当我们在使用深度学习框架时，有时可能会遇到一些关于 CuDNN 库版本的警告或错误信息。其中一个常见的警告是 "Loaded runtime CuDNN library: 7102 (compatibility version 7100) but source was compiled with 7004"。在本篇文章中，我们将详细讲解这个警告的含义以及如何解决它。
FaceFusion是一款可以直接换脸的项目，支持图片换脸和视频换脸，且不需要进行模型训练，是roop项目的迭代项目。
当我们在使用基于GPU的深度学习框架时，例如PyTorch或TensorFlow，有时我们可能会遇到以下错误提示：
在深度学习的实践中，我们经常会使用GPU来加速模型的训练和推理过程。而在使用GPU时，可能会遇到一些错误和异常，其中一个常见的错误是 "RuntimeError: cudnn64_7.dll not found"。这篇文章将会详细讲解这个错误的原因以及解决方法。
要搭建TensorFlow的GPU版本，首先需要的必备条件就是一块能够支持CUDA的NVIDIA显卡，因为在搭建TensorFlow的GPU版本时，首先需要做的一件事就是安装其基础支持平台CUDA和其机器学习库cuDNN，然后在此基础上搭建TensorFlow GPU版本。
（1）NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦！CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。
原来的老办法是这样的， cat /usr/local/cuda/version.txt
配置：win7 + cuda8.0+vs2015+cudnn6.0+python3.5+tensorflow1.4+pycharm
在使用深度学习框架进行模型训练时，有时候会遇到类似于"Unknown: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN"的错误信息。这种错误通常与cuDNN库有关。本文将详细解释该错误的原因，并提供可能的解决方案。
本次安装参考了网上许多教程，结合自己的需求与理解，写下此篇博客，仅做本人总结使用。。
CUDA：Installation Guide Windows :: CUDA Toolkit Documentation
ubuntu系统显卡驱动偶尔会出现奇怪的问题，造成图形用户界面循环登陆，本文记录相关问题的解决方案。 卸载旧驱动 在登陆界面 ctrl+alt+F2 进入非图形界面控制台，登陆后输入命令： sudo apt-get remove nvidia-* sudo apt-get autoremove sudo apt-get purge nvidia* 安装驱动 加入PPA，然后更新库 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers sudo apt-get
Windows 配置GPU加速编程环境可能问题比Linux多一些，本文记录配置过程。 环境需求 当前配置 操作系统：Windows 10 显卡型号：Nvidia GeForce GTX 960M 当前驱动：391.25 目标 升级显卡驱动 安装适用的Cuda 安装配套的Cudnn 测试安装结果 升级显卡驱动 查看当前驱动信息 打开Nvidia控制面板 可以看到自己的显卡和驱动 查看并下载自己可用的驱动版本 登录官网：https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/
当在使用深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等进行GPU加速计算时，有时你可能会遇到 CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED 的错误。这个错误通常是由于一些基础设置或配置问题引起的，下面将介绍解决这个问题的几种方法。
最近把tensorflow跟pytorch都重新安装了，发现我以前安装的CUDA10.0的版本无法跟tensorflow2.x适配了，于是我又重新卸载安装了CUDA10.1 +cuDNN8.0.x的版本，然后发现我的Win10上又跟以前一样可以运行tensorflow或者pytorch了。下面就说一下我是如何在Windows 10系统下完成这些配置的。首先看一下软件版本信息：
无sudo权限，参考https://blog.csdn.net/weixin_41278720/article/details/81255265 CUDA Toolkit 9.0和cudnn 7
从官网https://www.anaconda.com/download/（但是官网上已经难找到python3.6版本了我这里有）下载Anaconda的安装程序，在该页面选择你电脑所对应的系统（Windows、macOS or Linux）以及操作系统位数（64位 or 32位）。至于是Python的版本是3.6还是2.7，这里推荐你使用Python 3.6 version，因为Python2终究会停止维护。以Windows及64位系统为例，下载Python 3.6 version的选择界面如图1所示。
https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
CUDA官网: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
Table 1. CUDA Toolkit and Compatible Driver Versions：
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
若没有安装，则查看是否有N卡驱动，若无N卡驱动，则到软件与更新 -> 附加驱动中安装驱动
cuDNN（CUDA® Deep Neural Network library）是由英伟达（NVIDIA）开发的深度学习库，专门用于加速深度神经网络（DNN）的训练和推断过程，cuDNN 提供了高度优化的实现（如前向和后向卷积、attention、matmul、池化和归一化），利用 NVIDIA GPU 的并行计算能力来加速神经网络的运行。
原本安装好之后并不会有以上四个环境变量，有两个需要自己加上。 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\x64 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\libnvvp 附配置环境变量教程 最后在cmd里输入 echo %path% 就能查看你的是否添加进环境变量了
