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如何查看CUDACUDNN

cuda一般安装在 usrlocalcuda 路径下,该路径下有一个version.txt文档,里面记录了cuda的信息cat usrlocalcudaversion.txt 即可查询 同理,cudnn

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Linux查看CUDA以及cudnn

查看CUDA 方法1: 查看文件 cat usrlocalcudaversion.txt 方法2: 命令 nvcc --version 2. 查看cudnncat usrlocalcudaincludecudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2输出如下:(图中为6) ?

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    干货:TensorFlow1.2~2.1各个GPUCUDA和cuDNN对应整理

    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怎么总是提示CUDA不对或者cuDNN不对呢?” 为了解决大家这个问题,我特意把TensorFlow1.2到最新所需要的CUDA和cuDNN对应的做了个整理,希望能够对大家有帮助。 cuDNN,然后在此基础上搭建TensorFlow GPU。 其次还要了解一下不同的TensorFlow所需要对应安装的CUDA和cuDNN是多少,因为在TensorFlow的GPU安装过程中,如果对应的CUDAcuDNN不正确的话,是无法正常使用 下表整理出了TensorFlow从1.2到最新的CUDA和cuDNN所对应的集合。

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    win10下安装GPU的TensorFlow(cuda + cudnn

    安装成功后,那种快乐是无法言语的~~~~~所以在此我必须的记录一下我的艰辛历程~~~~一、 明确自己电脑的适配的cuda在此之前你需要在电脑上安装有VS,在这里直接给出百度云连接:链接:https: 二、下载对应的cuda, cudnn(cuda以及cudnn以及对应补丁)百度云:链接:https:pan.baidu.coms195x-Vn2-_HtI54M93cvJTQ 提取码:kqcr 下载对应的cuda cuda下载地址:https:developer.nvidia.comcuda-toolkit-archive?? 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好了,安装完cuda之后就该安装TensorFlow-GPU的了我的是在anconda3 + python3.6.2 + tensorflow-gpu 1.13.1 # 创建一个名为tensorflow-py36的环境,指定Python是3.6)conda create --name tensorflow-py36

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    pytorch:不同的CUDA和CUDNN安装教程

    通过Anaconda 安装pytorch 是根据不同的cuda安装的具体如下cuda9.0conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorchCUDA

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    TensorFlow2.1.0最新安装详细教程

    此篇教程将介绍如何安装最新TensorFlow框架(2.1.0)安装步骤1.常用IDE安装2.CUDA安装3.cuDNN神经网络加速库安装4.TensorFlow框架安装常用IDE安装用户在Python 若当前高于安装,则取消勾选“Display Driver”;若当前低于或等于安装,保留默认信息安装即可。???安装完毕后,我们来测试一下CUDA是否安装成功。 登录账户后,进入cuDNN的下载界面,勾选“I Agree To the Terms of the cuDNN Software License Agreement”,即可显示cuDNN的下载选项。 (请注意:我们一定要选择与安装的CUDA相匹配的cuDNN,即选择Download cuDNN v7.6.5 (November 5th, 2019), for CUDA 10.1)?? 注意看返回的错误信息,重点检测是否是CUDA和cuDNN与TensorFlow的不匹配。?

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    安装CUDNN6.0

    先看一下我的系统当前的cuda和CUDNN:? 可见当前我的CUDA是8.0.61,而CUDNN是5.1.10,现在我准安装CUDNN6.0的 次示例安装的是cudnn6.0,对应的cuda是8.0,先从官网上下载需要的安装包:cudnn -8.0-linux-x64-v6.0.tgz 然后对其进行解压处理:tar -zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz解压后得到一个cuda文件夹:? libcudnn.so.6.0.21 libcudnn.so.6 $ sudo ln -sf libcudnn.so.6 libcudnn.so $ sudo ldconfig 然后就ok了现在检查CUDNN ,发现已经是6.0.21?

