首先，检查一下计算机有没有可用的GPU。用ubuntu的 lspci 命令看一下PCI总线上有没有挂载能用的GPU。如果啥提示都没有–就悲剧了。还有需要注意，VMware 的虚拟机是用不了计算机中的GPU的。这也是大家都在推荐双系统的原因。 我的GPU型号是 GeForce GTX 1050 Ti。但是在设置->详
最近因为需要跑一些论文代码，无奈CPU在计算方面性能不能满足，于是决定继续尝试之前没有成功的配置GPU环境，最后总算tf可以识别到GPU。这里记录一下自己的配置过程，也算是给大家一个参考。 ①查看对应版本并下载 首先查看python、TensorFlow、cuda、cudnn对应的版本，注意版本
cuda与cudnn的区别：自行百度 tensorflow安装对应cuda、cudnn配置说明：如果用conda管理，安装tensorflow2.3时，conda会自动检测然后提示安装对应版本的cuda toolkit10.1x、cudnn；跟本机上安装了没安装cuda无关，更不用说系统环境变量里设置没设置了！ vs版本与cuda、cudnn版本需要对应，用于c++
如果不理解cuda和cudnn什么的可以看看这篇文章： 用做的优盘安装完linux系统后，首先需要更新语言库，这里根据提示安装即可。接下来需要先安装nvidia驱动。如果不安装驱动可能会使电脑无法在休眠中开启，一直处于黑屏状态。 1、安装nvidia驱动 （1）点击右上角设置按钮，关于–这台计算机，
记录下自己安装 paddlepaddle 的血泪史。 参考 PaddlePaddle官网 准备工作 先查看自己 NVIDIA 所支持的 CUDA 版本。 打开NVIDIA控制面板 查看系统信息，选择组件 安装 CUDA 我这里安装的是 cuda 10.2，因为官方推荐非安培架构最好安装10.2。 我没看懂 CUDA 的官方文档，所以参
问题描述 输入： nvidia-smi 报错 Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch 解决方法 Step1 卸载现有驱动，重新安装 sudo /usr/bin/nvidia-uninstall sudo apt-get --purge remove nvidia-* sudo apt-get purge nvidia* sudo apt-get purge libnvidia*
目录 1、驱动安装 2、CUDA的安装 3、cuDNN的安装 验证环境：win10+driver450+cuda11.0+cudnn8.0.5 1、驱动安装 驱动下载地址：https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn，选择自己的显卡型号，下载类型选择Studio驱动程序（开发用），之后点击搜索。
安装cuda: conda install cudatoolkit=9.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/linux-64/ 安装cudnn: conda install cudnn=7.0 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/
原来机器上有安装一个cuda 10.0，想要再安装一个cuda 10.1 安装CUDA 1.首先下载.run文件 https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-base?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=CentOS&target_version=7&target_type=runfilelocal 2.首先
C++编译/链接库/神经网络框架与Cuda、Cudnn的前世今生 #### C/C++编译链接 C语言的编译链接过程就是把我们所编写的C/C++代码转换成相应硬件架构能够执行的指令集中的机器指令，整个过程主要分为编译和链接，编译的主要工作是将源代码转换为目标文件（.o文件），链接链接是把目标文件、
安装cuda 从https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive下载对应版本的cuda 进入到含有安装包的目录下，执行 sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run 等待一会，出来下面的界面，输入accept 4.cuda安装包是自带显卡驱动的，所以这一步按空格去掉安装显卡驱动的选项，
今天使用tensorflow2.0出现faile，我笔记本是Y7000p，显卡是2060显存就有6G所以在使用的时候出现问题： Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize 解决方案： #tensorflow1.X版本 from tensorflow.compat.v1 import ConfigProto
现象 [E] [TRT] ../rtSafe/safeContext.cpp (105) Cudnn Error in initializeCommonContext: 1 (Could not initialize cudnn ,please check cudnn installation.) 解决方法 更新cudnn版本呢，与驱动版本匹配。 驱动版本为410.130，cudnn版本为 cudnn-10.0-linux-x64-
