Windows 10 Ubuntu Shell "CUDA驱动程序版本不足“
Windows 10 Ubuntu Shell是Windows 10操作系统中的一个功能，它允许用户在Windows环境下运行Ubuntu子系统，并使用Ubuntu的命令行界面。该功能通过Windows Subsystem for Linux（WSL）实现。
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的用于并行计算的并行计算架构和编程模型。它使开发者能够利用NVIDIA GPU的强大计算能力来加速各种应用，特别是涉及大规模数据处理和复杂计算的应用。
"CUDA驱动程序版本不足"错误提示意味着当前系统中的CUDA驱动程序版本过低，不满足运行所需的最低要求。为了解决这个问题，可以按照以下步骤操作：
- 确认显卡是否支持CUDA：在NVIDIA官方网站上查找您的显卡型号，并确认该显卡型号是否支持CUDA加速。
- 下载最新的CUDA驱动程序：访问NVIDIA官方网站（https://www.nvidia.com/cuda/）下载适用于您的显卡型号的最新CUDA驱动程序。
- 安装CUDA驱动程序：双击下载的CUDA驱动程序安装包，并按照安装向导的指示完成安装过程。在安装过程中，确保选择安装CUDA驱动程序以及所需的其他组件。
- 更新CUDA相关软件：如果您已经安装了CUDA相关的开发工具或库，建议同时更新它们，以确保与最新的CUDA驱动程序兼容。
推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云GPU实例：腾讯云提供了多种配置的GPU实例，可满足不同计算需求。您可以在腾讯云官方网站上查找适合您需求的GPU实例，并了解其详细信息和价格。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/gpu
- 腾讯云容器服务TKE：腾讯云容器服务TKE是腾讯云提供的一种容器编排服务，可用于在云上部署和管理容器化应用程序。您可以使用TKE来部署包含CUDA加速的应用程序，并充分利用腾讯云GPU实例的计算能力。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/tke
请注意，以上提供的腾讯云产品和链接仅作为示例，您可以根据实际需求选择其他云服务提供商的相应产品和服务。
相关·内容
1回答
我使用GPU在Conda上运行Tensorflow。每次我收到这个错误
E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:353] Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED
2018-10-09 11:58:43.850743: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:361] Possibly insufficient driver version: 390.48.0
我在ubuntu 18.04 Lambda上
这似乎是
浏览 0提问于2018-10-10得票数 0
我是一个CUDA的新手，我将非常感谢帮助/评论有关CUDA的安装。我在我的Ubuntu18.04 HP Z420机器上安装了很长一段时间:内核:5.3.0-46-泛型，Xeon E5，nVidia Quadro K600和nvidia-driver-440。
我无法确定我安装了什么(apt安装nvidia-cuda-toolkit installing )的顺序，因为我安装和卸载了几次，因为经常发生错误。我认为在上一次试用中，我安装了cuda，卸载了它，并安装了nvidia-cuda-工具箱，这似乎是可行的。最后，我用两个不同的版本(10.2和9.1)获得了这样的输出。
它能用吗？外部应用
浏览 0提问于2020-04-19得票数 3
我正在尝试安装PyTorch与数据自动化系统。我遵循了中提到的说明(使用conda安装)
conda安装手电筒cudatoolkit=11.3 -c手电筒
conda install命令运行时没有出现任何错误：
conda list显示以下内容：
# Name Version Build Channel
cudatoolkit 11.3.1 h2bc3f7f_2
pytorch 1.11.0 py3.9_
浏览 24提问于2022-05-06得票数 1
回答已采纳
1回答
在我的tk1板上重新安装了jetpack后，我发现自己无法使用opencv的图形处理器调用。我使用的是opencv 2.4.12
OpenCV Error: Gpu API call (CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version) in copy, file /hdd/buildbot/slave_jetson_tx_2/35-O4T-L4T-Jetson-L/opencv/modules/dynamicuda/include/opencv2/dynamicuda/dynamicuda.hpp, line 877
E
浏览 0提问于2016-02-13得票数 1
1回答
