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！注意：由于不同系统，不同 GPU 对应的 CUDA 和 cuDNN 均有差异，本文仅以 Ubuntu16.04、NVID
原创
2022-09-23 10:12:41
172阅读
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！注意：由于不同系统，不同 GPU 对应的 CUDA 和 cuDNN 均有差异，本文仅以 Ubuntu16.04、NVID
原创
2022-09-23 10:10:10
260阅读
经过三天的反反复复安装cuda和cudnn搭建tensorflow-gpu1.13.1环境之后，得到了一些经验，想在这里与大家分享一下：第一、选择安装驱动的时候一定要符合自己机型的显卡型号，可以安装NVIDIA驱动检测软件对自己的机型显卡进行检测。 1.安装NVIDIA驱动检测sudo yum install nvidia-detect2.查看显卡驱动型号nvidia-detect -v就会出
转载
2024-05-14 14:42:11
344阅读
wget https://developer.nvidia.com/downloads/compute/cudnn/secure/8.9.1/local_installers/12.x/cudnn-local-repo-rhel7-8.9.1.23-1.0-1.x86_64.rpm
rpm -i cudnn-local-repo-rhel7-8.9.1.23-1.0-1.x86_64.
Subversion(SVN)，是一个集中式项目版本管理工具。可以记录每一次文件和目录的修改情况，以版本号存储，可以根据这个版本号进行还原；不同的用户可以随时从服务器端更新修改的文件，达到在开发中的实时共享;在线安装l[root@localhost ~]# yum install -y subversion
已安装:
subversion.x86_64 0:1.7.14-14.el7
系统版本是centos7.4的[root@data-1-1 ~]# cat /etc/redhat-release
CentOS Linux release 7.4.1708 (Core)
[root@data-1-1 ~]# uname -r
3.10.0-693.el7.x86_64
[root@data-1-1 ~]# ip ad|grep eth0 |grep -v mtu
i
转载
2024-08-31 20:20:56
72阅读
在网上找，不是下载链接失效，就是要我49积分，后来我找到一个好办法用uting Toolkit\CUDA\v10.1\bin然后再运行代码就成了...
原创
2023-02-23 15:57:22
596阅读
文章目录 一、准备1.1 检查是否支持CUDA1.2 查看gcc是否安装1.3 检
转载
2022-06-14 10:51:18
445阅读
解决思路：下载一个https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download#下载后的压缩包有三个文件把三个文件添加到对应的地方即可
原创
2021-07-12 09:43:54
4204阅读
目录一、有NVIDIA显卡1.CUDA安装2.检查CUDA是否安装成功3.安装cuDNN4.检查cuDNN是否安装成功5.安装pytorch5.1 Anaconda3安装pytorch5.2验证是否安装成功 一、有NVIDIA显卡1.CUDA安装查看本地电脑所支持的 CUDA版本在电脑的右下角找到 NVIDIA控制面板，双击打开点击 【系统信息】【组件】 栏里的 CUDA 所支持的版本。（我这里
转载
2023-10-18 21:03:45
676阅读
首先保证显卡驱动是有的安装Annaconda，直接bash运行sh文件，不能运行的话用chmod +x更改读写权限，注意anaconda安装会询问是否加入环境变量Do you wish the installer to prepend the Anaconda3 install location
to PATH in your ~/.bashrc ? [yes|no]
[no] >>&
转载
2024-03-28 17:32:26
57阅读
此文档记录了在实体机上安装CentOS7、NVIDIA相关服务、向日葵远程软件等的步骤流程。因为在一开始学习之初，每次新部署都会遇到各种问题，且在网上搜索相关解决方案时比较零散和混乱，故在参考借鉴前人经验的同时，按照自己实际操作步骤整理出此文档。 涉及到以下固件：CentOS 7 最新 ISO 镜像CUDA 10.2 linux run文件CUDNN 10.2 linux 压缩包向日葵 X for
转载
2024-08-20 20:40:35
79阅读
Centos7(Linux详细安装教程)Centos7图形化桌面安装教程如下： 文章目录Centos7(Linux详细安装教程)前言一、软件准备二、安装三、进入CentOS安装界面四、系统必要的优化配置至此关于VMware Workstation安装Centos7图形化界面的步骤完整完毕了 前言一、软件准备本文Centos7安装在VMware Workstation该虚拟软件，因此我们在安装前需要
转载
2024-03-07 13:05:04
318阅读
一、快速确定版查看cuda
nvcc -V
查看cudnn
dpkg -l | grep cudnn
二、历史方法
有一些已经失效，这里仅仅作为备选
查看cuda
方法一
&
转载
2024-01-18 22:47:43
63阅读
在计算机科学和信息技术领域，Linux操作系统一直以其开源性质和良好的稳定性而享有盛誉。作为最流行的Linux发行版之一，红帽（Red Hat）为用户提供了一系列功能强大的工具和服务。而在进行深度学习与人工智能开发时，红帽的Linux操作系统与CUDNN库的结合无疑极大地提高了开发者的工作效率和计算性能。
首先，让我们来了解一下CUDNN是什么。CUDNN，全称为CUDA Deep Neural
原创
2024-02-05 11:39:46
91阅读
# 用Python获取CUDNN版本号
在使用深度学习框架时，通常需要安装并配置CUDNN库以加速模型训练。CUDNN是NVIDIA提供的用于深度学习的GPU加速库，通过利用GPU的并行计算能力，可以大幅提升深度学习模型的训练速度。
在Python中，我们可以通过`cudnn`模块来获取当前安装的CUDNN版本号。下面我们来看一下如何用Python获取CUDNN版本号的方法。
## 代码示例
原创
2024-07-06 04:59:36
171阅读
本文将会讲到四种典型的深度学习框架：Tensorflow-GPU keras pyTorch caffe 的配置和安装。我们的系统环境是Centos 7。一：先安装anaconda，因为anaconda较python来讲，其库更全，而且也便于支持其他语言。（1） 下载个anaconda。地址：https://www.continuum.io/downloads 或者 https://m
转载
2024-05-10 16:52:04
131阅读
cuDNN概述 NVIDIACUDA®深度神经网络库（cuDNN）是GPU加速的用于深度神经网络的原语库。cuDNN为标准例程提供了高度优化的实现，例如向前和向后卷积，池化，规范化和激活层。 全球的深度学习研究人员和框架开发人员都依赖cuDNN来实现高性能GPU加速。它使他们可以专注于训练神经网络和
转载
2020-12-28 06:55:00
1068阅读
2评论
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
原创
2022-06-13 13:46:48
370阅读
