查看CUDA版本 方法1: 查看文件 cat /usr/local/cuda/version.txt 方法2: 命令 nvcc --version 2...查看cudnn版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 输出...
然后在NVIDIA CUDA Toolkit Release Notes页面中的Table 2找到CUDA 11.8.x在linux系统要求的驱动版本>=450.80.02,所以这里我们安装一个符合版本要求的驱动就可以了。 当然上面的操作也是可以反过来的,我们首先根据自己的显卡和系统找到对应的驱动信息,然后根据驱动信息找到可用的cuda,最后再根据cuda版...
CUDA(Compute Unified Device Architecture)是由 NVIDIA 推出的一种并行计算平台和编程模型,它允许开发者使用 NVIDIA 的 GPU 来进行通用计算。 可能的原因及解决方法 硬件不兼容: 确保你的 GPU 支持 CUDA。 查看NVIDIA 官方网站上的 GPU 兼容性列表。 驱动程序未安装或版本不匹配: ...
pip show torch这个命令会显示PyTorch的版本号、安装路径、依赖包等信息。如果PyTorch已经正确安装,那么这个命令就会显示出相应的信息。此外,我们还可以通过以下命令来启动PyTorch: python -c "import torch; print(torch.__version__)" 这个命令会导入PyTorch库,并打印出当前的版本号。如果PyTorch已经正确安装,那么这个...
这是因为CUDA有两种API[4],两命令分别显示两种API的版本之故。详细信息如下: 命令显示版本为显示的API 命令一 10.0 CUDA Runtime API 命令二 11.0 CUDA Driver API 从命令三的显示结果 CUDA Driver Version / Runtime Version 11.0 / 10.0 也可看出:其中的CUDA Driver Version,Runtime Version指的就是CUDA ...
(1)查看cuda版本: nvcc -V gcc --version (2) 安装 PyTorch and torchvision conda install pytorch cudatoolkit=10.1 torchvision -c pytorch 1. (3)通过mim安装mmdetection pip install openmim mim install mmdet (4)训练 1. 2. 3. nohop python tools/train.py configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_...
解决办法:将安装的cuda驱动unload再reload,建议自行搜索教程。 3.3 输入nvidia-smi,报错:Failed to initialize NVML: Driver library version mismatch 解决办法:同3.2 4 记录一些额外的conda指令 #以下命令 windows 和 linux一致#删除虚拟环境conda remove -n mynewenv --all#退出虚拟环境conda deactivate#如果不能正...
conda config --show channels 1. 移除镜像 conda config --remove-key channels 1. 7.安装显卡驱动 sudo apt install nvidia-cuda-toolkit 8.安装gdal sudo add-apt-repository ppa:ubuntugis/ppa && sudo apt-get update sudo apt-get update sudo apt-get install gdal-bin ...
This guide will show you how to install and check the correct operation of the CUDA development tools. 1.1. System Requirements To use NVIDIA CUDA on your system, you will need the following installed: CUDA-capable GPU A supported version of Linux with a gcc compiler and toolchain CUDA Tool...
除了CUDA支持之外,微软还在WSL中带来了对NVIDIA-docker工具的支持,在云中执行的容器化GPU工作负载可以在WSL内部按原样运行。 既然已经支持了GPU,那么对GUI图形化程序的支持也扫除了障碍。 过去WSL只能使用命令行应用,今后WSL将可以直接运行Linux中的GUI应用。