mkdir /home/aistudio/cuda10 mkdir /home/aistudio/cuda92 mkdir /home/aistudio/cudnn mkdir /home/aistudio/tf cp /home/aistudio/data/data32924/cudnn-9.2.tgz /home/aistudio/cudnn cp /home/aistudio/data/data32924/cudnn-10.1.tgz /home/aistudio/cudnn pip instal
首先感谢师兄的博客！前半部分按照这个照做没有问题！ https://www.bilibili.com/read/cv9162965/ 第一步：下载CUDA 在官网下载，查询自己的GPU型号对应的CUDA版本 980Ti对应的是CUDA 10.2 第二步：安装CUDA //这部分引用良师傅的博客 作者：Master凉 https://www.bilibili.com/read/cv916296
一路参考链接：RTX3090在ubuntu18.04下安装NVIDIA驱动以及cuda与cudnn教程 需要注意的/区别如下： 1.NVIDIA GPU 的驱动程序，我下载的是NVIDIA-Linux-x86_64-465.27.run2.下面 各项分别表示： –no-opengl-files 只安装驱动文件而不安装OpenGL文件 - 这个参数最重要 –no-x-check
ubuntu环境配置之tensorflow cuda10和cudnn7.4.2下载安装cudnn7.4.2安装 Anaconda下载安装安装创建环境 cuda10和cudnn7.4.2下载安装 cuda10 到官网上选择合适的版本下载即可，这里选啦cuda10。最后下载run文件进行安装。 cuda安装流程中默认设置。 cudnn7.4.2安装 解压 s
tf版本和对应的一些版本截图 tf 对应查看的 网址： https://www.tensorflow.org/install/source_windows 1.CUDA Toolkit和Nvidia显卡驱动的的关系 CUDA Toolkit本地安装包时内含特定版本Nvidia显卡驱动的，所以只选择下载CUDA Toolkit就足够了，如果想安装其他版本的显卡驱动就
一、Anaconda下载安装+环境配置 1、下载 https://www.anaconda.com/dawnload/ 这里选择Linux版本（选择合适架构）。 ps：附上一手查看处理器架构的的方法： python -c "import platform;print(platform.archi
我的安装环境是python == 3.7.9。为了不出问题，故意选老一点的版本。使用pip安装，主要参考两篇博文： cuda安装教程+cudnn安装教程_sinat_23619409的博客-CSDN博客_cuda安装 配置显卡驱动、CUDA、cuDNN以及说明三者之间的关系_ZiLiangQin的博客-CSDN博客_cudnn配置 还有官网的显卡配
参考: https://blog.csdn.net/remanented/article/details/88901523 conda 安装 1.通过wget下载anconda安装包： wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-2018.12-Linux-x86_64.sh 2.安装anaconda sudo bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh 进入制定
概述 借助 NVIDIA Jetson AGX Xavier 开发者套件，您可以轻松创建和部署面向制造、交付、零售、智慧城市等领域的端到端 AI 机器人应用程序。该套件由 NVIDIA JetPack 和 DeepStream SDK，以及 CUDA®、cuDNN 和 TensorRT 软件库提供支持，可为您提供立即入门所需的所有工具 使用Nvidia S
由于有的软件需要翻墙所以打个包 放在这里 : https://pan.baidu.com/s/1ZhtXlvZvXn7SVMbCVoICwA 提取码: g2xy 1.Anaconda安装 下载地址：https://docs.anaconda.com/anaconda/install/ 双击安装 下一步 同意 下一步 下一步 红框选中点击安装 下一步 下一步 结束
解决方法：安装cuDNN即可解决 cuDNN Download cuDNN地址如下，不过要注意的是，我们需要注册一个账号，才可以进入到下载界面。大家可以放心注册的。 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 将解压后的文件放入C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1
前期工作 一、查看自己电脑GPU类型 1.桌面右键单击计算机，选择【属性】； 2.在属性界面点击【设备管理器】进入； 3.在设备管理器列表找到【显示适配器】； 4.打开【显示适配器】就可以看到显卡型号了； 这里示范两台电脑的两种显卡： N卡 A卡 5.右
