cat /usr/local/cuda/version.txt nvcc-V nvidia-smi查看的不是当前cuda版本,而是最高支持的cuda版本 https://blog.csdn.net/hb_learing/article/details/115534219 __EOF__
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-525.78.01.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files 一路contine,yes,ok 最后检查安装情况发现driver version已经升级到525.78.01了 nvidia-smi 恢复图形界面 sudo service lightdm start 第三步:下载安装cuda toolkit 根据我之前的帖子查看对应的nvcc版本并下载 复制wget...
(1)需要安装torchaudio以及torchvision时将其放在pytorch之后即可,如:conda install pytorch torchaudio torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch (2)-c pytorch为采用官网源下载,如果去掉,则在清华镜像源配置后可采用清华镜像源下载,配置清华镜像源可参考:Linux下conda使用清华镜像源快速安装PyTorch [CSDN]。 (3)PyTorch...
在进行Linux系统的CUDA Toolkit版本升级之前，首先要选择适合自己的版本。考虑因素包括显卡驱动版本、与gcc版本和系统版本的匹配度以及与GPU架构版本的匹配。显卡驱动版本可以通过特定命令查询。查看本地gcc版本后，进入CUDA Toolkit的Archive页面。在Versioned Online Documentation中，找到Installation Guide Linux->...
在安装时会同时安装CUDA Toolkit以及PyTorch,这是我们要知道的。 步骤一: 使用nvidia-smi查询驱动版本: 如图中Driver Version所示,该卡目前的驱动版本为384.81。 步骤二:此处提供三种方法可供选择。 (1)指定CUDA Toolkit版本(推荐) 根据表一查询到可安装的CUDA Toolkit版本,384.81对应最高的CUDA Toolkit版本为9.0。
第一步:查看本机cuda版本 在终端输入: cat /usr/local/cuda/version.txt 1. 这里有个误区,我们常常使用nvidia-smi来查看显卡信息,如下图 ,一个11.0一个11.1,也就是说显卡cuda版本是有可能不等于上面路径的cuda版本的。个人理解是显卡驱动cuda版本是独立的。我们要以上图cuda版本为准。
步骤一：使用`nvidia-smi`命令查询显卡驱动版本。在输出信息中，找到`Driver Version`部分，以确定当前驱动版本，例如384.81。步骤二：提供三种选择方法：方法（1）：指定CUDA Toolkit版本（推荐）根据驱动版本查询可安装的CUDA Toolkit最高版本。以384.81为例，对应最高版本为9.0。执行`conda install ...
安装CUDA Toolkit 11.4 点击这里进入官网查看CUDA Toolkit列表 根据官网指示安装,比如CUDA Toolkit 11.4的安装指令是: bash # 下载安装Cuda Toolkit 11.4的安装程序wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.4.4/local_installers/cuda_11.4.4_470.82.01_linux.run# 运行安装程序,根据需要选择安装内...
- 出现是否安装CUDA工具包:`Install the CUDA 10.0 Toolkit?` - 输入`y`,开始安装。 - 出现工具包安装地址:`Enter Toolkit Location` - 回车 - 出现是否添加符号链接,现在已经有一个了,为了不影响现有的CUDA环境,选择否:`Do you want to install a symbolic link at /usr/local/cuda?` ...
上面已经写道,虽然·CUDA ToolKit·系统将自动安装与其匹配的NVIDIA Driver,这里我们分开安装NVIDIA Driver和CUDA ToolKit。 第一步会提示,是否安装NVIDIA驱动,我们选择跳过; 其他步骤我们就根据提示输入同意或输入安装路径即可。 安装成功后,屏幕上将输出以下内容: ...