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    配置深度学习主机与环境(TensorFlow+1080Ti) | 第三章 CUDA与CUDNN安装

    安装包下载选项 推荐使用第一个runfile (local) 安装选项;网上不少教程中写有需要降低gcc,实测,无需降级,因此可以忽略;下载第一个 Base Installer 即可。 IP blocked3、登录后显示有多个可供选择,建议使用 cuDNN v5.1 for CUDA 8.0,因为作者最开始尝鲜选择 cuDNN v6.0 for CUDA 8.0 最后安装失败,应该是支持还不到位 Error在安装cuDNN中,可以看到安装文件的为libcudnn.so.6,所以很明显是v6不支持导致的错误(参见文最后一张图,是安装cuDNN v6时的截图,其中包含libcudnn.so Ubuntu 14.04 上安装 CUDA 7.58.0 超详细教程(http:blog.csdn.netmasa_fisharticledetails51882183)3、超详细配置Caffe(gpu AF%E5%A2%83%E9%85%8D%E7%BD%AE-ubuntu16-04-geforce-gtx1080-tensorflow)5、Ubuntu 16.04安装配置TensorFlow GPU

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    Win10 Anaconda下TensorFlow-GPU环境搭建详细教程(包含CUDA+cuDNN安装过程)

    2.下载CUDA + cuDNN3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0第四步:测试前言配置环境,研究了一整天,踩了很多坑,在网上找了很多资料,发现基上都没非常明确的教程 我的显卡是 GT940MX)Tensorflow有两个:GPU和CPU,CPU的很好安装;GPU 需要 CUDA 和 cuDNN 的支持,如果你是独显+集显,那么推荐你用GPU的,因为GPU 第三步:安装CUDA Toolkit + cuDNN1.查看需要安装的CUDA+cuDNN注意,tensorflow是在持续更新的,具体安装的CUDA和cuDNN需要去官网查看,要与最新的tensorflow 现在(PS:此博客书写日期 2018年7月5日)最新tensorflow支持的是 CUDA® Toolkit 9.0 + cuDNN v7.0,一定注意,安装的一定一定要正确,不要看NVIDIA官网推出 cuDNN历史在该网址下载:https:developer.nvidia.comrdpcudnn-archive??

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    Tensorflow(GPU) 在Win10+Cuda8.0环境下安装以及Cudnn包配置 图文详细教程

    安装环境Win10Python3.6.4 3.5以上都可以,目前Tensorflow只支持64位python3.5以上numpy 安装好Python后打开终端cmd输入 pip3 install numpy ###具体流程 下载安装Cuda8.0,一定要是8.0! 下载地址,并按照下图选择下载地安装包。 ? 注意几点Cuba一定要安装8.0!Cuba一定要安装8.0!Cuba一定要安装8.0! Anaconda并不是必需,可以使用可以不使用Cudnn我这里提示的是Cudnn6,大家看提示安装后续跑个DQN玩FlappyBird测试:源码在这里 ?

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    Windows下tensorflow-gpu=1.13.2、torch1.2.0深度学习环境配置

    需要特别注意的问题是的对应问题和安装顺序问题一般情况下要考虑的有 tensorflow(或 pytorch)、 cuda、cudnn对应,有时候还需考虑 python和gcc,不过选择一个好的参考资料 目录 :1、对应关系列表2、选择3、Anaconda安装4、CUDA和CUDNN下载5、配置环境1、对应关系列表 下表整理出了TensorFlow从1.2到最新的CUDA和cuDNN所对应的集合 对应关系https:developer.nvidia.comrdpcudnn-archive#a-collapse742-102、选择python3.6tensorflow-gpu=1.13.2keras 4、cuda和cudnn安装推荐的cuda是10.0,cudnn是 7.4.1.5cuda10.0官网的地址是:https:developer.nvidia.comcuda-10.0-download-archive 2.1.5pytorch安装打开pytorch的官方安装方法:https:pytorch.orgget-startedprevious-versions官网推荐的安装代码如下,我使用的是Cuda10的

