https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
01 概念介绍 CUDA（Compute Unified Device Architecture 统一计算设备架构） CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是英伟达公司推出的一种基于新的并行编程模型和指令集架构的通用计算架构，它能利用英伟达GPU的并行计算引擎，比CPU更高效的解决许多复杂计算任务。 使用CUDA的好处就是透明。根据摩尔定律GPU的晶体管数量不断增多，硬件结构必然是不断的在发展变化，没有必要每次都为不同的硬件结构重新编码，而CUDA就是提供了一
CUDA官网: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
官网网址：https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us
打开官网，找到对应合适的版本（cuda)： https://pytorch.org/get-started/locally/
分享在Ubuntu 14.04下CUDA8.0 + cuDNN v5 + Caffe 安装配置过程。
ubuntu系统显卡驱动偶尔会出现奇怪的问题，造成图形用户界面循环登陆，本文记录相关问题的解决方案。 卸载旧驱动 在登陆界面 ctrl+alt+F2 进入非图形界面控制台，登陆后输入命令： sudo apt-get remove nvidia-* sudo apt-get autoremove sudo apt-get purge nvidia* 安装驱动 加入PPA，然后更新库 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers sudo apt-get
无sudo权限，参考https://blog.csdn.net/weixin_41278720/article/details/81255265 CUDA Toolkit 9.0和cudnn 7
如果你的电脑安装了 Ubuntu16.04，而且电脑自带一块 NVIDIA GeForce 的 GPU 显卡，那么不用来跑深度学习模型就太可惜了！关于这方面的网上教程很多，但大都良莠不齐。这篇文章将手把手教你如何安装 GPU 显卡驱动、CUDA9.0 和 cuDNN7。值得一试！
地址：https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/v6/prod/8.0_20170307/cudnn-8.0-linux-x64-v6.0-tgz
1、 首先先安装Ubuntu17.10 过程略 只是建议在这个部分为了实践方便，请安装Desktop版本。 2、 安装与配置Python、Pip 这种情况属于python3版本已经安装，安装的是3.6
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。
Anacodna相关操作 下载安装以及切换镜像 #下载和安装anaconda wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh #切换到清华源,加快下载速度 wget https://tuna.moe/oh-my-tuna/oh-my-tuna.py python oh-my-tuna.py conda
硬件环境： 自己的笔记本电脑 CPU：i5-4210M GPU：NVIDIA Geforce 940M
若没有安装，则查看是否有N卡驱动，若无N卡驱动，则到软件与更新 -> 附加驱动中安装驱动
本文讲解了如何安装cuda、cudnn以及如何在服务器上创建并管理虚拟环境，我们只有学会这些基本的使用方法，才能进入深度学习环境，开始我们的学习与研究，所以这部分内容是基本而十分重要的。
原文出处：http://www.cnblogs.com/jacklu/p/6377820.html
最近在学习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。
本节详细说明一下深度学习环境配置，Ubuntu 16.04 + Nvidia GTX 1080 + Python 3.6 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.1 + TensorFlow 1.6。 Python 3.6 首先安装 Python 3.6，这里使用 Anaconda 3 来安装，下载地址：https://www.anaconda.com/download/#linux，点击 Download 按钮下载即可，这里下载的是 Anaconda 3-5.1 版本，如果下载速度过慢可以选择使用清华
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，在此将整个过程记录下来，以备将来参考，整个安装过程分为以下几步： 准备工作 安装Nvidia驱动 安装CUDA 安装cuDNN 特别问题说明 按照一般步骤，在安装完Nvidia显卡驱动后，会提示对应的CUDA版本，接下来按照提示的版本安装CUDA，例如我这里提示的是11.2，正常情况下，我应该安装11.