几个月前，我用sudo do-release-upgrade将系统从16.04升级到18.04。很多东西坏了，我无法登录到Nvidia驱动程序，等等，但不知何故，我设法让东西正常工作。
然而，现在当我尝试用sudo ubuntu-drivers autoinstall更新GPU驱动程序时，我会遇到以下问题：
Some packages could not be installed. This may mean that you have
requested an impossible situation or if you are using the unstable
distribution
浏览 0提问于2020-04-16得票数 8
回答已采纳
开始在Ubuntu上开发基于CUDA的工具，并尝试安装/使用SDK。然而，deviceQuery给出了
CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
供参考：
# nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2011 NVIDIA Corporation
Built on Tue_Oct_18_17:35:10_PDT_2011
Cuda compilation tools, release 4.1, V0.2.1221
浏览 3提问于2012-01-19得票数 2
1回答
我想在我的系统上安装CUDA来运行OpenCV。我有NVIDIA 1050 Ti移动，它支持驱动器390.116。我试着安装CUDA 10，但失败了，我想是因为驱动程序不兼容。根据wiki https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/wiki/CUDA，我似乎只能使用CUDA 9.1，这在Ubuntu18.04中是不支持的。
我怎么能在18.04有数据自动化系统？我需要不同的GPU吗？我需要降低操作系统的等级才能运行CUDA吗？
浏览 0提问于2019-04-09得票数 0
我是个新手。当我运行test.py时。有一个错误：
2018-05-13 10:00:03.012495: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:140] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA
2018-05-13 10:00:03.312772: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:134
浏览 0提问于2018-05-13得票数 0
我怎样才能找到在我的电脑上安装在Windows 10上的PyTorch 1.13的数据自动化系统11.x？
我尝试过:我从NVIDIA网站上安装了NVIDIA CUDA驱动程序和Windows工具包。我可以通过在木星实验室中输入：!nvidia-smi来验证这一点，这给了我以下输出。这表明已经安装了CUDA工具，但我的PyTorch包没有使用。我需要了解什么版本的CUDA驱动程序被安装，以便我可以安装正确的PyTorch-GPU软件包。
+-----------------------------------------------------------------------------+
浏览 22提问于2022-11-13得票数 -1
19回答
当我运行nvidia-smi时，我会收到以下消息：
未能初始化NVML:驱动程序/库版本不匹配
一个小时前，我收到了同样的消息，并卸载了我的CUDA库，并且能够运行nvidia-smi，得到以下结果：
在此之后，我从下载了，然后简单地：
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
现在我已经安
浏览 59提问于2017-03-25得票数 478
回答已采纳
1回答
如何处理数据自动化系统版本？
、、、、
如何在一个操作系统中设置不同版本的CUDA？
这是我的问题:使用GPU支持的最新Tensorflow需要CUDA 11.2，而Pytorch使用11.3。那么，在Windows和Ubuntu中安装两个库的解决方案是什么呢？
浏览 6提问于2022-02-03得票数 1
回答已采纳
1回答
因此，使用一个常规的对接器，我得出结论，两个不同的CUDA版本不兼容以下的运行概念:使用本地GPU与CUDA 11 --例如，在较低OS版本和较低CUDA版本的对接环境中使用，因为容器必须在其CUDA之后接近本地GPU，而且由于它们不兼容，这是不可能的。
这正是nvidia-docker2 2所要解决的问题吗？
假设我的操作系统是ubuntu 20+，CUDA 11+和我需要运行的代码必须与CUDA 8，这是只兼容UBUNTU 16，我有另一个代码兼容Ubuntu 18上的CUDA 10。
当我看到并纠正我的错误时，nvidia-docker2 2将使我能够在容器本身上运行nvidia-smi
浏览 6提问于2022-08-10得票数 1
回答已采纳
当我去/usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery并执行
