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tensorflow-gpu1.14 + Win10 + CUDA10.0 + CUDNN7.5.0 + Python3.6 + VS2015安装
最近学习深度学习 xff0c 在配置环境中的过程中遇到很多问题 xff0c 在这进行总结 xff0c 希望对大家有帮助 一 整个软件安装配置过程 xff0c 很多博客写的很详细 xff0c 附上链接 xff1b https blog csd
tensorflow
GPU1
win10
cuda10
CUDNN7
ubuntu16.04 python2.7 cuda10.0 安装pytorch1.1.0 torchvision0.3.0
工欲善其事 xff0c 必先利其器 显卡驱动版本和cuda版本 xff1f 今天两台电脑训练时发现速度比平时慢了 xff0c 以为是网络的变大导致 但nvidia smi发现显存占用少 xff0c gpu速度占用1 xff0c 同时用gno
Ubuntu16
Python2
cuda10
pytorch1
torchvision0
windows10安装NVIDIA显卡驱动+cuda10.0教程
windows10安装NVIDIA显卡驱动 43 cuda10 0教程 1 安装个鲁大师2 确定本机是否支持GPU加速3 更换至匹配的显卡驱动4 下载和安装cuda和cudnn5 验证6 游戏加速7 分享个漂亮的壁纸 1 安装个鲁大师 查看
Windows10
NVIDIA
cuda10
显卡驱动
Ubuntu18.04安装CUDA10、CUDNN
上篇记录了Ubuntu下安装INVIDIA显卡驱动的方法 xff0c 尽管可以选择CUDA自带的驱动 xff0c 但为了避免不必要的问题 xff0c 尽量单独安装 如果没有单独安装驱动 xff0c 建议多找几篇博客 xff0c 对比来看 x
Ubuntu18
cuda10
cuDNN
cuda10.0 安装torch1.7.1
pip install torch1 7 1 43 cu92 torchvision0 8 2 43 cu92 torchaudio 61 61 0 7 2 f https download pytorch org whl torch st
cuda10
torch1
Ubuntu18.04下安装Nvidia驱动和CUDA10.1+CUDNN7.6.5
首先 xff0c Ubuntu下查看Nvidia显卡的详细信息 xff1a nvidia smi nvidia smi Fri Aug 16 08 46 25 2019 43 43 NVIDIA SMI 430 26 Driver Vers
Ubuntu18
NVIDIA
cuda10
CUDNN7
cuda10 + vs2017 下载安装,配置环境
一 准备 1 xff0c 首先查询电脑GPU xff1a 1 xff09 Win10如何查看Nvidia支持的CUDA版本 xff1a xff08 1 xff09 打开 控制面板 xff0c 点击 硬件和声音 xff0c 点击 NVIDIA
cuda10
vs2017
下载安装
配置环境
Jetson xavier nx 安装CUDA10.2,和cudnn8.0
2022 6 16更新 现在Jetson xavier nx 安装CUDA和CUDNN不需要下面那么复杂了 xff0c 可以直接通过刷机将其安装到设备上 在官网下载SDK Manager可以直接将CUDA烧录进设备 xff08 特别注意如果
Jetson
xavier
cuda10
CUDNN8
Ubuntu 20安装Nvidia驱动 + cuda10.1 + Anaconda + pytorch 1.5
安装Nvidia驱动 输入命令 ubuntu drivers devices查看显卡推荐的驱动选择recommend的版本进行安装 xff0c 例如我的是460 sudo apt install nvidia driver 460 安装完成
Ubuntu
NVIDIA
cuda10
Anaconda
Pytorch
【win10】安装pytorch1.6.0+cuda10.1 + torch-geometric
conda下新建一个环境 xff0c 使用python3 6 conda create name torch ge span class token assign left variable python span span class t
win10
pytorch1
cuda10
torch
Geometric
MSB:3721 CUDA10.1+VS2019
环境 CUDA10 1 43 VS2019 43 X64位操作系统 错误代码 xff1a MSB3721 命令 C Program Files NVIDIA GPU Computing Toolkit CUDA v10 1 bin nvcc
MSB
3721
cuda10
VS2019
cuda10.1+cudnn10.1+tensorflow2.2.0+pytorch1.7.1下载安装及配置
一 cuda及cudnn下载 1 查看自己电脑是否支持GPU 方法 xff1a 鼠标移动到此电脑 xff0c 点击鼠标右键 xff0c 依次选择属性 设备管理器 显示适配器有以下图标 xff08 NVIDIA xff09 即可安装GPU x
cuda10
cudnn10
tensorflow2
pytorch1
下载安装及配置
Ubuntu18.04 CUDA10 cudaGetDeviceCount returned 35
报错现象 我的环境是Ubuntu18 04 安装了CUDA10 运行deviceQuery报错如下 xff1a deviceQuery Starting CUDA Device Query Runtime API version CUDAR
Ubuntu18
cuda10
cudaGetDeviceCount
returned
Linux安装pytorch1.1.0+CUDA10.0
1 创建虚拟环境 conda create span class token operator span n pytorch1 span class token punctuation span span class token numbe
Linux
pytorch1
cuda10
深度学习环境配置 ubuntu安装CUDA10.2失败!
深度学习环境配置 ubuntu安装CUDA10 2失败 xff01 按照网上教程安装CUDA10 1 或 CUDA10 2时候 xff0c 即执行官方的命令的时候 root 64 6c000e89a184 sh cuda 10 2 89 4
Ubuntu
cuda10
深度学习环境配置
Ubuntu18.04安装NVIDIA显卡驱动、cuda10.1以及cudnn-10.1-7.6.4
一 安装NVIDIA显卡驱动 drivers 方式1 xff1a 官网下载对应的驱动文件 xff0c 手动安装 xff08 离线 xff09 下载前先了解自己机器 显卡的基本信息 本文以TITAN X 为例 xff0c 下载的驱动文件名为N
Ubuntu18
NVIDIA
cuda10
cuDNN
显卡驱动
Ubuntu18.04安装 NVIDIA驱动+CUDA10.2+cuDNN+TensorRT
系统 xff1a Ubuntu 18 04 5 显卡 xff1a RTX2080Super xff0c 独显无集成显卡 0 综述 目前 xff0c 知道3种安装N卡驱动的方法 xff1a 添加PPA源 xff1a 最简便 xff0c 但未必
Ubuntu18
NVIDIA
cuda10
cuDNN
Tensorrt
windows10+vs2019下 安装cuda10.1
已有环境 xff1a windows10专业版 43 vs2019 准备工作 参考链接 xff1a xff08 前言部分 xff09 https www cnblogs com xiamuzi p 13470890 html 1 查看NVI
Windows10
VS2019
cuda10
Ubuntu21.04安装cuda10.2和cudnn
系统 xff1a Ubuntu21 04 显卡 xff1a NVIDIA 1080Ti cuda是NVIDIA公司设计用来加速GPU训练的 xff0c 而cudnn则是可以把cuda应用到深度学习领域 xff0c 如果想用GPU跑深度神经网
Ubuntu21
cuda10
cuDNN
Ubuntu20.04 安装 CUDA10.1 和 CUDNN7.6.5
说明 xff1a 本人的实验环境为 xff1a ubuntu20 04 xff0c 显卡 xff1a GTX1060 xff0c 已安装Nvidia驱动 查看你的NVIDIA显卡驱动是否支持cuda10 1版本 查看显卡驱动命令 xff1a
Ubuntu20
cuda10
CUDNN7
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