Cuda和Cudnn安装
ubuntu18.04 安装CUDA9.0 + CUDNN7 deb安装
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。一 安装显卡驱动：直接在系统软件更新中选择安装：或者选择PPA源安装，参照：https://blog.csdn.net/new_delete_/article/details/81544438输入命令测试是否安装成功：nvidia-smi复制 二、安装CUDA1、安装gcc-6 g++-6（由于CUDA 9.0仅支持GCC 6.0及以下版本，而Ubuntu
日期 2023-06-12 10:48:40
windows10+nvidia驱动+cuda10.1+cudnn安装教程
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。一、显卡驱动提前安装好nvidia驱动，windows一般都自动安装了nvidia驱动了没有安装驱动可以去官网下载驱动https://www.geforce.cn/drivers选择自己对应的显卡驱动，默认安装就可以了。下载之前查看自己显卡驱动和cuda版本号之间的关系，如下图所示，然后进行选择性安装。https://docs.nvidia.com/cuda
日期 2023-06-12 10:48:40Pytorch、CUDA和cuDNN的安装图文详解win11（解决版本匹配问题）
本文已收录于Pytorch系列专栏： Pytorch入门与实践 专栏旨在详解Pytorch，精炼地总结重点，面向入门学习者，掌握Pytorch框架，为数据分析，机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础。免费订阅，持续更新。 文章目录CUDA的安装1.查询支持的最高版本2.查询Pytoch与cuDNN版本3.下载CUDA4.安装CUDA5.验证CUDA是否安装成功cuDNN的安装验证是否安装成
日期 2023-06-12 10:48:40
ubuntu安装cuda和cudnn_ubuntu查看是否安装cuda
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。目录1、查看系统推荐的cuda版本2、官网下载cuda软件包3、安装4、环境配置5、验证cuda是否正常1、查看系统推荐的cuda版本查看前应先安装显卡驱动，可以查看NVIDIA显卡驱动安装nvidia-smi复制这里显示的是cuda11.4版本2、官网下载cuda软件包官网cuda下载 对应的cuda版本这里选择11.4.4的版本wget https:
日期 2023-06-12 10:48:40
深度学习环境搭建之cuda、cudnn以及pytorch和torchvision的whl文件安装方法
一、前言假设已经装好了pycharm、anaconda，并且新建了一个conda虚拟环境（我的虚拟环境名为pytorch）。接下来需要安装新版的显卡驱动，安装cuda、cudnn、pytorch和torchvision，这几个环境的版本互相关联，为了能使用更新的项目，尽量安装最新版本的环境。有的教程采用官网首页推荐的在线安装方式，如下图所示但这种安装方式耗时很长，且有时候会由于网络异常而安装失败。
日期 2023-06-12 10:48:40yolov2在CUDA8.0+cudnn8.0下安装、训练、检测经历
这次用yolov2做检测时遇到个大坑，折腾了我好几天，特以此文记录之。 一、安装cuda+cudnn 它们的版本必须要匹配，否则训练后检测不出目标！ 1、下载cuda8.0.61_375.26_linux.run和cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz &n
日期 2023-06-12 10:48:40
ubuntu16.04+cuda8.0+cudnn6.0安装mxnet（极简！+成功！）
安装MXNet 1.安装 CUDA8.0对应的mxnet版本是mxnet-cu80（同理如果是CUDA9.0对应版本则是mxnet-cu90）。 如果pip安装过慢，请参考 Ubuntu16.10下配置pip国内镜像源加速安装进行加速。 $ sudo pip install --pre mxnet-cu80 # CUDA 8.0 2.验证安装成功 $ python或
日期 2023-06-12 10:48:40ubuntu16.04+cuda8.0+cudnn6.0安装mxnet（极简！+成功！）
安装MXNet 1.安装 CUDA8.0对应的mxnet版本是mxnet-cu80（同理如果是CUDA9.0对应版本则是mxnet-cu90）。 如果pip安装过慢，请参考 Ubuntu16.10下配置pip国内镜像源加速安装进行加速。 $ sudo pip install --pre mxnet-cu80 # CUDA 8.0 2.验证安装成功 $ python或
