目录零、环境一、安装合适版本的显卡驱动二、安装 Cuda 8.01.下载2.预备3.安装4.配置环境变量5.验证安装三、安装cuDNN v5.11.下载2.解压3.配置4.验证安装四、验证五、问题与解决问题原因解决方法零、环境Ubuntu 18.04 显卡 940MX
安装Cuda8.0+Cudnn5.1
由于Ubuntu 18.04自带的gcc版本为7.5.0,下文中使用了建立软链接的方式，
CUDA samples系列 0.4 cppOverload基础知识int与int2类型强制类型转换函数指针函数重载设定核函数属性ShareMemory源代码解析 基础知识这份代码介绍了核函数重载的方法，先介绍一些需要的基础知识。int与int2类型int是四个字节，32位； int2类型是2个int，可以分为2个int：int2 position；
position.x = 1;
positi
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2024-04-24 11:07:36
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目录前言一、 VS2019配置CUDA v10.0二、解决模板无法生成的问题（1）思路（2）安装VS2017编译器（3）原因分析（4）问题解决三、奇偶排序算法实现及结果分析（1）串行部分（2）并行部分 前言初次尝试CUDA编程，在Windows上配置CUDA环境属实麻烦。而且Visual Studio 2019在我做实验时还不支持CUDA，只能自己一步步踩坑配置一个模板…一、 VS2019配置C
1.安装新版CUDA前先卸载旧版本CUDA,否则会有莫名其妙的错误到控制面板里去找卸载软件，除了图形/声卡驱动和PhysX之外，带有Nvdia和8.0字样的全都卸载即可2.CUDA安装选择自定义安装,只需选择CUDA下面的4项就够了（默认是全选的。。。）,全装可能有问题.安装完成后重启电脑2.1命令行测试打开命令行,输入nvcc --version出现版本信息即为成功2.2编译测试文件打开文件夹C
1.关于CUDA安装出现的问题1.CUDA是我们进行SLAM学习所必定需要的工具，以下便是我在ubuntu系统下安装CUDA9.0时出现的问题以及解决办法2.由于本人，不会打开命令行界面（学着网上操作也打不开），所以我使用的是图形界面.但是使用图形界面的话安装CUDA自带的驱动可能会出现问题，所以我推荐的是，点在Ubuntui系统中的软件与更新中[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片
cudart64_100.dll not found运行，出现cudart64_100.dll not found问题 打开C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin 发现，没有cudart64_100.dll，只有cudart64_101.dll 估计v10.1版本过新，所以安装v10. 具体步骤： 官方安装教程 CU
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2024-10-15 16:11:49
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近期使用python+keras+unet网络训练了一个图像分割模型（.h5），因为最终需要在C++中使用，所以需要2步转换：模型转换（h5 —> pb）：需要的朋友可以参考一下之前写的文章。模型转换
编译tensorflow，生成C++库：本文重点说明的内容。说明：keras没有c++相关接口，所以不能直接在c++中调用由keras.save生成的h5模型，需要将其转换为pb模型，由ten
CUDA安装失败原因一般CUDA安装失败都是由于其中Visual Studio(VS) Intergration无法安装导致的： 当然可以通过自定义的方式取消Visual Studio Intergration进行安装， 然后再重新用CUDA安装程序将Visual Studio Intergration单独装上去，不过这种方法成功概率不大。并且随之而来的问题就是在Visual Studio编译
说在前面 我解决这个错误花了一天多不到两天的时间 感谢各位大佬的帮助 我太菜了 在这期间 我经历了看了百度里面的几乎所有的博客 但是依然不好使...这个是和我遇到了同样问题的一个大佬，看了他这篇博客之后觉得他说的话就是我想说的....下面是建立
本文安装环境： - 双显卡： intel 集显 + nvidia 独显 - Ubuntu 18.04.4 - CUDA 11.7 1. Deb 安装包是个坑 (不要用这种方法！)使用 Deb 安装包 cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local_8.0.44-1_amd64.deb，安装完成之后，重启出现黑屏， - 出现黑屏后解决方法： （1）