moose@pc09 /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery $ sudo make clean
rm -f deviceQuery deviceQuery.o
rm -rf ../../bin/x86_64/linux/release/deviceQuery
moose@pc09 /usr/local/cuda/samples/1_Utilities/deviceQuery $ sudo make
"/usr/local
浏览 0提问于2015-11-12得票数 11
回答已采纳
我的电脑是戴尔XPS-15。
清洁安装后，当试图安装Nvidia驱动程序，使用软件更新，或通过安装软件包从Nvidia网站，与CUDA或没有它，我得到失败。
我的电脑是双引导( Windows 10，GPU工作正常)。上次我在同一台电脑上安装了Ubuntu 20，它运行得很顺利。因此，在安装脚本中，似乎有什么东西坏了。
我遇到的失败就像这一次：
http://il.archive.ubuntu.com/ubuntu focal/main i386 libpciaccess0 i386 0.16-0ubuntu1
404 Not Found [IP: 192.115.211.70 80]
浏览 0提问于2022-03-06得票数 0
我对运行which nvcc和nvidia-smi所显示的不同的CUDA版本感到非常困惑。我在我的ubuntu16.04上安装了cuda9.2和cuda10。现在，我将路径设置为cuda9.2。所以当我跑
$ which nvcc
/usr/local/cuda-9.2/bin/nvcc
但是，当我跑的时候
$ nvidia-smi
Wed Nov 21 19:41:32 2018
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 410.72
浏览 3提问于2018-11-22得票数 241
回答已采纳
1回答
今天，我将我的Nvidia驱动程序升级到440版(从430版本)。然后我可能做错了什么，我卸载了CUDA (或者它被系统删除了，我不记得了)。
我通过运行sudo apt install nvidia-cuda-toolkit安装了库达工具包，但是$CUDA目录几乎是空的:它只包含一个samples目录，其中包含预编译的示例。该目录中没有像以前那样的源代码、文档、库等等。
我遵循了在https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64和目标_distro=Ubuntu&tar
浏览 0提问于2019-11-13得票数 0
1回答
我有Ubuntu16.04的最新版本，我安装了Cuda 8.0的最新版本。安装Cuda后，我被塞在登录屏幕上，无法用密码登录到Ubuntu。是否有进入系统的可能性？或者你有任何手册，如何正确安装库达工具包？我需要Ubuntu上的Cuda工具包。(对不起我的英语)
这是我的程序，我是如何安装Cuda的(当然是来自Nvidia)
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local_8.0.44-1_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install cuda
浏览 0提问于2016-10-24得票数 3
我已经安装了图形处理器tensorflow作为。相对环境为：
Ubuntu 14 + cuda8.0 + cudnn5.0 + GeForce Gt 640 (OEM)
问题是：
E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:491] failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:153] retrieving CUDA diagnostic information for host: wang
浏览 0提问于2016-11-28得票数 0
因此，我已经尝试了几乎所有我能想到的降低谷歌Colab (11.2)上的CUDA版本，因为它是不支持的Py手电筒/火把-几何。我遵循了关于这个主题的多个其他帖子的建议，在线下载CUDA版本，并使用(例如)擦除本地版本：
!wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
!mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
!wget https://deve
浏览 8提问于2021-07-09得票数 2
1回答
我最近建造了一台新的PC机，我试图在上面同时启动windows 10和Ubuntu 18。首先，我在我的SSD上安装了Windows 10 ( UEFI)，我给了GPT分区表，然后调整主分区的大小，为Ubuntu提供空间。成功安装Ubuntu之后，我重新启动Ubuntu并从GRUB菜单加载Ubuntu，结果得到了一个打印出来的黑色屏幕。
dev/sda5: clean, xxxxxx/xxxxxx files, xxxxxx/xxxxxx blocks
