centos cuda cudnn安装 centos7安装cudnn 经过三天的反反复复安装cuda和cudnn搭建tensorflow-gpu1.13.1环境之后,得到了一些经验,想在这里与大家分享一下:第一、选择安装驱动的时候一定要符合自己机型的显卡型号,可以安装NVIDIA驱动检测软件对自己的机型显卡进行检测。 1.安装NVIDIA驱动检测sudo yum install nvidia...
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...
cuDNN Developer Library cuDNN Code Samples 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 sudo chmod a...
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。 ...
安装sh Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 2. 创建虚拟环境并激活 conda create --name tensorflow 激活环境conda activate tensorflow 3. 安装 TensorFlow2.0 请严格输入这条命令,conda会下载安装所需的全部依赖,其中包括cudatoolkit-10.0.130和cudnn-7.6.5,虽然前面安装了这两个包,但是不冲突,可以默认执行;如果...
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。 上传服务器命令很简单,见我之前写的系列教程,scp xxx.zip source_dir target_dir ...
如果在windows系统上装过torch那么基本流程一定很了解,先查看显卡支持到那个版本的cuda,然后安装cuda,复制cudnn的文件到cuda的安装目录里替换。即可最后安装torch。这篇讲如何安装cuda. 现在开始在centos7服务器上离线安装。 首先,安装cuda。第一步检查有没有显卡驱动,在服务器命令行输入命令:nvidia-smi ...
cat /usr/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 查看cudnn版本。到这里cudnn也完成了。 接下来开始安装torch 这个比较容易安装,首先通过官网download.pytorch.org/whl/torch/ 进入页面 选择对应的torch版本下载即可。然后通过远程链接把下载好的文件torch-1.13.0+cu117-cp38-cp38-linux_x86_64.whl...
ubuntu(18.04)配置pytorch(cuda10.2+cudnn7.6.5)环境安装流程:1安装显卡驱动 2安装CUDA3安装CUDNN4安装Anaconda3 5确定python... 接着输入命令:./deviceQuery 回车 最下面出现PASS,则安装完成。 3安装CUDNN7.6.5第一步: 下载CUDNN压缩包解压(7.6.5,匹配CUDA10.2) 第二步: 配置 ...
2.2 安装驱动 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 ./NVIDIA-Linux-x86_64-418.87.00.run-x cdNVIDIA-Linux-x86_64-418.87.00./nvidia-installer 点击确定后安装成功,尝试nvidia-smi查看是否读取到显卡信息,如果安装过程失败或者nvidia-smi失败则继续下一步。