日期 2023-06-12 10:48:40DL之IDE：深度学习环境安装之Visual Studio 2015版本+CUDA8.0+Cudnn8.0+OpenCV 3.1.0版本完美搭配安装图文教程之详细攻略
DL之IDE：深度学习环境安装之Visual Studio 2015版本+CUDA8.0+Cudnn8.0+OpenCV 3.1.0版本完美搭配安装图文教程之详细攻略 导读：网上教程一大把，瞎指挥的不少，剪不断理还乱，可气的事，还误人子弟，最特么令人讨厌！！本人最喜欢行天下大道！欢迎围观！安装过程，先安装Visual Studio 2015，其次C
日期 2023-06-12 10:48:40DL之IDE：深度学习环境安装之Visual Studio 2015版本+CUDA8.0+Cudnn8.0+OpenCV 3.1.0版本完美搭配安装图文教程之详细攻略
DL之IDE：深度学习环境安装之Visual Studio 2015版本+CUDA8.0+Cudnn8.0+OpenCV 3.1.0版本完美搭配安装图文教程之详细攻略 导读：网上教程一大把，瞎指挥的不少，剪不断理还乱，可气的事，还误人子弟，最特么令人讨厌！！本人最喜欢行天下大道！欢迎围观！安装过程，先安装Visual Studio 2015，其次C
日期 2023-06-12 10:48:40
Ubuntu 20.04 CUDA10.1&cuDNN安装方法全新整理
目录 1、安装显卡驱动 2、gcc降级 3、安装CUDA 4、安装cuDNN 1、安装显卡驱动 输入nvidia-smi命令查看支持的cuda版本 如果有驱动显示以下信息： 如果没有，则会显示以下信息： 如果无法查看，则说明尚未安装nvidia驱动，
日期 2023-06-12 10:48:40Jetson NX系统烧录以及CUDA、cudnn、pytorch等环境的安装
文章目录 安装虚拟机和Ubuntu18.04环境安装sdk-managerNX烧录系统将系统迁移到SSD安装CUDAbootFromExternalStorage安装sdk-manager安装配置CUDA环境变
日期 2023-06-12 10:48:40Ubuntu 20.04 CUDA&cuDNN安装方法
CUDA安装 下载cuda 输入nvidia-smi命令查看支持的cuda版本 如果有驱动显示以下信息： 如果没有，则会显示以下信息： 如果无法查看，则说明尚未安装nvidia驱动，点击附加驱动，选择对应版本的驱动即可自动下载。 点击应用
日期 2023-06-12 10:48:40cuda 历史版本cudnn 历史版本+Ubuntu20.04+2080ti 安装 cuda11.4+加显卡驱动+cudnn+亲测可用
cuda 历史版本 cudnn 历史版本 Ubuntu20.04+2080ti 安装 cuda11.4+加显卡驱动+cudnn Ubuntu20.04+2080ti 安装 cuda11.
日期 2023-06-12 10:48:40显卡驱动，cuda,cudnn安装，tensorflow-gpu安装
一、驱动安装 1、了解自己的显卡型号，可以下载一个鲁大师或者CPUID CPU-Z这个软件查看自己的显卡详情。 2、根据自己的型号，下载驱动：NVIDIA驱动下载链接 我的显卡是GeForce RTX 2080s,这是我的显卡所对应的驱动。和我一样的可以直接下载百度云链接：https://pan
日期 2023-06-12 10:48:40【AI】Ubuntu NVIDIA CUDA CUDNN安装配置
https://blog.csdn.net/qq_33200967/article/details/80689543 https://blog.csdn.net/sinat_29963957/article/details/83108324 https://www.linuxidc.com/Linux/2017-10/147618.htm cuda 版本 cat /usr/loca
日期 2023-06-12 10:48:40win10+anaconda+pytorch+CUDA+cuDNN+tensorflow-gpu安装教程
参考文章： 干货：TensorFlow1.2~2.1各个GPU版本CUDA和cuDNN对应版本整理 win10+1060显卡安装anaconda+ CUDA10.1+
日期 2023-06-12 10:48:40Python 工具 之 tensorflow gpu 环境的搭建配置（必要的相关工具 cudacudnn等 的下载安装）的详细步骤
Python 工具 之 tensorflow gpu 环境的搭建配置（必要的相关工具 cuda\cudnn等 的下载安装）的详细步骤 最新方法：tensorflow -gpu安装方法（不用自己装cuda，cdnn（直接 pip install tensorflow-gpu 即可）），无需额外的在额外的安装配置 CUDA 和 cuD
日期 2023-06-12 10:48:40