然后查看是否安装成功:运行cmd,键入nvcc --version或者nvcc -V,得到如下图所示的cuda版本信息: 输入:set cuda可以查看 CUDA 设置的环境变量: 以上操作都没有问题之后意味着安装成功! 4.下载cuDNN 进入官方下载网站:,需要注册一个官方账号下载cuDNN: 注册之后再进去得到如下图所示界面: 这里明确写了Download cuDNN...
而执行nvcc -V命令显示的CUDA版本,是CUDA运行库(CUDA runtime)的版本。 想要正常利用GPU运行TensorFlow、PyTorch、Keras环境, 两种CUDA都要正确安装,版本需要符合兼容要求。 一般来说,驱动版本越新越好;而运行库版本,如果需要根据开源项目进行开发,则需要参考对方指定的CUDA版本,一般来说不要太高;但是注意一点,30系的...
一、CUDA与Driver的对应版本 参考链接:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 二、cuda8.0与Linux系统以及GCC的对应关系 参考链接:https://docs.nvidia.com/cuda/archive/8.0/cuda-installation-guide-linux/index.html 三、cuda9.0与Linux系统以及GCC的对应关系 参考链接:https://docs...
nvcc --version# 可以看到如下输出> nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2021 NVIDIA Corporation Built on ... Cuda compilation tools, release 11.2, V11.2.152 cudatoolkit 版本 cudatoolkit:cudatoolkit是 NVIDIA CUDA 工具包的一个精简版本,专为在 Conda 环境中使用而设计,其为 py...
查看显卡版本: ubuntu-drivers devices nvidia-smi 查看CUDA版本命令:nvcc -V或nvcc --version或cat /usr/local/cuda/version.txt cuda与英伟达驱动匹配要求见CUDA Toolkit Documentation #训练 python train.py --content_dir dataset/coco2017/train2017 --style_dir dataset/wiki_kaggle/train/train #测试 python...
我以为是找不到cuda，但是nvcc -V是可以输出版本信息的，说明能找到cuda。以前是默认的gcc11，能够编译...
CUDA版本:打开终端并输入nvcc --version。这将显示已安装的CUDA版本信息。 cuDNN版本:由于cuDNN库是作为TensorFlow的一部分进行安装的,因此你可能需要首先安装或确认TensorFlow的安装。然后,在Python环境中运行以下命令:import tensorflow as tf; print(tf.__version__)。这将显示TensorFlow的版本信息,同时也会显示与之...
CUDA有两个主要的API:runtime(运行时) API和driver API。这两个API都有对应的CUDA版本(如9.2和10.0等)。 用于支持driver API的必要文件(如libcuda.so)是由GPU driver installer安装的。nvidia-smi就属于这一类API。 用于支持runtime API的必要文件(如libcudart.so以及nvcc)是由CUDA Toolkit installer安装的。(CUDA...
cd Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1 这个目录下的实际文件如第二张图中所示,有可执行文件的bin目录 然后我们切换到bin目录中去,命令是: cd bin 然后执行下面的测试命令: nvcc -V(注意V是大写) 如果安装正常的话,且组件都正常,那么会输出下面图中所示的驱动版本信息,表示安装成功。