1. 先更换下载镜像、2. 更新所有库 前⾔ 使⽤ GPU 并不是绝对必要的，但我们强烈推荐使⽤ GPU。⼤部分代码⽰例都可以在笔记本电脑的 CPU 上运⾏，但训练模型有时可能需要等待⼏个⼩时，⽽在⼀个好的 GPU 上则只需要⼏分钟。想要⽤ NVIDIA GPU 做深度学习，需要同时安装 CUDA 和 cuDNN...
Torch通过LuaJit可以⾃动检测⽬前系统中的cuDNN版本来进⾏相应的编译（如没有cuDNN，也可在进⾏Torch的安装）。如何安装cudnn ⾸先说⼀下⽹上⼤多数中⽂安装cuDNN教程的错误⽅式，这种⽅式真的坑⼈⽆数。简单地说⽹上的⼤多错误的安装cuDNN的⽅式都是将下载后的cuDNN压缩包解压。然...
详解Ubuntu16.04安装nvidia驱动+CUDA+cuDNN的教程准备⼯作 1.查看GPU是否⽀持CUDA lspci | grep -i nvidia 2.查看Linux版本 uname -m && cat /etc/*release nvidia驱动 1. 先卸载原有N卡驱动 #for case1: original driver installed by apt-get:sudo apt-get remove --purge nvidia* #for case2: ...
cuda、cudnn下载安装教程cuda、cudnn下载安装教程 安装环境：l 操作系统：win10 l python版本：3.8 l NVIDIA显卡驱动版本：432.0 l CUDA：10.1 l cudnn：8.0.3 注意CUDA、cudnn、 NVIDIA显卡驱动版本之间的匹配 ⼀般⽽⾔，不同版本的CUDA要求不同的NVIDIA驱动版本,同时显卡驱动版本要不低于CUDA...