没有别的，拒绝再踢下去。Windows 10从GRUB加载罚款。我已经尝试了Ubuntu 16以及同样的结果。在这方面的任何帮助都将不胜感激。
浏览 0提问于2019-01-18得票数 0
我有惠普精英800 G2桌面与Ubuntu16.04.3 64位与NVIDIA图形卡"GeForce GT 730“。
$ lshw -numeric -C display
*-display UNCLAIMED description: VGA
compatible controller product: GK208 [GeForce GT 730] [10DE:1287]
vendor: NVIDIA Corporation [10DE]
physical id: 0
bus info: pci@0000:01:00.0
version: a1
width: 64 bi
浏览 0提问于2018-01-19得票数 1
1回答
我最近尝试安装cuda https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_arch=x86_64和目标_distro=Ubuntu&target_version=1804。我选择了Linux，x86_64，Ubuntu，18.04 (事实上，我运行19.10)，deb (本地的)。
不幸的是，它始终没有正确安装。
现在，我每次使用sudo apt dist升级或sudo apt安装之类的命令时，都会遇到以下一系列错误消息.或者sudo配置-a：
Setting up nvidia-dkms-41
浏览 0提问于2019-11-12得票数 0
1回答
你能帮我找出为什么nvidia探测器不返回吗？下面是一些故障排除命令的输出，顺便说一句，Nvidia设置已经安装，驱动程序是通过软件和更新的设置安装的。
inxi -SGx
System: Host: habi-G551VW Kernel: 4.13.0-16-generic x86_64 bits: 64 gcc: 7.2.0
Desktop: Gnome 3.26.1 (Gtk 3.22.24-0ubuntu1) Distro: Ubuntu 17.10
Graphics: Card-1: Intel HD Graphics 530 bus-ID: 00:02
浏览 0提问于2017-11-17得票数 18
1回答
我正在按照上的指示安装Tensorflow，并在“验证您的安装”的步骤上安装。
>>> sess = tf.Session()
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE3 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
W tensorflow/core/platfo
浏览 1提问于2017-02-17得票数 0
回答已采纳
我正在尝试安装keras在PC上与特斯拉V100和Windows 2019。我安装了一些版本(2.4.3)，发现我的GPU无法工作。我需要安装带有GPU支持的任何2.x.x版本的keras。
我已经安装了CUDA 10.1 cudnn 8.0.5，经过多次尝试，也尝试了11.2版本与cudnn8.1.1(也尝试11.5)。开始搜索tensorflow的版本，它可以找到我的GPU。
10.1：
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Sun_Jul_28_1
浏览 6提问于2021-11-06得票数 0
回答已采纳
2回答
我正在尝试使用WSL2后端(WINDOWS SUBSHELL LINUX (WSL) (Ubuntu 20.04.4 LTS))的对接(DockerDesktopforWindows10Pro)。
这部分似乎工作良好，但我想把我的GPU (Nvidia RTX A5000)通过到我的码头容器。
在我还没走到那一步之前，我还在努力把事情安排好。的目标是18.04，但发现所有的步骤都是相同的20.04，只是一些版本号不太好。
最后，我可以看到我的Cuda版本不匹配。你可以在这里看到，
。
真正的问题是当我尝试运行测试命令时
docker run --rm -it --gpus=all nvcr
浏览 95提问于2022-03-10得票数 1
回答已采纳
我使用的是ubuntu 14.04。我想安装CUDA。但我不知道哪个版本适合我的笔记本电脑。我跟踪我的驱动程序，即：
$cat /proc/driver/nvidia/version
NVRM version: NVIDIA UNIX x86_64 Kernel Module 304.125 Mon Dec 1 19:58:28 PST 2014
GCC version: gcc version 4.8.2 (Ubuntu 4.8.2-19ubuntu1)
我尝试安装CUDA cuda-linux64-rel-7.0.28-19326674，但当我通过命令测试时：
./device
浏览 3提问于2015-06-13得票数 28
回答已采纳
1回答
我很难理解库达和码头生态系统。
在主机(ubuntu22.04)服务器上，我想生成多个Machiene学习木星笔记本。
如果我只在主机ubuntu中安装这样的Nvidia驱动程序，是否就足够了：
sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r)
DISTRIBUTION=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID | sed -e 's/\.//g')
echo $DISTRIBUTION
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda
浏览 36提问于2022-07-20得票数 0
回答已采纳
我已经为我的系统(Ubuntu 22)安装了NVIDIA驱动程序如下：
下载安装程序脚本：https://us.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/515.65.01/NVIDIA-Linux-x86_64-515.65.01.run
以非图形模式重新启动系统：
sudo systemctl set-default multi-user.target
reboot 0
运行安装脚本。
在图形模式下重新启动：
sudo systemctl set-default graphical.target
reboot 0
我想安装nvidia-cuda工具包
浏览 0提问于2022-09-20得票数 2
我得到了一块更老的NVIDIA显卡(GPU8400GS)，让我开始探索一些GeForce计算。我试图成功地完成安装，但却意外地发现了一个问题。以下是我的步骤(在Ubuntu 14.04上)
sudo apt-get install nvidia-current (在我的例子中安装nvidia-304 )
重新引导后，一个快速查询显示我的内核确实成功地使用了nvidia
lspci -vnn | grep -i VGA -A 12
01:00.0 VGA compatible controller [0300]: NVIDIA Corporation GT218 [GeForce 8400 G
浏览 1提问于2015-03-25得票数 15
回答已采纳
1回答
CUDA版本崩溃
、、、
我安装了CUDA 11.2并意识到这不是我想要的版本.然后，我通过控制面板卸载它“卸载一个程序”，并卸载所有CUDA 11.2材料(但我没有卸载那些Nvidia Nsight的东西)
在此之后，我安装了CUDA 10.2，但当我输入以下两个命令时，两者都显示了不同的CUDA版本。我使用的是Windows 10和GeForce GTX 1650。
> nvcc --version
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2019 NVIDIA Corporation
Built on Wed_Oct_23_19:3
浏览 0提问于2021-01-16得票数 0
回答已采纳
我只想从Ubuntu和Windows的双重启动开始。我有一个Dell XPS 9570 (也需要NVIDIA驱动程序，安装了CUDA和TensorFlow )，我可以在网上找到一些信息，但由于我第一次是新手，我需要一个完整的逐步指南(专门针对戴尔xps 9570)来解释所有步骤、命令、驱动程序、可能面临的问题以及如何解决这些问题。该指南还需要包括如何安装CUDA和TensorFlow以及NVIDIA、GPU驱动程序和Intel GPU驱动程序。
提前谢谢各位。
浏览 0提问于2020-04-14得票数 0
我在PCI WiFi模块中搜索Ubuntu18.04和Windows 10，我找到了支持Windows 10但不支持Ubuntu的模块，或者支持Ubuntu但支持Windows 7(和更少)的模块。
这个模块https://www.asus.com/Networking/PCIN10/specifications/也可以与Windows 10一起工作吗？他们写Linux Kernel (Support Ubuntu only)，这意味着如果一年后我想安装Debian而不是Ubuntu，那么这个WiFi模块将是垃圾吗？
也许有人知道Ubuntu18.04和Windows 10包的廉价实用解决方案
浏览 0提问于2018-10-14得票数 0
回答已采纳
我正在尝试从matlab中读取mxArray到我定制的.cu文件中。我有两个稀疏矩阵要操作。如何在尖点稀疏矩阵A和B(或cuSPARSE矩阵)中读取它们，这样我就可以执行操作并将它们返回给matlab。我可以想到的一个想法是在.mtx文件中编写mxArrays，然后从该文件中读取。但是，再说一次，还有其他选择吗？
此外，我正在尝试使用发布在其website.But上的示例来理解各种CUSP机制。每次我尝试编译和运行这些示例时，我都会收到以下错误。
terminate called after throwing an instance of
'thrust::system::detail
浏览 11提问于2012-06-05得票数 1
回答已采纳
我一直试图安装Tensorflow为我的新RTX 2070超级。我一直按照以下指示行事：
步骤
验证系统具有cuda功能的gpu
。
下载并安装nvidia cuda工具包和cudnn
。
设置环境变量
验证安装
如果您以前安装过，请先删除它.
