首先,需要确认当前系统上安装的CUDA版本。可以通过运行以下命令来检查: bash nvcc --version 如果系统提示找不到该命令,可能是因为CUDA尚未安装,或者nvcc没有正确添加到环境变量中。 2. 访问NVIDIA官网下载新版本的CUDA安装包 访问NVIDIA CUDA Toolkit下载页面,选择合适的CUDA版本和Linux发行版进行下载。确保下载的版本...
可以使用lsb_release -a命令来获取相关信息。这个命令会显示LSB(Linux Standard Base)和特定版本的相关信息。步骤二:下载并安装CUDA和cuDNN由于无法直接修改服务器上的CUDA版本,我们需要通过下载预编译的包来进行安装。根据需要安装的CUDA和cuDNN版本,从NVIDIA官网下载相应的安装包。然后,使用以下命令进行安装: # 安装CU...
CUDA的版本切换主要涉及到修改环境变量中的路径,使其更换为希望使用的CUDA版本。以下是将CUDA从11.1版本切换到10.1版本的一般步骤: 1、查看当前CUDA版本:在终端中,输入nvcc -V来查看当前正在使用的CUDA版本。 2、查看已安装的CUDA版本:你可以通过ls -l /usr/local来查看已安装的CUDA版本。会看到类似cuda-11.4、cuda...
[ default is /usr/local/cuda-10.0 ]: /home/thy/cuda-10.0/ Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda? (y)es/(n)o/(q)uit: n Install the CUDA 10.0 Samples? (y)es/(n)o/(q)uit: /home/thy/cuda-10.0/samples/ Install the CUDA 10.0 Samples? (y)es/(n)o/(q...
服务器的cuda版本比较老,需要更新,但很多人用的都是老版本cuda的代码,所以装个可切换的新版本。 安装CUDA 注意到11系列的11.3好像是长期支持的版本,就下这个吧 cuda11.3下载地址https://developer.nvidia.com/cuda-11.3.0-download-archive 下载cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run文件 ...
1. 下载 cuda toolkit 下载想要版本的 cuda toolkit CUDA Toolkit 11.8 Downloads | NVIDIA Developer [xxx@localhost ~]$ hostnamectl Static hostname: localhost.localdomain Icon name: computer-server Chassi...
1、根据安装的CUDA工具包版本在官网选择适合版本的cuDNN,本文安装的CUDA版本是10.1,就选择TensorFlow 2.1.0对应的cuDNN7.6.5,选择Local Installer for Linux x86_64 (Tar)。 2、复制cuDNN库的链接,使用wget下载或者下载到自己电脑之后再传到服务器上。
需要选择CUDA Toolkit版本≥11.8。选好版本后,通过wget下载runfile文件。点击runfile,下方会显示安装步骤。在安装过程中,为了避免潜在的bug,不更新驱动,取消勾选driver选项。安装结束后,记得在~/.bashrc文件中添加环境变量。推荐的操作习惯是将CUDA Toolkit路径添加到PATH环境变量中。
简单原理就是通过修改$PATH环境变量,pytorch会以最前面的CUDA版本为准 例如,你可能装过2个版本的cuda /usr/local/cuda-11.1 /usr/local/cuda-11.0 查看以下两个环境变量 echo$PATHecho$LD_LIBRARY_PATH 可以看到我的此shell下,cuda11.0在cuda11.1前面,那么pytorch实际运行的就是11.0版本的cuda ...
sudo cp cuda/lib64/* /usr/local/cuda/lib64/ 代码语言:javascript 复制 ——– 使用如下命令查看当前cuda版本,可以查看以前些的博客。 which nvcc nvcc –version 可以使用,并且你安装的Tensorflow和PyTorch环境能跑通即可。 未经允许不得转载:肥猫博客»Linux常用技巧系列: Centos7/Ubuntu 16.04 系统Cuda 8.0 ...