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
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
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。...查看nvidia driver版本： cat /proc/driver/nvidia/version Table 1....安装cuda： sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run Note: 勿装driver！否则会安装失败！ ?...，验证是否安装成功： nvcc -V 安装Cudnn 下载对应的cudnn安装包。...解压： mkdir cudnn tar -xvzf cudnn-9.0-linux-x64-v7.6.2.24.tgz -C cudnn/ 复制文件： sudo cp cudnn/cuda/lib64/
linux查看cuda版本 1.cat /usr/local/cuda/version.json 2.或者 nvcc -V(注意是大写 ) 3 nvidia-smi 1和3中显示的是11.3...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’ ————————————
，下载的时候发现这个地方的文件大小大概在2G左右，Linux系统下面我们选择runfile(local) 完整安装包从本地安装，或者是选择windows的本地安装。...（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...直接通过文件查看，这里分为Linux和windows两种情况 在windows平台下，可以直接进入CUDA的安装目录，比如我的是： C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing...(CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL) 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...5.0.5版本的cudnn。
安装cuda和cudnn 关于具体的安装步骤可以查看这个网址：https://oldpan.me/archives/pytorch-gpu-ubuntu-nvidia-cuda90 之前已经详细地说明了...，不同版本其实也是大同小异，我们唯一需要注意的是，之前已经安装过一个版本，继续安装新版本的时候，我们的设置选择需要稍微修改一下： Install NVIDIA Accelerated Graphics...Driver for Linux-x86_64 396.80?...# 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。
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
/bandwidthTest 如果这两个测试结果都是Result = PASS，则说明安装成功了 根据cuda-cudnn找对应版本 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive...cudnn-archive.png 1.进入下载好的文件目录，用命令解压： cp cudnn-9.0-linux-x64-v7.solitairetheme8 cudnn-9.0-linux-x64...-v7.0.5.tgz tar -xvzf cudnn-9.2-linux-x64-v7.4.2.24.tgz 在解压后，得到的cuda目录下执行复制lib64和include文件夹到usr/local...之后执行 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 查看cudnn版本为7.0.5： #define CUDNN_MAJOR...3、如果不匹配 请安装相应的TensorFlow或者CUDA版本 安装对应版本TensorFlow的GPU版本 pip install tensorflow-gpu==版本号 安装对应版本的CUDA
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。...驱动适配 通过命令行输入nvidia-smi查看自己的显卡驱动版本以及支持的最大CUDA版本，下图第一行就显示了这些信息，可以看到，最大支持CCUDA10.2，更高版本的CUDA需要升级驱动程序。...CUDNN的下载也类似，链接也给出，这个下载需要注册开发者账号（简单几步注册登录即可），然后如下图选择合适的CUDA版本对应的CUDNN并选择CUDNN Library for Linux。...CUDNN安装 切换到cudnn文件所在目录，通过tar -xzvf cudnn-10.2-linux-x64-v7.6.5.32.tgz命令解压文件，会得到一个cuda文件夹，逐一执行下面的命令进行cudnn...，如果结果如下图逐行显示版本号，则安装成功。
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...python3 # Python 3.5 pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.0.1.post2-cp35-cp35m-linux_x86
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
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.../compute/machine-learning/cudnn/secure/8.2.2/11.4_07062021/cudnn-11.4-linux-x64-v8.2.2.26.tgz?...cuda/lib64/ # nvidia-smi # nvcc -V 难点还是CUDA的安装 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux
Linux 内核版本变更可能导致网络访问异常，声音异常，甚至是桌面环境无法启动。...Linux 内核版本号的意义 Linux 内核版本号由 3 组数字组成：第一个组数字。第二组数字。第三组数字 第一个组数字：目前发布的内核主版本。...查看内核版本 在 Linux 机器上执行如下命令查看当前正在使用的内核版本 uname -r 使用如下命令查看当前系统安装的内核版本 dpkg -l | grep linux-image 如果使用的是...Linux Mint 那么在 Update Manager 中，选择 View -> Linux Kernels 可以查看当前安装的版本和正在使用的版本，或者选择安装新的版本切换。...安装和卸载内核版本 sudo apt search linux-image sudo apt install xxx sudo apt-get purge xxx 选择内核版本 一个系统可以同时安装多个内核
/deviceQuery 出现”Result = PASS“字样时，说明安装成功了 安装CUDNN: 地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive...选择符合自己cuda版本的 下载“cuDNN Library for Linux”那一个, 安装cudnn 安装过程实际上是把cudnn的头文件复制到CUDA的头文件目录里面去；把cuDNN的库复制到CUDA...首先需要将下载的cudnn解压，之后再执行如下命令：（大家也可以一个一个的移动到相应的cuda文件下） # 复制cudnn头文件 sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda...-10.0/include/ # 复制cudnn的库 sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda-10.0/lib64/ # 添加可执行权限 sudo chmod +x /.../usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 出现如下则证明安装成功： [在这里插入图片描述]
在Training方面比较重要的库是cuDNN。...cuDNN是深度学习基础模块加速库，可以支持所有主流的深度学习框架，比如Caffe、Tensorflow、CNTK、Theano、PyTorch等,这些基础模块指的是深度学习框架中常用的一些layer（...那么cuDNN的优势有什么呢？...首先它将layer专门针对GPU进行了性能调优；第二是cuDNN以调用库函数的方式进行神经网络设计，能够大大节省开发者的时间，让大家可以将时间和精力集中在神经网络的设计和实现，而不是去进行GPU代码的开发和性能调优...在最新的NCCL 2.0版本里面，增加了对多服务器节点的支持，在NCCL 1.0版本里面我们只是支持单节点内的多GPU，但目前NCCL 2.0可以支持多节点的，并且可以同时支持PCle和NVLink连接方式
查看发行版本 1.查看内核版本 $ uname -sr Linux 4.15.11-1.el7.elrepo.x86_64 $ uname -a Linux localhost.localdomain...4.15.11-1.el7.elrepo.x86_64 #1 SMP Mon Mar 19 11:46:06 EDT 2018 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux $ cat...(Red Hat 4.8.5-16) (GCC)) #1 SMP Mon Mar 19 11:46:06 EDT 2018 2.查看发行版本 适用于所有linux发行版本 # cat /etc/os-release...发行版本 $ cat /etc/issue Debian GNU/Linux 10 \n \l $ cat /etc/issue.net Debian GNU/Linux 10 适用于debain发行版本...$ cat /etc/debian_version 10.8 查看内核版本与发行版本对应关系 访问wiki查看发行版本与内核版本对应关系：https://en.wikipedia.org/wiki/CentOS
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