sudo apt-get purge nvidia*
sudo apt remove nvidia-*
sudo rm /etc/apt/sources.list.d/cuda*
sudo apt-get autoremove && sudo apt-get autoclean
sudo rm -rf /usr/local/cuda*
浏览 0提问于2019-11-10得票数 1
回答已采纳
每隔一段时间，我就会犯一个错误
2020-02-26 14:17:31.605963: i tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:42]成功地打开了动态库libcublas.so.10.0 2020-02-26 14:31.829898:i tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:42]成功地打开了动态库library .so.7 2020-02-26 14:17:32.757316: tensorflow/stream_executor/
浏览 5提问于2020-02-26得票数 1
回答已采纳
在Ubuntu22.04LTS/桌面变体上安装Ubuntu存储库的cuda驱动程序和cuda工具包时，我遇到了严重的包冲突问题。我可以有nvidia-utils或者nvidia-cuda-工具箱。但我需要nvcc和nvidia-smi。
驱动器安装：
# ubuntu-drivers devices
# sudo ubuntu-drivers autoinstall
为我提供推荐的nvidia-driver-515包和nvidia-utils-515 (和nvidia-smi)。
工具包安装：
# apt install nvidia-cuda-toolkit
移除nvidia-utils-5
浏览 0提问于2022-08-19得票数 15
我已经在ubuntu .to上安装了matlab，gcc和CUDA工具包，使用mexcuda。
但是当我编译时，我得到了以下错误，并且我在任何地方都找不到任何关于它们的引用。
Error using mex
/tmp/mex_42185702054896_15548/testmem04.o: In function `mexFunction':
tmpxft_00003e3a_00000000-5_testmem04.compute_70.cudafe1.cpp:(.text+0x152): undefined reference
to `__cudaPushCallConfigura
浏览 0提问于2019-01-08得票数 0
我已经安装了带有CUDA和CuDNN的TensorFlow。
为什么我运行一个会话，我有以下错误：
sess = tf.Session()
E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:491]调用cuInit失败: CUDA_ERROR_INVALID_VALUE
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:153]正在检索主机的CUDA诊断信息: next-gpu1 1
I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.c
浏览 2提问于2016-10-05得票数 4
我已经手动安装了最新的nvidia驱动程序(375.26)，并使用cuda_8.0.44_linux.run安装了CUDA (跳过那里的驱动程序安装，因为绑定的驱动程序是旧的，我认为是367 )。
但是，在CUDA示例中运行deviceQuery会产生以下错误：
~/cudasamples/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/1_Utilities/deviceQuery$ ./deviceQuery
./deviceQuery Starting...
CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking
浏览 8提问于2016-12-31得票数 35
回答已采纳
1回答
我一直试图使用一个特定的经过预先训练的机器学习模型来给图片加字幕。我一直在使用。
它附带了一个Dockerfile，它设置了一个完整的cuda/torch/cudnn环境。
对新图片的预测是通过运行run_model.lua脚本进行的。当通过传递-gpu -1在CPU上运行它时，它确实工作，但当移除争论并在GPU上运行它时，它就不能工作了。在这种情况下，我会得到以下错误：
THCudaCheck FAIL file=/tmp/luarocks_cutorch-scm-1-8398/cutorch/lib/THC/THCGeneral.c line=70 error=35 : CUDA driv
浏览 0提问于2018-06-28得票数 0
回答已采纳
启动UbuntuServer14.04LTS (HVM)后，我尝试安装CUDA，如下所示
wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1404/x86_64/cuda-repo-ubuntu1404_7.5-18_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404_7.5-18_amd64.deb
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y cuda
export PATH=/usr/local/cuda-7.5/bin:$P
浏览 7提问于2015-09-29得票数 9
