下载完成后,你需要解压cuDNN的压缩包。在终端中,使用tar命令进行解压,例如:tar -xvf cudnn-7.0-linux-x64-v5.0-ga.tgz。接下来,你需要将解压后的cuDNN文件复制到CUDA的安装目录下。使用cp命令进行复制,例如:cp -r include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/和cp -r lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/...
一、安装Nvidia显卡驱动 1、下载驱动 前往英伟达官网下载驱动 我的显卡是GTX1070Ti,选择如下: 点击开始搜索,在弹出的选项中选择最新版本(注意,非特殊需求,不要选择带BETA的版本) 随后点击进行下载即可,记住 NVIDIA-Linux-x86_64-418.56.run 的保存位置,以便后面安装(注意不同的版本最后安装执行的具体选项不同)。 2...
在Linux上安装cuDNN时,通常需要遵循一系列步骤以确保其与已安装的CUDA版本兼容。由于cuDNN是NVIDIA的一个深度神经网络加速库,它紧密依赖于CUDA的版本。以下是一个详细的安装步骤指南,考虑到您没有提供具体的CUDA或cuDNN版本,我将提供一般性的指导。 1. 检查CUDA版本 首先,您需要确认已安装的CUDA版本。您可以通过在...
sudo sh ./cuda_11.7.0_515.43.04_linux.run --silent --toolkit --toolkitpath=/opt/cuda-11.7 这里的参数解释如下: `--silent`:静默安装,不显示交互式界面。 `--toolkit`:指定安装 CUDA 工具包。 `--toolkitpath`:指定 CUDA 工具包的安装路径。 确保以上两个路径的用户权限。 4、设置环境变量 安装完成...
wgethttps://developer.nvidia.com/compute/cuda/9.2/Prod2/local_installers/cuda_9.2.148_396.37_linux 下载速度很快,不一会就下载好了。 2.准备事项: 服务器是否存在GPU 命令: root@localhost home# lspci | grep -i nvidia 02:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1b06 (rev a1) ...
Linux非root用户安装tensorflow1.12.0-gpu + cuda9.0 + cudnn7.5.0 简介 安装Anaconda 安装tensorflow-gpu 1.12.0 安装cuda9.0和cudnn7.5.0 验证安装是否成功 简介 最近做的一个项目需要使用GPU来做深度学习训练任务,在查询了一些资料后,自己成功安装配置了好了tensorflow-g...win...
以下操作建议手机拍照,建议把下载的cuda_10.0.130_410.48_linux.run文件重命名为cuda.run并移动到Home文件夹下(为了安装方便) 2) 重启电脑,进入登录界面的时候,不要登录进入桌面(否则可能会失败,若不小心进入,请重启电脑),直接按Ctrl+Alt+F1进入文本模式(命令行界面),登录账户。
sudoshNVIDIA-Linux-x86_64-535.129.03.run-no-x-check#安装成功后使用nvidia-smi检查是否成功 2. Cuda 安装 2.1 安装 cuda安装链接: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 选择如下配置: 下载安装指令: wgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.2/local_installers/cuda_...
1、下载cudnn下载 首先去nvidia官网下载对应版本的cudnn 下载完成后,进行解压:tar zxvf cudnn-10.2-linux-x64-v7.6.5.32.tgz 2、删除已经安装的cudnn版本 没安装过cudnn的可以忽略此步骤 删除已经安装的cudnn版本 cd/usr/local/cuda/include/rm-r cudnn.hcd/usr/local/cuda/lib64/rm-r libcudnn* ...