为了在Ubuntu上安装cuDNN 8,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 确认Ubuntu系统版本和CUDA版本 首先,确保您的Ubuntu系统版本和CUDA版本与要安装的cuDNN版本兼容。在这个例子中,假设您已经安装了CUDA 11.x。您可以使用以下命令来检查CUDA版本: bash nvcc --version 2. 下载对应版本的cuDNN 8 访问NVIDIA cuDNN Downlo...
首先,从NVIDIA官网下载相应版本的cuDNN,并将其放在合适的位置。假设我们将其放在/opt/cudnn目录中。 其次,安装相应版本的libcudnn8: sudo dpkg -i /opt/cudnn/libcudnn8_8.1.0.77-1+cuda11.0_amd64.deb 最后,使用conda安装特定版本的torch: conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==...
# 下载安装Cuda Toolkit 11.4的安装程序wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.4/local_installers/cuda_11.4.4_470.82.01_linux.run# 运行安装程序,根据需要选择安装内容sudo sh cuda_11.4.4_470.82.01_linux.run 安装cuDNN 8 安装cuDNN需要在NVIDIA官网注册一个账号,cuDNN的下载地址是:...
sudo apt-get -y upgrade 两个文件安装成功后在目录/var/下应该有两个目录:cuda-repo-10-2-local-10.2.89-440.33.01和cuda-repo-ubuntu1804-10-2-local。 CUDA10.2安装成功后/var/目录下应该多出两个目录 三、安装cuDNN8 下载地址 要下载的文件也是两个,分别是cuDNN Runtime Library for Ubuntu18.04 (De...
cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 安装pytorch 先安装好 conda 天月日:Ubuntu 安装 conda 使用conda 创建环境 conda create -n pytorch-gpu python=3.11 然后在 conda 环境下安装 pytorch PyTorch conda activate pytorch-gpu ...
首先,您需要确定您的GTX 1060显卡驱动、cuda 11.4和cudnn 8的版本是否兼容。如果不兼容,您需要选择合适的版本进行安装。接下来,按照以下步骤进行安装:步骤1:安装显卡驱动打开终端,输入以下命令以更新系统软件包: sudo apt update sudo apt upgrade 步骤2:安装NVIDIA显卡驱动在终端中输入以下命令来卸载旧的NVIDIA驱动(...
(2)然后查看是否安装好了cuDNN,使用命令:cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 (3)确定这两个存在,才能装 tensorflow-gpu,如果不存在,是要进行安装的,当然是需要管理员权限的。具体安装可以自行搜索。 三:安装tensorflow ...
Ubuntu18 安装CUDA 11 Cudnn8 sudo apt install g++ cp cudnn cudnn.tgz tar -xvf cudnn.tgz 在终端查看CUDNN版本: cat/usr/local/cuda/include/cudnn.h|grepCUDNN_MAJOR-A2 1. 查看CUDA版本 nvcc--version 1. 了解更多关于《计算机视觉与图形学》相关知识,请关注公众号:...
这里关键的坑只有一个,就是虽然理论安装顺序是先安装cuda再安装cudnn,但其实cudnn只支持有限版本的cuda,所以必须先查看官网最新cudnn的版本所支持的cuda版本,然后查看电脑已安装的cuda,如果版本不一致就先卸载再安装所需版本cuda,最后安装cudnn。 不过就算不小心先安装了最新版cudnn,再重装cuda也是没关系的,卸载和安...
注:若出现 Error: unsupported compiler: X.X.X,一般是gcc版本和CUDA没对应,可尝试指令sh cuda_8.0.61_375.26_linux-run --override,如果没解决,则需要安装相对应的gcc。 配置cuDNN 使用指令tar -xzvf /home/zb/cuda/cudnn-8.0-linux-x64-v7.1.tgz -C /home/zb/cuda/tem/ 将cuDNN解压到tem文件夹并执...