我的tensorflow 2.3.1安装了Cuda10.1，直到我错误地更新了nvidia驱动程序和cuda时，它才正常工作。
下面是我用于安装cuda 10-1的步骤
清除所有库达和nvidia司机
去除"cublas“"cuda*”"nsight*“
数独--得到--净化"nvidia*“
sudo apt-自动删除sudo apt-获取自动清洗sudo rm -rf /usr/local/cuda*
重新启动
在此之后，我按照tensorflow页面上的说明进行操作。
https://www.tensorflow.org/install/gpu
wget
浏览 0提问于2020-10-07得票数 2
我在我的ubuntu22.04上安装了nvidia-cuda-toolkit，它删除了nvidia-smi。它删除了libnvidia-compute-515 nvidia-utils-515，也删除了nvidia-smi。如果我尝试使用sudo ubuntu-drivers autoinstall更新我的驱动程序，它会说：
The following packages were automatically installed and are no longer required:
libaccinj64-11.5 libcub-dev libcublas11 libcublaslt11
浏览 0提问于2022-09-10得票数 2
4回答
我需要PyTorch，TensorFlow和MatLab的库达10.1。他们不支持库达11，我也需要动力来玩游戏。有什么办法，我可以使用库达的并行处理，同时能够玩蒸汽游戏。请帮帮忙。
蒸汽需要libnvidia-gl-440:i 386。
The following packages have unmet dependencies:
libnvidia-gl-440:i386 : Depends: libnvidia-gl-450:i386 but it is not going to be installed
但是安装libnvidia-gl-450:i 386时说：
The followi
浏览 0提问于2020-09-02得票数 10
1回答
cuda统一内存泄漏
、、、
我正在写一个程序，用cuda做一些基本的物体检测。我遇到了一个问题，我用cudaMallocManaged分配统一内存，用它做一些处理，然后用cudaFree释放它。事件，但cudaFree从未返回错误，内存似乎从未真正得到释放，因为任务管理器显示系统内存使用量和gpu共享内存使用量都在持续增加。我对统一内存的理解有没有根本上的错误，或者这是个bug？ 最小示例： #include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <cassert>
int main(
浏览 51提问于2020-04-21得票数 3
回答已采纳
我正试图在一家公司的计算机设备上使用cuda 9.0。登录后，我使用命令nvcc --version来标识当前版本的cuda正在加载的内容。命令返回
nvcc: NVIDIA (R) Cuda编译器驱动程序
版权(c) 2005-2016年NVIDIA公司
建立在Tue_Jan_10_13:22:03_CST_2017上
Cuda编译工具，版本8.0，V8.0.61
然后，我使用命令module av cuda来识别什么版本的库达是雪崩。命令返回
-- /alt/applic/spack/modules/linux->ubuntu16.04-x86_64
库达/6.5.14/g
浏览 1提问于2019-02-13得票数 1
回答已采纳
我想知道为什么我在Internet上找到的简单的Cuda代码示例都不适合我，而且我发现即使是最简单的代码也会导致错误：
#include <stdio.h>
int main(int argc, char ** argv) {
size_t available, total;
cudaError_t err = cudaMemGetInfo(&available, &total);
if (err == cudaErrorMemoryAllocation) {
printf("cudaErrorMemoryAlloc
浏览 2提问于2014-01-24得票数 2
回答已采纳
2回答
我成功地在我的双引导笔记本电脑(GTX860M，Windows 7+Ubuntu14.04.2)上安装了caffe。所有的测试都成功通过了。然而，当我重新启动时，ubuntu卡在了打开的屏幕上(一个带有ubuntu徽标和五个红点的屏幕)。不知道该怎么处理它。
以前有没有人遇到过同样的问题？我认为图形卡驱动程序引导有问题。我安装了最新的CUDA 7工具包与内建的nvidia驱动。因为所有的测试都是在我重新启动之前通过的，看来驱动程序一旦成功启动就可以工作了。
卡住的屏幕是这样的：
浏览 5提问于2015-03-26得票数 1
今天早上，我使用标准更新程序(使用更新管理器)更新了Mint 18.3 Sylvia (基于Ubuntu xenial 16.04)上的nvidia驱动程序，在运行tensorflow 1.4.1时收到以下错误：
2018-01-10 13:48:39.161422: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:385] could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR
2018-01-10 13:48:39.161456: E tensorflow/stream_executo
浏览 27提问于2018-01-10得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
