查看cuDNN版本,指令(这一步可跳过) cat/usr/local/cuda-11.3/include/cudnn.h |grepCUDNN_MAJOR -A2 更新软链接 cd /usr/local/cuda-11.3/lib64/sudorm-rf libcudnn.so libcudnn.so.8sudoln-s libcudnn.so.8.2.1libcudnn.so.8sudoln-s libcudnn.so.8libcudnn.sosudoldconfig -v 最后执行 sour...
选好版本后,可以用wget下载runfile文件: 点击runfile,下方会弹出安装步骤: 安装时,为了防止潜在的bug,就不更新driver了,取消勾选driver: 安装结束: 最后记得在~/.bashrc中添加环境变量,我一般习惯: export CUDA_INSTALL_PATH="/usr/local/cuda-12.0/"
我在编译修改后的 caffe 版本时遇到了这个错误。 OpenCV static library was compiled with CUDA 7.5 support. Please, use the same version or rebuild OpenCV with CUDA 8.0 我有一些旧代码可能与 CUDA8.0 不兼容,所以我想针对这个错误更改我的 cuda 版本。 我像这样修改了我的 ~/.bash_profile # export PY...
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。
5、更新软链接,此处安装的是7.6.5版本,记得更新下边命令中的数字。 cd /usr/local/cuda-10.1/lib64/ sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.7 sudo ln -s libcudnn.so.7.6.5 libcudnn.so.7 sudo ln -s libcudnn.so.7 libcudnn.so sudo ldconfig -v 6、最后避免影响到原来的CUDA环境,再执行...
其实可直接看第 4 步的总结... 实验室服务器 Ubuntu 16.04 系统下原本安装的 cuda 版本是 9.0,硬件条件是一张 1080 Ti 的 GPU,在使用 PyTorch 的过程中想要把 cuda 版本换成 10.2,尝试了网上各种教程,无奈网络博客的质量实在是鱼目混珠,现在总
查看cuDNN版本,指令为cat /usr/local/cuda-10.0/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A2。 更新软链接,如果你安装的不是7.4.1记得更新下边命令中的数字。 cd /usr/local/cuda-10.0/lib64/ sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.7 sudo ln -s libcudnn.so.7.4.1 libcudnn.so.7 ...
实验室服务器 Ubuntu 16.04 系统下原本安装的 cuda 版本是 9.0,硬件条件是一张 1080 Ti 的 GPU,在使用 PyTorch 的过程中想要把 cuda 版本换成 10.2,尝试了网上各种教程,无奈网络博客的质量实在是鱼目混珠,现在总结一下自己的踩坑记录,尽量详细地照顾到从头至尾的各个细节。
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