你可以在搜索框中输入相关关键词,例如“CUDNN”或“CUDA”,以便快速找到相关镜像。第四步:筛选并选择合适的镜像在搜索结果中,你可以看到各种不同版本的镜像。在左侧的过滤器栏中,选择“Official”来显示官方提供的镜像。然后,在镜像列表中找到包含所需CUDNN和CUDA版本的镜像。第五步:查看镜像详情在找到合适的镜像后...
能看到nvidia/cuda:11.3.1-cudnn8-devel-ubuntu20.04镜像在本地了,镜像大小是8.95G。 打开镜像(常规模式--支持使用GPU) docker run -i -t --gpus all nvidia/cuda:11.3.1-cudnn8-devel-ubuntu20.04 /bin/bash 打开镜像(增强模式--支持使用GPU、映射目录、设置内存) docker run -i -t -v /home/liguop...
第一步:去官网下载https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive,下载与cuda版本一致的cudnn版本。我下载的版本是cuDNN v7.6.5版本。 第二步:下载完成后,对文件进行解压,有一个cuda的文件夹,包括include 和 lib64,把里面的文件复制到/usr/local/cuda/里面相应的目录里: sudo cp 解压地址/cuda/include/cu...
1. 打开Anaconda Navigator 之后,选择左侧的Environments选项卡,在右栏中,把下拉框切换为All,在搜索框中搜索cud,不出意外的话搜索结果为cudatoolkit、cudnn、cupy。右键点击名字前面的方框,选择Mark for specific version installation,对于cudatoolkit,选择10.0.130,对于cudnn,选择7.6.0: 然后点击右下角的Apply,进行安...
1. 拉取包含cudnn的cuda镜像 docker pull nvidia/cuda:11.3.1-cudnn8-runtime-ubuntu18.04 建议选择runtime*镜像,下载后可启容器查看所安装的cudnn位置 ldconfig -p|grep cudnn 注: 这里需要区别cunnn安装位置并非是在默认的/usr/local/cuda*下 2. 安装python(此处提供两种安装方法) ...
本篇讲的重点是如何拉取带有cuda和cudnn的docker镜像,因此这些的镜像源的频道为NVIDIA: 官方地址: https://hub.docker.com/r/nvidia/cuda 根据官方资料我们知道NVIDIA的docker的tag分为三类: base版本、runtime版本、devel版本: base版本只安装了cuda,runtime版本安装了cuda、cudnn、nccl,devel版本在runtime版本基础...
cudnn安装网址:cuDNN Archive | NVIDIA Developer 1.进入下载网页 2.找到与cuda版本、操作系统对应的进行下载 3.下载后进行解压,可以得到下面几个文件夹 4.将它们都复制到cuda的安装路径下进行替换 4.torch和torchvision安装 torch和torchvision安装网址:download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ...
nvidia/cuda:10.0-cudnn7-devel-ubuntu16.04 /bin/bash - name是容器名称 - --volumes-from表示改容器使用和YF_anaconda3相同的挂载路径,可以更改为-v [宿主机路径][容器路径] - 如果要使用pycharm远程连接,要映射到22端口 ## 安装cudnn 不知道镜像自带的cudnn怎么激活,采用官网下载cudnn for CUDA10.0进行...
使用GPU云服务器搭建深度学习环境(CUDA+CUDNN) 使用环境:腾讯云官方镜像centos8.2 一、安装显卡驱动 1.配置基础环境 1.1、禁用nouveau nouveau是一个第三方开源的Nvidia驱动,一般Linux安装的时候默认会安装这个驱动。 这个驱动会与Nvidia官方的驱动冲突,在安装Nvidia驱动和CUDA之前应先禁用nouveau。