装顺利会有以下输出： #...* 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL) #include "driver_types.h" 至此，Ubuntu16安装CUDA(9.1)和cuDNN
1、查看cuda版本 原来的老办法是这样的， cat /usr/local/cuda/version.txt 在我的jetson TX2上的和PC上是一样的， ~$ 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_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL) 所以这里Jetson TX2上的cuda10.2 + cudnn8.2。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
大家好，我是Peter~ 本文记录下深度学习中Pytorch和cuda对应版本关系。...官方地址：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 查看CUDA版本 使用nvidia-smi命令显示的cuda版本信息 nvidia-smi...需要注意的是：注意低版本的Pytorch是否向上支持更高版本的CUDA。...高版本的Pytorch一般能兼容低版本CUDA Pytorch -V 1.0.0 # CUDA 10.0 conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1...cuda100 -c pytorch # CUDA 9.0 conda install pytorch==1.0.0 torchvision==0.2.1 cuda90 -c pytorch #
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 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
（多卡环境）在使用torchsummary()进行可视化的时候，代码报错： RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR 在代码中设置指定...GPU，代码仍旧运行不成功 device = torch.device(“cuda:3” if torch.cuda.is_available() else “cpu”) model = model.to...(2) model = vgg11(pretrained=False) if torch.cuda.is_available(): # device = torch.device("cuda:...']对可以使用的显卡进行限定之后, 显卡的实际编号和程序看到的编号应该是不一样的, 例如上面我们设定的是os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']="0,2", 但是程序看到的显卡编号应该被改成了...'0,1' 也就是程序所使用的显卡编号实际上是经过了一次映射之后才会映射到真正的显卡编号上面的。
还是以谷歌的colab为例，查看gpu、cuda、cudnn信息 import torch torch....__version__ '1.4.0' 也就是说colab上自带的pytorch版本是最新的1.4.0版本 torch.version.cuda '10.1' torch.backends.cudnn.version...() cuda是计算平台，cudnn是GPU加速库，cuda和cudnn的版本要对应。...torch.cuda.get_device_name(0) 'Tesla T4' 目前使用的显卡是Tesla T4，查了下价格，2万左右。
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