CUDA查询设备信息CUDA C中的cudaGetDeviceProperties函数可以很方便的获取到设备的信息，函数原型是：cudaError_t CUDARTAPI cudaGetDeviceProperties(struct cudaDeviceProp *prop, int device); 第二个参数device是从0开始的设备的编号。第一个参数prop指向的是一个cudaDevic
如有驱动了，可以直接跳到cuda部分看安装cuda只需要看1，2，4，5即可，一般gcc已经安装了无需重复安装。本文安装cuda是直接安装到linux的环境中的，后来我发现似乎可以不更改linux的环境，而是只更改anaconda的虚拟环境，你可以试一试# 自己更改版本
conda install cudatoolkit=8.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.e
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2024-07-19 10:49:30
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服务器 C++/CUDA 程序配置使用的记录记录一下用服务器遇到的各种问题. 目录服务器 C++/CUDA 程序配置使用的记录问题: 找不到包含文件 问题: 找不到包含文件今天想用服务器学习 CUDA, 但一上来就遇到一个问题, 导入库文件的时候提示无法打开源文件, 找不到路径这个问题要从几个方面去思考.首先, 服务器上装没装 CUDA? 有没有这些文件?如果装了, 这些包含文件在哪?我找到路径了
ubuntu18.04 +cuda10.2+cudnn+Anaconda+pytorch根据自己的需要Pytorch来选择安装cuda的版本10.2需要做的步骤1、显卡驱动安装
2、cuda10.2的安装
3、cudann安装
4、Anaconda安装
5、pytorch_linux-gpu一、安装显卡驱动需要做的事：1、禁用nouveau并重启
2、gcc安装
3
Ubuntu20.04下CUDA、cuDNN的详细安装与配置过程，亲测试可用（图文）一、NVIDIA（英伟达）显卡驱动安装1.1. 关闭系统自带驱动nouveau2.2. NVIDIA驱动安装二、安装CUDA2.1. 下载与安装CUDA2.2. 配置CUDA的环境变量2.3. CUDA测试三、cuDNN的安装与检测3.1. cuDNN的安装3.2. cuDNN的检测四、CUDA的卸载 一、NVI
CUDA 9.0安装笔记最近实验室新购买两块K80的GPU。作为好奇的小猪，当然会自报奋勇去配置环境。在这篇博客中将会介绍在centos7下配置CUDA 9.0的步骤。1. 什么是CUDA？引用官方介绍CUDA® is a parallel computing platform and programming model invented by NVIDIA. It enables dramati
记录一下最近在CUDA编程上遇到的错误，觉得有必要写一写，这里也不是一点技术含量也没有的... CUDA上获取错误信息是通过函数cudaGetErrorString()实现的，具体怎么用自己去查手册吧...下面说的是返回错误的信息以及应该如何处理。我在这方面才刚开始，处理方法都是基于实际程序，未必是通用的。 1.
安装环境说明:NVDIA GeForce 930M、Intel(R) HD Graphics 520 显卡和cuda需要兼容匹配，我一开始下载的cuda6.5无法安装，所以又重新下了比较新的cuda8.0。 一、自行安装vs2012, 二、安装cuda8.0 https://developer.nvidia.com/
安装cudacuda官网，选择你要安装的版本，点进去，以10.2为例。注意，使用runfile(local) 选取完相对应的cuda版本之后，在网址的下方会有Base Installer的选项，基本上就是运行这两个步骤进行，在这之前要先检查自己是否安装了独显驱动，具体可以在设置中的详细信息的“图形”项查看运行wget https://developer.download.nvidia.com/co
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2024-07-09 06:33:34
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本文内容1.CUDA下载地址（历史版本以及最新版本） 2.基础安装步骤1.CUDA下载地址历史版本：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive最新版本：上浏览器搜索CUDA，官网下载即可。 最新版本: （2022-10-12写，11.8版本最新）https://developer.nvidia.com/cuda-downloads2.基础安装
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2024-09-24 17:38:24
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