ubuntu安装gpu版tensorflow（注意所安装的版本，版本需匹配才能安装成功，文章中会提到）1.安装nvidia显卡驱动直接利用ubuntu的软件更新器选择nvidia驱动即可。software & updates→ Additional Drivers ,初次打开经过几分钟的等待会显示系统推荐的驱动，选择其推荐的进行安装即可。然后命令行执行：nvidia-smi看到以上信息表示
总论(这是我的总结可以不看直接看下面的安装）1、 不用看那些版本对应表啊！！！！记录那些年自己掉过的坑，自己也是看了其他人好多博客，总结下来一个核心问题是要求版本对应，发现大家都是这样教的，以这样一个顺序来建立版本对应关系，显卡型号—>cuda版本—>cudnn版本—>tensorflowgpu版本，就是先看你的显卡型号，找到后再找对应的（或者说兼容的）cuda版本再。。。我就因
VersionPython versionCompilerBuild tools tensorflow-1.11.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.15.0 tensorflow-1.10.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.15.0 tenso
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2021-04-07 20:58:00
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Ubuntu20.04下安装Cuda11.0+Nvidia-440+Cudnn7.1.4+Tensorflow1.9硬件平台HUAWEI Matebook 14CPU：Intel® Core™ i5-8265U CPU @ 1.60GHz × 8 GPU：GeForce MX250/PCIe/SSE2 / GeForce MX250/PCIe/SSE2 Nvidia显卡驱动安装
tensorflow各个版本的CUDA以及Cudnn版本对应关系一、tensorflow各个版本需要的CUDA版本以及Cudnn的对应关系二、CUDA与相对应的Cudnn对应关系三、NVIDIA显卡以及对应的显卡驱动的对应关系 概述，需要注意以下几个问题：（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
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2024-05-11 09:53:59
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Tensorflow-gpu+cuda+cudnn安装总结1.cuda11.02.cudnn8.03.Tensorflow-GPU4.总结 先上核心！！！ 各版本对应 1.cuda11.0首先我们需要看你的显卡以及当前驱动的版本，根据版本我们选择cuda下载安装。据本小白测试，驱动只要高于cuda的要求即可。驱动-cuda对应版本链接. Tips:在查看驱动找cuda版本之前，不妨把驱动更新到
ATP好蠢啊
写在前面？ATP曾经，曾经，曾经，拥有过一台装好了tensorflow-gpu的电脑。当初的ATP使用的还是tensorflow1.7.1，还在煞笔兮兮地用tf.matmul手写卷积神经网络。后来，ATP运行某代码时出了问题，告诉ATP它用的tensorflow版本太低了。那么ATP显然需要升级一下。据说升级tensorflow需要同时升级
安装CUDA和CUDNN开始我说明一下为什么我要选择CUDA10.0，因为我要使用tensorflow2.0 gpu版本，大家可以上网去查看自己要下载的tensorflow版本所对应的CUDA和CUDNN的版本 前面我们已经对Anaconda软件进行了安装，所以现在我们进行CUDA和cudnn的配置安装，首先对自己的电脑的CUDA版本查看，如果满足安装2.0gpu 要求的话，下面的步骤可以直接跳过
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2024-08-08 11:20:24
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tensorflow和cuda对应关系 https://tensorflow.google.cn/install/source#linux cuda和显卡驱动对应关系 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
原创
2021-05-25 23:02:05
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由于想要做一个深度学习的项目，目前所找到的开源代码都是基于tensorflow的，所以打算重新配置一下tensorflow1.13.1的环境。———————————————正文开始————————————————先将驱动处理好**tensorflow 版本 **Python 版本编译器编译工具cuDNNCUDAtensorflow_gpu-1.13.12.7、3.3-3.6GCC 4.8Bazel
背景
显卡型号是 NVDIAGEFORCE GTX1050，NVDIA官网算力6.1，比起tensorflow-gpu最低要求3.1，够运行了 NVIDIA GPU 算力表 https://developer.nvidia.com/cuda-gpusCUDA9.0安装：CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 C
之前花了很长时间来查询配置环境的方法，但是大多有点老了，配置的方法也不一样，有些显得过于复杂，本人试过多种配置方法，基本上大家说过的坑都踩过，最近因为环境出了问题，所以重新配置一下，刚好写个博客记录整理一下。1、NVIDIA驱动安装 1）默认安装的显卡驱动不是英伟达的驱动，所以先把旧的驱动删除掉。sudo apt-get remove --purge nvidia*如果使用.run文件安装，使用–
一、安装Anaconda与Python详情直接参考我的这篇文章Anaconda安装与配置二、安装CUDA1.首先查看本机GPU对应的cuda版本，如下图所示，本机cuda版本为11.6，后面选择的cuda版本不要超过这里的版本。操作：单击鼠标右键->NVIDIA控制面板->帮助->系统信息->组件 2.检查完cuda之后，进入 https://developer.
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2024-05-02 08:19:22
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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-smilinux下：...
原创
2021-08-12 22:04:00
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一、显卡驱动与CUDA版本对应关系 二、CUDA与Linux内核以及GCC版本对应关系CUDA8.0版本对应关系CUDA9.0版本对应关系CUDA9.1版本对应关系 CUDA9.2版本对应关系 CUDA10.0版本对应关系 CUDA10.1版本对应关系 CUDA10.2版本对应关系 CUDA11.0版本对应关系三、Tensorflow、Pyth
一、前言 安装时，很多人的习惯的是接近硬体的开始安装，顺序会是GPU driver→CUDA Toolkit→cuDNN→Python→Tensorflow。个人觉得这种安装方法不是很好，原因有以下，首先是这种安装比较麻烦，需要我们自己去选择相对应的cuDNN和CUDA Toolkit，其次是这种安装方式不利于我们多环境下的开发（比如我们在an
Ububtu18.04下载cuda9.0 下载好后得到： CUDA 9.0仅支持GCC 6.0及以下版本，而Ubuntu 18.04预装GCC版本为7.3，需要安装gcc-6与g++-6查看当前版本：$gcc --version $g++ --version可以不卸载当前gcc 和g++直接下载gcc-6 g++-6，$sudo apt-get install gc
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2024-10-14 17:19:13
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作者：Arnold-FY-Chen注：本文后面写的内容是基于CUDA9.0的，但步骤是仍基本适用的；另外，昨天Tensorflow 最新的版本1.13 rc2发布了： https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.13.0-rc2 里面有几个重要的让人看到就激动(^_^)的improvements: Tenso
# 如何在没有对应 CUDA 的 PyTorch 官方版中进行开发
对于刚刚入行的开发者，经常会遇到 PyTorch 官网没有提供与自己 CUDA 版本相匹配的安装包的情况。这可能会导致无法利用 GPU 优化性能。本文将详细介绍解决这个问题的步骤与代码实现，让我们一起来看看如何完成这个过程。
## 流程概述
以下是实现步骤的简要流程：
| 步骤 | 描述 |
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