对于深度学习初学者来说，配置深度学习的环境可能是一大难题，因此本文主要讲解CUDA; cuDNN; Pytorch 三者是什么，以及他们之间的依赖关系。
通过命令行输入nvidia-smi查看自己的显卡驱动版本以及支持的最大CUDA版本，下图第一行就显示了这些信息，可以看到，最大支持CCUDA10.2，更高版本的CUDA需要升级驱动程序。
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 当你点进这个链接的时候，从1看到是cuda11.2版本，
TI-ONE平台安装cuda指引：https://cloud.tencent.com/developer/article/1845781
根据自己的GPU 选择合适的版本，我的是RTX2080Ti，选择CUDA10.0版本，按照默认地址安装就好，安装完之后看是否有环境变量。没有的话自己加上。
可见当前我的CUDA版本是8.0.61，而CUDNN版本是5.1.10，现在我准本安装CUDNN6.0的
配置环境，研究了一整天，踩了很多坑，在网上找了很多资料，发现基本上都没非常明确的教程，所以今天想分享一下配置tensorflow GPU版本的经验，希望能让各位朋友少走些弯路。（PS：一切的前提，你需要有一张Nvidia显卡。我的显卡是 GT940MX）
深度学习如火如荼，使用普通的cpu来跑模型真的让人急死，就算最普通的垃圾显卡，只要支持cuda，就可以实现gpu加速，其速度至少是cpu的5倍。
一般情况下要考虑的有 tensorflow(或 pytorch)、 cuda、cudnn的版本对应，有时候还需考虑 python版本和gcc版本，不过选择一个好的参考资料，按照教程一步一步来应该没问题。
tensorflow1.12之后gpu使用cuda10.0对应的驱动，不要求安装cuda，[但pytorch要求安装cuda和cudnn(暂不确定)]，如果本机的驱动版本小于cuda10.0对应的驱动版本，建议安装cuda10.x的驱动来覆盖本机的驱动，不用卸载再安装驱动
本文介绍在Linux操作系统的发行版本Ubuntu中，配置可以用CPU或GPU运行的Python新版本深度学习库tensorflow的方法。
之前 写过一篇在 ubuntu 下安装 TensorFlow 的教程，那个时候 TensorFlow 官方还不支持 Windows 系统，虽然可以通过其他方法安装，但是终究不是原生的，而且安装过程繁琐易错。好消息是，Google官方在11月29号的开发者博客中宣布新的版本（0.12）将增加对Windows的支持，我11月30号知道的，立马就安装试了试，安装过程非常简单，不过也有一些需要手动调整。
1.cat /usr/local/cuda/version.json 2.或者 nvcc -V(注意是大写 ) 3 nvidia-smi
本文章基于李沐老师的《动手学深度学习》(pytorch版)，在此学习观礼膜拜。 课程主页：https://courses.d2l.ai/zh-v2 教材： https://zh-v2.d2l.ai
linux查看CUDA版本、CUDNN版本、显卡的使用情况。 查看cuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txt 查看cudnn 版本 cat /usr/lo
区别于其他入门教程的“手把手式”，本文更强调“因”而非“果”。我之所以加上“通用”字样，是因为在你了解了这个开发环境之后，那些很low的错误你就不会犯了。 大家都知道深度学习涉及到大量的模型、算法，看着那些乱糟糟的公式符号，心中一定是“WTF”。我想说的是，这些你都不要管，所谓车到山前必有路。 # 所需安装包 # 通常以我的习惯是以最简单的方式来接触一门新的技术，并且尽量抛弃新的（边缘）技术的介入，如果因为一些其他因素来导致学习树的不断扩大，会变得很低效，所以我们直击核心。以最常用的windows环境为例。
不同版本的tensorflow-gpu与CUDA对应关系如下表所示（图片有点旧了，python版本是2.7和3.3-3.8）：
CUDA的主要用途是深度学习，而目前主流的深度学习框架Tensorflow2最高支持CUDA 10.1，因此本文讲解在Ubuntu 20.04系统上安装CUDA 10.1的主要过程。
首先不用着急挑选CUDA的版本。我们先看下pytorch以及cuDNN的版本支持情况。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/137929.html原文链接：https://javaforall.cn
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！
NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中，如谷歌的Tensorflow、加州大学伯克利分校的流行caffe软件。简单的插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型，而不是简单调整性能，同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算。安装cudnn的前提条件是已经安装对应的cuda版本，系统环境如下：
01 概念介绍 CUDA（Compute Unified Device Architecture 统一计算设备架构） CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是英伟达公司推出的一种基于新的并行编程模型和指令集架构的通用计算架构，它能利用英伟达GPU的并行计算引擎，比CPU更高效的解决许多复杂计算任务。 使用CUDA的好处就是透明。根据摩尔定律GPU的晶体管数量不断增多，硬件结构必然是不断的在发展变化，没有必要每次都为不同的硬件结构重新编码，而CUDA就是提供了一
腾讯云比阿里云的GPU服务器更多一些，在阿里云上有时会出现没有GPU服务器或者售罄。
全网最详细 | Windows 安装 TensorFlow2.0 GPU 详细教程
从 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 这个网址下载指定的cudnn版本，这里注意如果直接google然后下载的话只是最新版本，需要点击下面的Archived cuDNN Releases才能够找到以前版本的下载，然后选择cuDNN v×.× Library for Linux
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