此时可以在路径/usr/local下看到新安装的cuda版本文件夹,但是使用nvcc查看当前版本时还是没改变cuda版本。还需要配置环境变量。 环境变量配置并激活 用vim命令修改用户的 .bashrc 文件,在文件的末尾添加以下几行: export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.2 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64:$LD_L...
nvcc是CUDA的编译器驱动程序,可以用于编译和运行CUDA代码。 在Docker容器内部运行以下命令来查看CUDA版本: nvcc--version 1. 该命令将显示CUDA版本的详细信息,包括版本号和其他相关信息。在输出中,我们可以找到“release”字段,并查看其值来确定CUDA版本。 综上所述,我们可以使用nvidia-smi命令或nvcc命令来查看Docker容...
# 进入容器dockerexec-ittestbash# 查看cuda版本nvcc -V# 查看pytorch版本python import torch torch.__version__ 我这里没有挂载文件目录,提前把pytorch1.10的whl文件以及cuda11.4 cudnn8都下载好了,就直接docker cp文件夹进容器 docker cp /media/cuda_cudnn 12d3ec4567bb:/workspace 安装cuda11.4 sh cuda_11....
进入网址:https://hub.docker.com/,在搜索栏查找nvidia/cuda, 在tag栏查找所需cuda版本号 base版本 :基于CUDA,包含最精简的依赖,用于部署预编译的CUDA应用,需手工安装所需的其他依赖 runtime版本 :基于base版本,添加了cuda toolkit共享的工具,需手动安装nvcc devel版本 :基于runtime版本,添加了编译工具链、调试工具...
nvcc--version nvcc -V 3.离线安装CUDNN 1.官网下载对应CUDA版本的CUDNN developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 选上面那个,下面的我安装没效果,以后再验证原因吧 2.解压文件 sudo tar -zxf 压缩包名 3.移动文件 解压完是个cuda的夹 我把cuda/include/ 和lib64两个夹里的所有文件全移动到/usr/local/cuda...
nvidia-sminvcc-V 如nvcc -V命令提示不存在,则查看cuda的bin目录下是否有nvcc: cd/usr/local/cuda/bin 如果存在,直接将cuda路径加入系统路径即可: vim~/.bashrc exportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/libexportPATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
接下来,简单更新 CUDNN,无需额外步骤。更新完毕,再次执行 `nvcc -V` 查看新的 CUDA 版本信息。卸载旧版的 PyTorch 和 torchvision,利用 whl 文件重新安装。再次验证版本信息以确保更新成功。为处理 libdarknet.so,复制最新版的 darknet 进入容器。接着,修改 Makefile 中的相关配置。完成配置后,...
本文分享如何使用docker获取Nvidia 镜像,包括cuda10、cuda11等不同版本,cudnn7、cudnn8等,快速搭建深度学习环境。
root@bbe3199deccc:/# nvcc -Vnvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driverCopyright (c) 2005-2021 NVIDIA CorporationBuilt on Sun_Feb_14_21:12:58_PST_2021Cuda compilation tools, release 11.2, V11.2.152Build cuda_11.2.r11.2/compiler.29618528_0 ...
export LD_LIBRARY_PATH=${CUDA_HOME}/lib64 export PATH=${CUDA_HOME}/bin:${PATH} 1 2 3 最后使用命令source ~/.bashrc使它生效。 可以使用命令nvcc -V查看安装的版本信息: test@test:~$ nvcc -V nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver