找到cmake后build文件夹中产生的OpencvConfig.cmake文件,找到如下代码: # Version Compute Capability from which OpenCV has been compiled is remembered set(OpenCV_COMPUTE_CAPABILITIES "-gencode;arch=compute_20,code=sm_20;-gencode;arch=compute_30,code=sm_30; -gencode;arch=compute_35,code=sm_35;-g...
bash nvcc --version # 或者 cat /usr/local/cuda/version.txt 如果CUDA安装在非标准路径,可能需要调整上述命令的路径。 通过以上步骤,你应该能够在Ubuntu系统上成功升级CUDA版本。如果在过程中遇到任何问题,建议查看NVIDIA官方文档或搜索相关错误消息以获取帮助。
二、安装/升级CUDA以及多版本共存 升级 = 安装 + 用上一章的方法来默认使用新版本的CUDA 多版本CUDA ...
sudo apt-get install cuda 其中<distro>和<version>需要替换成你下载的文件对应的发行版和版本号。 更新环境变量: 更新.bashrc文件,将CUDA的路径设置为新版本的路径: export PATH=/usr/local/cuda-<new_version>/bin:$PATHexport LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-<new_version>/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 替换...
tensorflow的gpu版本,直接安装好cudnn),但这种安装方式通常不会去分析你当前的gpu版本(至少我感觉是这样,否则也不会遇到这样的问题),结果自动安装的cudatoolkit 和cudnn的版本很有可能和你当前的nvidia gpu版本不匹配,然后程序就报了错误(忘记截图了):CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version。
注释:升级高版本的nvidia驱动和cuda是不影响现有的docker镜像和容器的。因为是向下兼容的。仅仅升级后重启服务器即可。 ERROR: An NVIDIA kernel module ‘nvidia-drm’ appears to already be loaded in your kernel. This may be because it is in use (for example, by an X server, a CUDA program, or ...
主要看更新的tf-GPU版本与cuda和cudnn版本是否匹配，一般情况下要谨慎更新。目前我通过Python虚拟环境同时...
tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver versionisinsufficientforCUDA runtime version 这是由于CUDA驱动版本不满足CUDA运行版本造成的,之前为了安装TensorFlow 2.0.0,升级了CUDA运行版本到CUDA 10.0,但是CUDA驱动版本并没有升级,从而造成了这个错误.CUDA驱动版...
最近手残升级了nvidia显卡驱动,导致cuda与驱动冲动,没办法只能重装了。 系统:Ubuntu18.04;显卡:Nvidia 2080Ti;驱动:Nvidia Driver 440.44;cuda:10.2;cudnn:7.6.5 查看cuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txt 查看cudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 ...
以上是我自己电脑的GPU版本,cuda version:12.0. 通过一下链接可以找到对应版本的算力和需要安装的cuda版本。 链接: 通过nvidia-smi要查询一下GPU的版本。然后就可以选择相应的cuda版本。 3. 安装pytorch 首先打开pytorch的官网 官网链接:https://pytorch.org/ ...