查看终端输出的信息,确认CUDA的版本号。例如,cat /usr/local/cuda/version.txt命令可能会输出类似CUDA Version 11.2的信息。 方法二:通过Python代码查看CUDA是否安装及版本(间接方法) 虽然这种方法不直接显示CUDA版本,但可以帮助你确认CUDA是否已安装以及是否可用。 打开终端并启动Python解释器: 在终端中输入python或python...
第一步:查看本机cuda版本 在终端输入: cat /usr/local/cuda/version.txt 1. 这里有个误区,我们常常使用nvidia-smi来查看显卡信息,如下图 ,一个11.0一个11.1,也就是说显卡cuda版本是有可能不等于上面路径的cuda版本的。个人理解是显卡驱动cuda版本是独立的。我们要以上图cuda版本为准。 第二步:安装cuda 如果cat...
②建立新的软链接, 将 cuda10.1 连接到 默认cuda上 sudo ln -s /usr/local/cuda-10.1 /usr/local/cuda 1. ②再次核查 cuda版本: cat /usr/local/cuda/version.txt 1. ⑤查看 Linux下已安装的所有 cuda 版本 可以通过安装位置文件夹来识别已经装的cuda版本,如下: 查看/usr/local/ 文件夹下存在的不同cud...
这个命令会显示CUDA的版本信息。 3. 查看CUDA版本:在终端中,您将看到类似以下的输出信息: ` nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2020 NVIDIA Corporation Built on Mon_Nov_30_19:15:18_PST_2020 Cuda compilation tools, release 11.2, V11.2.142 Build cuda_11.2.r11.2/compiler.2...
检查当前CUDA Toolkit版本 因为是更新,所以之前已经装过CUDA Toolkit,可以直接使用nvcc -V命令可以查看当前版本 CUDA Toolkit一般安装在/usr/local目录下,命名方式是cuda-<版本号>(如cuda-11.3),而且当前使用的CUDA Toolkit会软连接至/usr/local/cuda,因此可以通过ls /usr/local查看当前已安装的CUDA Toolkit,也可以通...
sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda/include/ sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/ 代码语言:javascript 复制 ——– 使用如下命令查看当前cuda版本,可以查看以前些的博客。 which nvcc nvcc –version 可以使用,并且你安装的Tensorflow和PyTorch环境能跑通即可。
首先检查系统是否有支持 CUDA 编程的 GPU,使用如下命令查看当前GPU的型号。系统版本为CentOS7.8,GPU 为 NVIDIA Tesla K80 (2个) 代码语言:javascript 复制 lspci|grep-i nvidia 2.1 安装基础依赖环境 代码语言:javascript 复制 yum install kernel-devel
为nvcc命令创建一个软连接到/usr/bin目录: [root@localhost ~]# sudo ln -s /usr/local/cuda/bin/nvcc /usr/bin/nvcc 使用nvcc命令查看cuda的版本: [root@localhost ~]# nvcc --version END 官方站点:www.linuxprobe.com Linux命令大全:www.linuxcool.com (新群,火热加群中……)...
选择对应的版本进行下载。 检查当前运行级别 检查当前运行级别, 若为3则不用修改,若为5需要修改为3. 修改运行级别为3的命令:systemctl set-default multi-user.target,重启机器,再次执行runlevel,此时应该变为3.# runlevelN3# chmod +x cuda_10.0.130_410.48_linux.run ...
一、查看自己显卡驱动版本 打开NVIDIA显卡控制面板,点击系统信息,在这里查看驱动程序版本,比如我的本机是517.00. 根据自己主机版本打开官网CUDA版本对照表(https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html) 可以看到我的驱动版本对应的CUDA版本应该是11.7.x或者11.8.x。这里我准备安装11.7版本的CUD...