cuda一般安装在 /usr/local/cuda/ 路径下，该路径下有一个version.txt文档，里面记录了cuda的版本信息 cat /usr/local/cuda/version.txt...即可查询 同理，cudnn的信息在其头文件里 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 即可查询 ?
https://medium.com/@changrongko/nv-how-to-check-cuda-and-cudnn-version-e05aa21daf6c cuda 版本 cat /usr.../local/cuda/version.txt cudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 测试 系统 cuda...和 cudnn 有效性 test_cuda.py import torch print(2.0) device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available...this should print a CUDA device: print(device) x = torch.Tensor([2.1]) xx = x.cuda() print(xx) # CUDNN...TEST from torch.backends import cudnn print('cudann is ' + str(cudnn.is_acceptable(xx))) 发布者：全栈程序员栈长
查看CUDA版本 方法1: 查看文件 cat /usr/local/cuda/version.txt 方法2: 命令 nvcc --version 2....查看cudnn版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 输出如下：（图中版本为6） ?
这也就能解释，为啥NVIDIA的官网里同时有 CUDA Toolkit 和 NVIDIA Driver 两种下载了 顺便附上cudnn的下载，注意下载cuDNN，需要注册一个账号才能下载 如果你之前使用了...之后，发现，安装多版本 cuda ，多版本之间切换是可以实现的，我们应该可以直接再额外装一个cudatoolkit10，见Ubuntu安装多版本cuda，并在多版本之间切换。...——————————————————————————————————————————————————————— 顺便附上linux下cudnn版本查询方法 cat /usr/local/cuda/include.../cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 1 此处的/usr/local/cuda/include/cudnn.h 可能会因为机器不同而不同，我也不知道当年师兄们是怎么装的，...我的cudnn.h在/usr/include里面 如果你也和我一样，找不到cudnn.h 可以通过find语句全局查找 sudo find / -name ‘cudnn.h’ ————————————
查看CUDA版本 2. 查看cudnn版本 1. 查看CUDA版本 2....查看cudnn版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 输出如下：（图中版本为6） 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处
（2）cuDNN是一个SDK，是一个专门用于神经网络的加速包，注意，它跟我们的CUDA没有一一对应的关系，即每一个版本的CUDA可能有好几个版本的cuDNN与之对应，但一般有一个最新版本的cuDNN版本与...一、tensorflow各个版本需要的CUDA版本以及Cudnn的对应关系 1.1 对应表格 相应的网址为： https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems...https://www.tensorflow.org/install/source_windows 版本 Python 版本 编译器 编译工具 cuDNN CUDA tensorflow_gpu-2.0.0...) 即7500，也就是cudnn的版本为7.5.0版本； （2）在Linux下当然也可以直接查看，但是通过命令更简单，进入到安装目录，执行如下命令： cat /usr/local/cuda/include.../cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 即可查询 即5005，即5.0.5版本的cudnn。
安装cuda和cudnn 关于具体的安装步骤可以查看这个网址：https://oldpan.me/archives/pytorch-gpu-ubuntu-nvidia-cuda90 之前已经详细地说明了...，不同版本其实也是大同小异，我们唯一需要注意的是，之前已经安装过一个版本，继续安装新版本的时候，我们的设置选择需要稍微修改一下： Install NVIDIA Accelerated Graphics...# 这个看你自己，看当前是想用现在按照的cuda版本还是之前已经安装的cuda版本，这里我选择使用之前的cuda版本 (y)es/(n)o/(q)uit: n ---------------------...# 其他设置和之前相同即可 安装过程与之前无异，cudnn放到相应的文件夹中即可。...gcc版本，在安装新版本的gcc后并不会删除旧版本，因此我们可以随时切换gcc： cd /usr/bin prototype@prototype-X299-UD4-Pro:/usr/bin$ gcc
1、查看ubuntu版本 cat /proc/version 结果： 能看到linux内核版本号、gcc版本、ubuntu版本及安装时间。...2、系统位数 uname -a 能看到linux内核版本号和系统是x86-64位的。...3、cuda版本 cat /usr/local/cuda/version.txt 版本是10.0.130 4、cudnn版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h |...grep CUDNN_MAJOR -A 2 版本是7.3.1 5、显卡驱动使用情况 inxi -G （需要先安装inxi） 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
最近发现很多QQ群和微信群里经常会有人问这么一个问题——“我安装TensorFlow GPU版本怎么总是提示CUDA版本不对或者cuDNN版本不对呢？”...cuDNN，然后在此基础上搭建TensorFlow GPU版本。...其次还要了解一下不同的TensorFlow版本所需要对应安装的CUDA和cuDNN版本是多少，因为在TensorFlow的GPU版本安装过程中，如果对应的CUDA版本和cuDNN版本不正确的话，是无法正常使用...下表整理出了TensorFlow从1.2到最新版本的CUDA和cuDNN所对应的版本集合。...TensorFlow版本 CUDA版本 cuDNN版本 1.2 CUDA Toolkit 8.0 cuDNN v5.1 1.3 CUDA Toolkit 8.0 cuDNN v6 or v6.1 1.4
通过Anaconda 安装 pytorch 是根据不同的cuda版本安装的 具体如下 cuda9.0 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0
二、下载对应版本的cuda, cudnn （cuda以及cudnn版本以及对应版本补丁） 百度云：链接：https://pan.baidu.com/s/195x-Vn2-_HtI54M93cvJTQ...cudnn下载地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download（在下载时需要先注册） ?...然后解压与cuda对应的cudnn: ?...这样就算是完成了cuda和cudnn 四、检验CUDA，CUDNN是否安装成功 win+R——>输入nvidia-smi——>nvcc -V出现以下： ?...在最好看到的都是pass那么就说明CUDA和CUDNN安装好了 五、安装TensorFlow-GPU版本 好了，安装完cuda之后就该安装TensorFlow-GPU版本的了 我的是在anconda3
1、查看cuda版本 原来的老办法是这样的， cat /usr/local/cuda/version.txt 在我的jetson TX2上的和PC上是一样的， ~$ cat /usr/local/...cuda/version.txt CUDA Version 10.2.300 2、查看cudnn版本 在PC上还是原来的老办法， cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h...| grep CUDNN_MAJOR -A 2 在我的Jetson TX2上不同，发现在cudnn.h中找不到版本信息，而是在一个叫cudnn_version.h的文件夹里，是这样的， ~$ whereis...cudnn_version cudnn_version: /usr/include/cudnn_version.h ~$ cat /usr/include/cudnn_version.h | grep...CUDNN_MAJOR #define CUDNN_MAJOR 8 #define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL
Ubuntu20.04+update+net-tools+ssh+vim+python3-pip+samba+git+xrdp+virtualenv) 显卡驱动和英伟达软件安装(Driver+CUDA+cuDNN...Driver https://www.nvidia.com/Download/index.aspx CUDA https://developer.nvidia.com/cuda-downloads cuDNN...https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download TensorRT https://developer.nvidia.com/zh-cn/tensorrt...容器化或直接训练模型和推理(docker+nvidia-docker...) cuDNN的安装过程(目前需要登陆获取此链接) wget https://developer.download.nvidia.cn.../compute/machine-learning/cudnn/secure/8.2.2/11.4_07062021/cudnn-11.4-linux-x64-v8.2.2.26.tgz?
