在复现 Beta 小波图神经网络（BWGNN），图结构上的异常检测时，需要安装 DGL 库： conda install -c dglteam dgl-cuda11.1 pip install sympy...差这个 psutil 库，再 pip install 安装上即可，跑通了代码，测试结果如下： References： pytorch系列（三）——cuda下DGL库安装 DGL官网 DGL Install
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。...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。...安装cuda： sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run Note: 勿装driver！否则会安装失败！ ?...-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。...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/
1.下载 cuda.xxx.run 文件 从https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，下载 cuda_9.1.85_387.26_linux.run文件...在提示是否安装显卡驱动时,一定选择 no(之前安装过对应显卡版本的驱动). 其他各项提示选择是,并默认安装路径即可。提示有 y 的输入 y,没有则按 enter 键。..._8138.log Signal caught, cleaning up 之后声明一下环境变量,并将其写入到 ~/.bashrc 文件(在用户目录下)的尾部,输入内容如下 export PATH=/usr...5.测试 cuda 的 Samples 切换到 CUDA 9.1 Samples 默认安装路径(即在/home/用户/ work/NVIDIA_CUDA-9.1_Samples 目录下), 终端下输入.../deviceQuery 如果 CUDA 安装成功，则有： $ ./deviceQuery ./deviceQuery Starting...
Linux安装CUDA的正确姿势 CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）是由NVIDIA所推出的一种集成技术，是该公司对于GPGPU的正式名称。...运行cuda文件 首先给cuda可执行权限： sudo chmod a+x cuda_9.2_linux.run 运行cuda文件： sudo ..../cuda_9.2_linux.run --no-opengl-libs cuda主要有以下参数： --no-opengl-libs：表示只安装驱动文件，不安装OpenGL文件。必需参数，原因同上。...CUDA卸载 CUDA默认安装在 /usr/local/cuda-9.2下，用下面的命令卸载：： sudo /usr/local/cuda-9.2/bin/uninstall_cuda-9.2.pl NVIDIA...20.04/linux mint 20默认gcc版本为9.3.0，所以可以增加下面参数安装。
否则应安装10.0以上版本CUDA Nvidia显卡驱动与CUDA版本对应关系，显卡驱动版本越高，就可支持越高版本的CUDA，并对低等级驱动向下支持 安装步骤 查看是否安装了cuda # 法1 cat...$ tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.x.x.x_cudaX.Y-archive.tar.xz 3....cuda/lib64/libcudnn* 按照↑教程，可下载cuDNN Library for Linux (x86_64)用复制的方式安装，使用如下命令查看安装版本 cat /usr/local/cuda...LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.3/targets/x86_64-linux/lib${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}...cuda10.0版本的libcublas.so在其lib64目录下，cuda11.x版本的libcublas.so在其targets/x86_64-linux/lib/目录下，但cuda10.2放在系统目录中
参考博客 windows 7 下cuda 9.0 卸载、cuda8.0 安装 一、前言 对于一个刚玩CUDA菜鸟来说，安装问题就是一个巨大的坑，安装过程里面有很多需要注意的细节，很多自定义的选项，如果漏选...为此，会经常出现卸载CUDA，再安装CUDA的问题，所以对于CUDA的卸载与安装就会有一些注意事项，现在总结一下。...控制面板中打开 【程序】 ——》 【程序和功能】 三、卸载步骤 （1）留下：NVIDIA的图形驱动程序、NVIDIA Physx系统软件、NVIDIA GeForce Experience （2）按照【安装时间...】排序，依次卸载即可 （3）控制面板中卸载完毕后，打开腾讯的电脑管家进行清理，清理卸载之后无用的注册表 四、安装步骤（关键步骤） 基础步骤，参考我的另外一篇博客 CUDA、CUDNN在windows...下的安装及配置 五、安装成功 六、其他配置 参考我的另外一篇博客 CUDA、CUDNN在windows下的安装及配置 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
GPU版本PyTorch（CUDA 12.1）清华源快速安装教程：Windows、Mac和Linux系统 在本教程中，我们将为您提供在Windows、Mac和Linux系统上安装和配置GPU版本的PyTorch...教程目录 Windows系统上安装GPU版本PyTorch（CUDA 12.1） Mac系统上安装GPU版本PyTorch（CUDA 12.1） Linux系统上安装GPU版本PyTorch（CUDA...Linux系统上安装GPU版本PyTorch（CUDA 12.1） 步骤1：检查GPU兼容性 确保您的Linux计算机搭载了兼容的NVIDIA GPU。...步骤3：安装CUDA Toolkit 使用以下命令在Linux系统上下载并安装与您的GPU兼容的CUDA Toolkit（版本12.1）： wget https://developer.download.nvidia.com.../compute/cuda/11.1.1/local_installers/cuda_11.1.1_455.32.00_linux.run sudo sh cuda_11.1.1_455.32.00_linux.run