测试时将带有图片的POST请求发送至ip:5000/v1/object-detection/yolov5s
目前，大多情况下，能搜到的基本上都ubuntu 14.04.或者是ubuntu 16.04的操作系统安装以及GPU 环境搭建过程，博主就目前自身实验室环境进行分析，总结一下安装过程。
目前常见的深度学习框架有很多，最出名的是：PyTorch（facebook出版）， Tensorflow（谷歌出版），PaddlePaddle（百度出版）。PyTorch是目前最主流的深度学习框架，我们就选择PyTorch肯定没错。
本文转载于：http://blog.csdn.net/solo95/article/details/78960389，即专栏作者本人的博客，保留所有版权，禁止转载，腾讯云+专栏对markdown的支持不是很好，可以到原博客查看，请见谅。
Table 1. CUDA Toolkit and Compatible Driver Versions：
Ubuntu 下安装CUDA需要装NVIDIA驱动，首先进入NVIDIA官网，然后查询对应NVIDIA驱动是否支持你电脑的型号。
当前只装了ubuntu16.04单系统，亲测可用，之前ubuntu16.04+win10双系统下也是这种方法装的，只是需要切换视频线的接口，可参考这篇
近来入坑了TITAN 1080显卡，在Ubuntu 16.04下为装好驱动以使用Gpu版TensorFlow可不简单，踩了许多坑之后写下此篇为记录。 下载Cuda 按装官方教程，我们可以应该安装Cu
CUDA的主要用途是深度学习，而目前主流的深度学习框架Tensorflow2最高支持CUDA 10.1，因此本文讲解在Ubuntu 20.04系统上安装CUDA 10.1的主要过程。
可见当前我的CUDA版本是8.0.61，而CUDNN版本是5.1.10，现在我准本安装CUDNN6.0的
GPU：Geforce GTX1060 驱动版本：418.56 最开始打算装CUDA_10.1( nvidia与cuda需相匹配)，但是在运行cuda.run后出现的用户许可证信息有问题，如图
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/79402781
/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0的配置文件中，ONBOOT=yes必须设置，这样可以保证系统重启时进行ssh连接时，网络服务也会自启动，否则会导致网络不通。
修正：Ubuntu 18.04+RTX2080Ti建议安装cuda10.0，cudnn7.5.1，pytorch1.4.0+cu100 / torchvision0.5.0+cu100，tensorflow-gpu1.14.0 修正日期：20200611
不管哪种情况，我们都推荐使用Anaconda作为Python的环境，因为可以避免大量的兼容性问题。
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
依赖包：yum install -y gcc gcc-c++ kernel-devel kernel-headers
什么是TensorFlow？ TensorFlow 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU）、服务器、移动设备等等。TensorFlow 最初由Google Brain 小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深
TensorFlow简介 TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。 TensorFlow可被用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域，对2011年开发的深度学习基础架构DistBelief进行了各方面的改进，它可在
到https://developer.nvidia.com/cuda-gpus查询GPU支持的CUDA版本：
（1）NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦！CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。
$ lspci | grep -i nvidia 我的显示为Tesla P800
此篇博客记录一下TLinux系统安装显卡NVIDIA驱动与CUDA10/11的艰难过程。
本文介绍了如何通过配置Windows系统环境来学习TensorFlow，包括安装CUDA、cuDNN、Anaconda环境和Python版本等。作者选择了Windows系统环境作为学习TensorFlow的起点，并通过安装CUDA和cuDNN来优化环境。最后，作者通过Anaconda环境配置了Python环境，并安装了TensorFlow CPU版本和GPU版本，成功进行了TensorFlow的测试。
Ubuntu 16.04 + cuda9.0 + cudnn7.0 或 Ubuntu 16.04 + cuda8.0 + cudnn5.1
但在开始之前，先来看看一个最简单的使用 TensorFlow Python API 的示例代码，这样你就会对我们接下来要做的事情有所了解。
推荐时间1min30s，网上已有多关于cuda安装教程，但往往不是这有问题，就是那有问题。这里写一个简单易懂可行的cuda 安装教程。
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