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    安装CUDA10和CUDNN760

    然后选择自己要的文以CUDNN7.6.0为例?默认显示的是4个最新,我选最下面的历史:Archived cuDNN Releases 然后选择:?随后弹出:? 官网也有安装说明:https:docs.nvidia.comdeeplearningsdkcudnn-install#installlinux-deb我选择直接用Linux通用cuDNN Libraryfor cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.0.64.solitairetheme8改个名后解压缩:mv cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.0.64.solitairetheme8 cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.0.64.tgztar -zxvf cudnn-10.0-linux-x64-v7.6.0.64.tgz? 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cudnn,那么相应的数字会依据号而作修改至此,CUDNN安装完毕

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    腾讯云--GPU训练cifar10

    程序包是:9.2 3.nvidia 驱动和cuda runtime 对应关系 运行时 驱动 CUDA 9.1 387.xx CUDA 9.0 384.xx CUDA 8.0 375.xx ,为384.81的驱动程序 对应的 运行时是9.0,也就是说我们在python中安装cudatoolkit和cudnn程序包9.2是过高了。 因为系统中依赖GPU驱动的程序比较多,一般出现这种情况,我们都是更改cudatoolkit和cudnn程序包的。 于是,先卸载python中安装cudatoolkit和cudnn程序包:pip uninstall cudnn ; pip uninstall cudatoolkit 然后安装对应的cudatoolkit 这时候tensorflow的gpu依赖cudatoolkit和cudnn程序包,pip就会安装最新的cudatoolkit和cudnn程序包,最终导致gpu驱动和cuda运行时不匹配。

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    Ubuntu17.04安装TensorFlow1.2的GPU

    摘要:Ubuntu17.04安装TensorFlow1.2的GPU。 首先验证nvidia显卡,然后安装CUDA Toolkit 8.0,安装cuDNN v5深度神经网络计算加速库,最后通过python pip安装TensorFlow-GPU。 1.安装NVIDIA的GPU-CUDA,cuDNN?1.1. 查看当前配置xiaolei@wang:~$ uname -m && cat etc*release? tensorflow-gpu r1.2现在(201707)默认的是cuDNN v5,而v6会报错。安装方式很简单,下载后解压,把cudnn中的文件内容拷贝到对应的cuda中。 2.7xiaolei@wang:~$ sudo apt-get install python3-pip python3-dev # for Python 3.n2.2.安装tensorflow-gpu

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    windows 11 搭建 TensorFlow2.6 GPU 开发环境【RTX 3060】:1 -- 地原生方式

    文章大纲CUDA 简介cuDNN 8 简介windows 地原生方式主要步骤1. CUDA 地安装2. cuDNN 地安装3. 使用cuDNN 的框架windows 地原生方式windows 下面安装的主要问题是包的匹配问题,我们不要着急,核心思想是多去官网找。 cuDNN SDK 8.1.0 cuDNN 。 (可选)TensorRT 6.0,可缩短用某些模型进行推断的延迟时间并提高吞吐量。 1. CUDA 地安装我点的win 11 ,比较迷惑的是这个命名方式,说明了什么?我估计说明了windows11 和windows 10内核并没有什么不同。【windows11 升级了个寂寞。。。】 地安装https:developer.nvidia.comzh-cncudnnhttps:docs.nvidia.comdeeplearningcudnnindex.html找到对应 https

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    Ubuntu 14.04下CUDA8.0 + cuDNN v5 + Caffe 安装配置

    :Ubuntu 14.04 CUDA:cuda_8.0.44_linux.run cuDNN:cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz 注意: GTX1080显卡必须用CUDA 8.0 CUDA下载界面 GTX1080显卡必须用cuDNN-8.0-V5.1,不然用 caffe 跑模型,用 CPU或GPU显卡跑精度正常,一旦开启cuDNN模式,精度(acc)立刻下降到 0.1 左右, cuDNN在此处下载。下载需注册。最好注册一个账号,选择对应的,不要用网上其他教程给的现成的包,出问题的概率非常大。 二、安装: 注意:一定要按顺序! 注意:一定要按顺序! 注意:一定要按顺序! 生成了五个 nvidia 开头的文件夹 显卡驱动信息 注意 :网上其他教程由于年代久远,里面不建议安装此 CUDA 包中的显卡驱动。然而,这个包中的显卡驱动大为 367 ,非常新,可以用。 包小的不同而不同,去~cudalib64下看一眼,相对应地进行修改。