tensorflow版本与cuda和cudnn的对应关系： https://tensorflow.google.cn/install/source 安装一定要查看CUDA要求的linux下的Driver...添加之后记得：source ~/.bashrc 测试CUDA是否安装成功，终端输入命令：nvcc -V 成功后显示如下： ?...但是发现并没有安装成功，与显卡驱动版本 执行一个samples中的一个程序来检测一下： cd /usr/local/cuda-10.0/samples/1_Utilities/deviceQuery...我下载的文件名为 cuda_10.0.130_410.48_linux.run 而我的linux下的显卡驱动版本为384的， 这里我就没有继续升级显卡驱动了，因为胡乱升级linux的显卡驱动可能会导致无法显示...再写一下卸载cuda的方法： 卸载软件的位置：usr/local/cuda-10.0/bin 文件名为：uninstall_cuda_10.0.pl 直接在终端输入如下命令： sudo /usr/local
【CUDA】cuda安装 （windows10版） 一、前言 官方教程 二、安装工具的准备 1....CUDA toolkit Download 2. cuDNN Download 三、 CUDA 安装与配置过程 测试环境是否安装成功 四、cuDNN配置 1.解压 2.添加至系统变量 参考博客： 本次安装参考了网上许多教程...一、前言 windows10 版本安装 CUDA ，首先需要下载两个安装包 CUDA toolkit（toolkit就是指工具包） cuDNN 注：cuDNN 是用于配置深度学习使用 官方教程 CUDA...安装进行 安装完成 查看系统变量中是否添加了路径，如果没有需要自己添加 测试环境是否安装成功 运行cmd，输入nvcc –version 即可查看版本号； set cuda，可以查看 CUDA...v11.1是你自己的版本号 CUDA 安装目录文件： 拷贝时看到，CUDA 的安装目录中，有和 cuDNN 解压缩后的同名文件夹，这里注意，不需要担心，直接复制即可。
这次讲讲怎么安装CUDA 当然，你需要要把GPU插到电脑上，然后，嗯，把显示器插到GPU的口上(别问我怎么知道的)。...apt-get remove --purge nvidia* 把nouveau驱动加入黑名单 sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf 然后把一下内容加入到文件中...下载cuda 从cuda官网选择要下载的cuda版本，然后根据提示走一波，主要是酱： sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1...安装CUDA的SDK-toolkit sudo apt install nvidia-cuda-toolkit 11....最后就是安装个IDE用来敲代码啦 sudo apt install nvidia-nsight 安装好之后在命令行里nsight就可以了。
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。...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。...sudo sh cuda_*.run 此时会进入安装，下面的过程不便截图，描述一下：首先，会询问显示管理器仍有开启，是否继续安装，这里选择continue；然后，会列出一个列表要求选择想要安装的内容，这里将第一个驱动安装的部分回车一下将那个...CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda 此时，输入nvcc -V检查安装是否成功，如下图则表示安装成功。...CUDNN安装 切换到cudnn文件所在目录，通过tar -xzvf cudnn-10.2-linux-x64-v7.6.5.32.tgz命令解压文件，会得到一个cuda文件夹，逐一执行下面的命令进行cudnn
问题来源 对于刚接触人工智能领域不久的我而言，装 CUDA 等一些跑模型需要用到的工具是一件痛苦的事，稍不注意就会导致版本依赖问题，最终可能会需要你把前面安装的东西都卸载掉并重新下载，故本文记录如何卸载...CUDA 使得卸载干净。...NVIDIA 的应用，不知从何下手，这里需要注意，有三个应用不能卸载，分别是 NVIDIA的图形驱动程序、NVIDIA Physx系统软件与NVIDIA GeForce Experience，接着按照安装时间排序...这一步执行完后，基本电脑上所有关于错误版本的 CUDA 都会被卸载干净，接着就可以进行新版本的 CUDA 的安装操作。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
二、下载RabbitMQ所需要的安装包，即Erlang 和 RabbitMQ 1、RabbitMQ是Erlang语言编写的，所以在安装RabbitMQ之前，需要先安装Erlang。...，进入到Linux版的RabbitMQ下载页面中 7、找到Download下的 rabbitmq-server-generic-unix-3.7.16.tar.xz下载链接并点击，开始进行下载RabbitMQ...三、把下载好的RabbitMQ 和 Erlang上传到Linux服务器上 1、打开WinSCP，把我们下载好的RabbitMQ 和 Erlang安装包，上传到Linux的 /mnt/ 文件目录下...2、使用putty连接到我们的Linux服务器，进入到/mnt/ 文件目录中，并解压上传的RabbitMQ 和 Erlang安装包 [root@localhost ~]# cd /mnt/ //...PID file not written; -detached was passed. 5、在浏览器的地址栏中输入你 服务器的ip地址:15672，即可访问RabbitMQ的管理登录界面，例如我的Linux
打开以下网页：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit 找到所需版本，输入以下命令： sudo curl -L -o /etc/yum.repos.d/cuda-rhel7....repo http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/rhel7/x86_64/cuda-rhel7.repo sudo yum clean...all sudo yum -y install nvidia-driver-latest-dkms cuda sudo yum -y install cuda-drivers 一般系统里面没有 yum-config-manager
引言：本文安装CUDA主要用于在GPU上训练深度学习模型，编程语言为Python，与C/C++不同，使用Anaconda安装很方便，没有包管理的冲突。...安装步骤 安装 Anaconda，如果有则跳过此步骤 安装 NVIDIA Driver，即显卡驱动 使用 conda 安装 CUDA Toolkit 使用 Python 扩展库进行 GPU 加速的 CUDA...编程 一、安装Anaconda（若已安装请忽略） Linux的版本在官网上找合适版本的软件包，然后右键复制链接地址，通过wget命令下载。..._64.sh 执行该shell脚本，进行Anaconda的安装 sudo sh Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh 安装完毕后，查看镜像源 conda config --...[2] 知乎.Linux 下的CUDA安装和使用指南. [3] linux命令行下适配NVIDIA驱动.