在Training方面比较重要的库是cuDNN。...cuDNN是深度学习基础模块加速库，可以支持所有主流的深度学习框架，比如Caffe、Tensorflow、CNTK、Theano、PyTorch等,这些基础模块指的是深度学习框架中常用的一些layer（...那么cuDNN的优势有什么呢？...首先它将layer专门针对GPU进行了性能调优；第二是cuDNN以调用库函数的方式进行神经网络设计，能够大大节省开发者的时间，让大家可以将时间和精力集中在神经网络的设计和实现，而不是去进行GPU代码的开发和性能调优...在最新的NCCL 2.0版本里面，增加了对多服务器节点的支持，在NCCL 1.0版本里面我们只是支持单节点内的多GPU，但目前NCCL 2.0可以支持多节点的，并且可以同时支持PCle和NVLink连接方式
/deviceQuery 出现”Result = PASS“字样时，说明安装成功了 安装CUDNN: 地址：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive...选择符合自己cuda版本的 下载“cuDNN Library for Linux”那一个, 安装cudnn 安装过程实际上是把cudnn的头文件复制到CUDA的头文件目录里面去；把cuDNN的库复制到CUDA...首先需要将下载的cudnn解压，之后再执行如下命令：（大家也可以一个一个的移动到相应的cuda文件下） # 复制cudnn头文件 sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda...-10.0/include/ # 复制cudnn的库 sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda-10.0/lib64/ # 添加可执行权限 sudo chmod +x /.../usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 出现如下则证明安装成功： [在这里插入图片描述]
/bandwidthTest 如果这两个测试结果都是Result = PASS，则说明安装成功了 根据cuda-cudnn找对应版本 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive...之后执行 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 查看cudnn版本为7.0.5： #define CUDNN_MAJOR...7 #define CUDNN_MINOR 0 #define CUDNN_PATCHLEVEL 5 -- #define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR...file 可能原因，CUDA版本不对 1、查看下版本信息 cat /usr/local/cuda/version.txt 2、根据CUDA和tensorflow版本对应的关系表，检查自己的版本是否匹配...3、如果不匹配 请安装相应的TensorFlow或者CUDA版本 安装对应版本TensorFlow的GPU版本 pip install tensorflow-gpu==版本号 安装对应版本的CUDA
（多卡环境）在使用torchsummary()进行可视化的时候，代码报错： RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR 在代码中设置指定
先看一下我的系统当前的cuda和CUDNN版本： ?...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 本次示例安装的是cudnn6.0，对应的cuda版本是8.0，先从官网上下载需要的安装包：cudnn...-8.0-linux-x64-v6.0.tgz 然后对其进行解压处理：tar -zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz 解压后得到一个cuda文件夹： ?...② 进入该文件夹后拷贝一些东西到指定目录 $cd cuda $sudo cp lib64/lib* /usr/local/cuda/lib64/ $sudo cp include/cudnn.h...版本，发现已经是6.0.21 ?
一、cudnn简介 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。...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： 操作系统：Ubuntu 18.04 cuda版本：cuda11.4 cudnn版本：cudnn8.2.4 二、安装步骤 1、登录官网选择...cudnn版本 登录英伟达官网https://developer.nvidia.com/zh-cn/cudnn 2、注册一个英伟达网站账号 3、填写一份调查问卷 4、下载cudnn 11.4 5、...@testuat:~ cd HOME/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN (base) vanfon@vanfonuat:~/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN
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CUDA 4.安装CUDA 5.验证CUDA是否安装成功 cuDNN的安装 验证是否安装成功 Pytorch...安装 下载torch 下载torchvision CUDA的卸载 可能出现的问题： CUDA和cuDNN版本不匹配 CUDA和Pytorch版本不匹配 cuDNN和Pytorch版本不匹配 显卡不支持CUDA...知道了我们的最高支持版本之后，我们就可以在小于等于该版本的CUDA中选择了。 2.查询Pytoch与cuDNN版本 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。...cuDNN的安装 在cuDNN的版本中，选择支持该版本的CUDA即可，这里我们看到v8.5.0的cuDNN支持CUDA 11.X，说明兼容cuda11.x全系列。点击下载即可。
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