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    Ubuntu20.04安装cuda10.1的步骤(图文教程)

    首先要查看你的NVIDIA显卡驱动是否支持cuda10.1。 在终端执行以下命令: nvidia-smi? 如果 CUDA Version: … 这里的号大于等于10.1(我的是10.2),就可以安装cuda10.1.关键点:gcc降级因为Ubuntu20.04自带的gcc为9.3,而cuda10.1 不支持gcc-9,因此要手动安装gcc-7,命令如下:sudo apt-get install gcc-7 g++-7安装完gcc-7,系统中就存在两个的gcc,因此要设置默认的gcc,命令如下:sudo ,优先级最高的为系统默认,可以用下述命令显示其优先级: sudo update-alternatives --display gcc设置默认的g++也是如此:sudo update-alternatives 选择与CUDA 10.1对应的(7.6.5),点开后选择 cuDNN Library for Linux,点击下载。

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    Windows 64位下安装TensorFlow

    ----更新这里我会列出对文的更新。2017 年 3 月 1 日:cuDNN 从 5.0 升级到 5.1 ,更新 cuda 和 cudnn 下载地址。 ----安装前准备TensorFlow 有两个:CPU 和 GPU 。GPU 需要 CUDA 和 cuDNN 的支持,CPU 不需要。 如果你要安装 GPU ,请先确认你的显卡支持 CUDA。我安装的是 GPU ,采用pip 安装方式,所以就以 GPU 安装为例,CPU 只不过不需要安装 CUDA 和 cuDNN。 确保你的Python是3.5 64位。确保你有稳定的网络连接。确保你的pip >= 8.1。 以上条件符合,那么恭喜你可以开始下载 CUDA 和 cuDNN 的安装包了,注意号分别是 CUDA 8.0 和 cuDNN 5.1,这是 Google 官方推荐的。

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    在tx2上安装opencv和cuDNN

    cuDNN从 https:developer.nvidia.comrdpcudnn-archive 这个网址下载指定的cudnn,这里注意如果直接google然后下载的话只是最新,需要点击下面的 Archived cuDNN Releases才能够找到以前的下载,然后选择cuDNN v×.× Library for Linux下载下来一个压缩文件。 的:cat usrlocalcudaincludecudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2opencv首先从https:opencv.orgreleases.html 官网选择需要的 opencv,然后下载source下载好之后执行以下语句:cd $HOMEsudo apt-get install -y libglew-dev libtiff5-dev zlib1g-dev builddatacmake_install.cmake文件中的第75行的if语句,再执行下一步sudo make install然后检验是否安装成功:pkg-config --modversion opencv有输出说明安装成功

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    Python学习工具第六期 - GPU加速工具CUDA 的使用 和 Pytorch-GPU 安装的三种方式

    NVIDIA显卡驱动和CUDA工具包身是不具有捆绑关系的,也不是一一对应的关系,CUDA质上只是一个工具包而已,所以我可以在同一个设备上安装很多个不同的CUDA工具包,一般情况下,我只需要安装最新的显卡驱动 注意:cuDNN是一个SDK,是一个专门用于神经网络的加速包,它跟我们的CUDA没有一一对应的关系,即每一个的CUDA可能有好几个cuDNN与之对应,但一般有一个最新cuDNN与CUDA :官网下载cuDNN的安装包,地址:https:developer.nvidia.comcudnn,这里需要你注册一个账号,按照要求注册完就可以下载安装包了,这里我的CUDA安装的是10.2的,我就安装与我 第一步:打开Anaconda Navigator中新建一个虚拟环境,选择Enviroments->Creat->点击,自己设置环境名(这里我设为py35)和Python,也可以用命令创建环境 ? download.pytorch.orgwhltorch_stable.html,分别下载安装torch和torchvision安装包,这里请注意自己安装的CUDA、以及torch、torchvision匹配

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