1.下载 cuda.xxx.run 文件 从https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，下载 cuda_9.1.85_387.26_linux.run文件...之后声明一下环境变量,并将其写入到 ~/.bashrc 文件(在用户目录下)的尾部,输入内容如下 export PATH=/usr/local/cuda-9.1/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH...5.测试 cuda 的 Samples 切换到 CUDA 9.1 Samples 默认安装路径(即在/home/用户/ NVIDIA_CUDA-9.1_Samples 目录下), 终端下输入 $ cd...NVIDIA_CUDA-9.1_Samples $ sudo make all –j8 $ cd bin/x86_64/linux/release $ ....如果 CUDA 安装成功，则有： $ .
版本，打开NVIDIA控制面板，选择系统信息 查看系统信息 CUDA10.1 NVIDIA控制面板下 系统信息 显示：CUDA10.1。...CUDA多版本共存请参考博客： Windows下CUDA多版本共存 （2）NVIDIA官网下载对应CUDA版本 CUDA下载地址：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer...==2.0.0-beta0 在Anaconda虚拟环境中测试一下 tensorflow是否安装成功 测试成功，说明gpu版本已经安装成功 ##begin—————————-2021-06-14新增...tensorflow下测试，还是不行，那就只能是CUDA与CUDNN之间的版本问题了。...: Nomodule named ‘_pywrap_tensorflow_internal’ 错误原因： CUDA10.1与tensorflow-gpu版本冲突 参考博客 windows下安装tensorflow
1.CUDA驱动和CUDA Toolkit对应版本 表一：CUDA驱动及CUDA Toolkit最高对应版本 最新可查阅官方文档 注：驱动是向下兼容的，其决定了可安装的CUDA Toolkit...但有的对应安装包无法使用，有可能是由于卡太旧的原因。 3.安装指导 在安装时会同时安装CUDA Toolkit以及PyTorch，这是我们要知道的。...（1）指定CUDA Toolkit版本（推荐） 根据表一查询到可安装的CUDA Toolkit版本，384.81对应最高的CUDA Toolkit版本为9.0。...（3）同时指定CUDA Toolkit版本和PyTorch 根据表一查询到可安装的CUDA Toolkit版本，根据表二查询到合适版本的PyTorch。...=9.0 -c pytorch （2）-c pytorch为采用官网源下载，如果去掉，则在清华镜像源配置后可采用清华镜像源下载，配置清华镜像源可参考：Linux下conda使用清华镜像源快速安装PyTorch
1、CUDA下载 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 2、选择对应版本deb安装 sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804...-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb sudo apt-key add /var/cuda-repo-/7fa2af80.pub sudo...apt-get update sudo apt-get install cuda 3、添加环境变量 sudo gedit ~/.bashrc 后面添加 export PATH=/usr/local/cuda.../deviceQuery 如果结果是 Result = PASS CUDA 安装成功 4、cndnn下载，安装libcudnn7、libcudnn7-dev，注意与CUDA版安装 https://developer.nvidia.com.../rdp/cudnn-download libcudnn7_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.deb libcudnn7-dev_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64 发布者
前言 在Pytorch-1.0即将到来之际，再来简单说说Pytorch最新版本的源码安装。...3种： pip源安装 conda源安装 源码安装 pip和conda安装比较容易，按照相应的命令安装即可，但是cuda版本和python版本只能使用官方提供的标准版，例如你安装了cuda9.1，对于官方提供的...对于不想通过源码编译安装的同志们，可以从Pytorch的历史版本库中挑选合适自己的版本进行安装： https://pytorch.org/previous-versions/ 安装过程 源码安装之前，首先需要确认几点...为此，一劳永逸的方法就是重新创建一个anaconda环境，从头开始Pytorch的源码安装。 安装过程按照官方提供的来即可。...小问题 如果安装完了立马进行python环境执行import torch命令的时候发现 ModuleNotFoundError: No module named 'torch.
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