1.1.1 确认具备支持cuda的NVIDIA 显卡 输入lspci | grep -i nvidia,确认计算机搭载Nvidia的独立显卡,并且该型号支持CUDA. https://developer.nvidia.com/cuda-gpus站点上列举了支持的GPU型号及其性能。 如上图,本机安装的是GT 635M显卡,下图是该显卡支持的特性。 1.1.2 查看操作系统版本 使用命令 uname -m && ...
7. 我这显卡相比原文就low了些哈哈哈。 PS:动态显示 #GPU显存 watch -n 10 nvidia-smi #每10s更新一次 #CPU、内存 sudo apt-get install htop htop 1. 2. 3. 4. 5. 留意下对应版本关系,然后转到Anaconda安装 2.CUDA安装 开始之前了解一下版本依赖问题: 2.1显卡驱动版本与CUDA版本的对应关系 2.2tensorflow...
这行命令会将CUDA_VISIBLE_DEVICES设置为环境变量,使得随后在该终端会话中运行的CUDA程序只能看到并使用编号为0、1、2的GPU设备。 在Python脚本中设置: python import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" 这段代码会在Python脚本运行之前设置环境变量,确保脚本中的CUDA操作只使用编号为0和1的GPU...
cuda GPU 分卡以后怎么指定,每次装环境,都得百度,索性自己写个参考吧。配置深度学习环境三部曲:1.Nvidia驱动安装(推荐高一些的版本,但别最高版本,难度:难搞)2.Cuda、CuDNN安装(按需求来)3.Anaconda 本文主要介绍Cuda和CuDNN的安装(会涉及多个Cuda安装)装C