步骤5:验证CUDA安装 最后,验证CUDA是否成功安装。在终端中运行以下命令: nvcc --version 如果输出了CUDA的版本信息,说明CUDA已成功安装。 步骤6:安装cuDNN cuDNN是CUDA的深度学习库,用于加速神经网络的前向和反向传播。前往NVIDIA官方网站下载适用于CUDA 9.0的cuDNN版本。下载完成后,按照官方文档中的说明进行安装。 ...
首先,你需要确认CUDA工具包已经安装在你的CentOS 7系统上。你可以通过运行以下命令来检查CUDA版本: bash nvcc --version 如果CUDA已经正确安装,你将看到CUDA的版本信息。如果未安装,你需要先安装CUDA。 2. 下载与CUDA版本相匹配的cuDNN库 访问NVIDIA的cuDNN官网下载页面,根据你的CUDA版本下载相应的cuDNN库。 cuDNN...
可以通过#注释掉原有的cuda路径,以及创建软连接的方式,管理不同版本cuda的切换。 6.安装cudnn (可选) cudnn可以加速运算,也可以选择不装。 需要在Nvidia 官网注册才能下载,而且不能乱下载,Cuda版本必须和Cudnn是兼容的才可以。 下载完了解压,可能还需要上传服务器,因为要登陆才能下载,不能wget直接下载。 上传服...
执行nvcc -v检查安装版本 五、CUDNN安装 下载CUDNN:https://developer.download.nvidia.cn/compute/cudnn/redist/cudnn/linux-x86_64/ cudnn-linux-x86_64-8.4.0.27_cuda10.2-archive.tar.xz 上传解压 tar -xvf cudnn-linux-x86_64-8.4.0.27_cuda10.2-archive.tar.xz 进入cudnn-linux-x86_64-8.4.0.27_c...
2. 安装CuDNN CuDNN是深度神经网络库,和CUDA搭配使用,专门用于深度学习任务 从CuDNN仓库下载适配CUDA版本的安装包,注意认准CUDA10.0版本号,CuDNN仓库 下载CuDNN7.6.5 wget https://developer.download.nvidia.cn/compute/machine-learning/cudnn/secure/7.6.5.32/Production/10.0_20191031/cudnn-10.0-linux-x64-v...
其实,我建议通过Tensorflow-gpu的版本去选择cuda和cudnn的版本,而不是,由于先安装CUDA,就依照CUDA的版本去选择tensorflow。它们之间的版本对照可以查看此链接:https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems可以发现目前最新的cuda10.1和tensorflow-gpu1.14版本都未出现在表中,所以下载软件需谨慎呀...
安装cuDNN 下载完成后,按以下步骤安装: 解压下载的文件:tar -xzvf cudnn-x.x-linux-x64-v8.x.x.x.tgz 复制文件到CUDA目录: sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 ...
Centos 7 安装cuda7.5 和 cudnn 5.0 简介 Centos 7系统安装显卡驱动以及cuda7.5 和 cudnn 5.0 方法/步骤 1 先安装依赖的库yum install gcc gcc-c++yum install kernel-devel-$(uname -r) kernel-headers-$(uname -r)2 去Cuda官网下载相应的Cuda版本 3 屏蔽系统自带的nouveau使用su命令切换到root用户下...
先根据系统实际情况下载对应的CUDA,这里我下载了CUDA 9.0 版本 1.检查是否安装了GPU: 2.安装gcc、g++编译器 3.安装kernel-devel 4.安装...
项目需要Pytorch框架,所以这里记录下他的安装配置过程。一些深度学习框架的安装一般需要适配CUDA版本,【这里需要说明GPU下有了CUDA这个粗GPU加速框架,可以不用cuDNN】,所以本文从CUDA->cuDNN->Pytorch逐一进行配置说明。1 CUDA配置 检查自己的设备是否有Nvidia显卡,这个一般方式很多,可以自行查阅相关信息。