sudo apt-get remove libnvidia-common-525 nvidia-kernel-common-525 sudo apt-get install libnvidia-common nvidia-kernel-common 放弃apt,使用aptitude安装 sudo aptitude install cuda 笔者这里都没有尝试,而是改成了官网的另外一种安装方式: wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/loc...
在命令行中,通过nvidia-smi命令可以查看 上图第一行的Driver Version就是显卡的驱动版本号,在找到这个版本号后,我们就可以通过显卡驱动与CUDA版本对应关系 确定安装什么版本的cuda,关系图如下 通过上图得知我电脑显卡的版本号是442.19,可以安装最高版本的cuda, pytorch官网目前只给出了cuda10.1的版本,所以本机选择安装...
>>>importtorch>>>print(torch.__version__) 可以看到pytorch 的版本号为1.3 注: 1.CPU超频可能导致显卡驱动编译卡死报错 2.安装显卡驱动有问题尝试卸载现有驱动 sudo apt-get--pergeremovenvidia-*
sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-440.44.run 1. 如遇到组件缺失,(例如gcc等), 根据提示和log文件, 用sudo apt-get install 安装缺失组件后重新运行.run 进行安装 查看驱动信息: $ nvidia-smi 1. 安装CUDA Toolkit 按照NVIDIA 官网的说明,执行以下(示例)命令安装: $ wget http://developer.download.nvidia.com/...
CUDA Driver Version 的高低会影响显卡算力的释放和 CUDA Runtime Version 的选择。 (2)确定 CUDA Driver Version 的步骤 ①在开始菜单找到“Anaconda Prompt”并打开,在命令提示行中输入以下代码并回车: nvidia-smi ②输出结果的右上角可以查看“CUDA Driver Version”;比如,示例电脑的“CUDA Driver Version”为“...
cat /proc/driver/nvidia/version 1. 从上图所示的返回结果,可以看出,我的这台电脑驱动版本是440.59 5.查看NVIDIA驱动版本 sudo dpkg --list | grep nvidia-* 1. 6.识别显卡模型和推荐的驱动程序 ubuntu-drivers devices 1. 这个命令多用于安装显卡驱动的时候,识别显卡模型和推荐的驱动程序 ...
| NVIDIA-SMI 525.147.05 Driver Version: 525.147.05 CUDA Version: 12.0 | |---+---+---+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |=...
| NVIDIA-SMI 525.147.05 Driver Version: 525.147.05 CUDA Version: 12.0 | |---+---+---+ | GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |=...
CUDA runtime version: Could not collect CUDA_MODULE_LOADING set to: N/A GPU models and configuration: GPU 0: Tesla T4 Nvidia driver version: 470.182.03 cuDNN version: Probably one of the following: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn.so.8.2.4 ...
1、检查 NVIDIA Driver是否安装成功 输入:$ cat /proc/driver/nvidia/version输出NVIDIA Driver的版本号 2、检查 CUDA Toolkit是否安装成功 输入:$ nvcc –V会输出CUDA的版本信息 3、进行编译cuda提供的例子 进入例子存放的路径,默认路径是 ~/NVIDIA_CUDA-9.0_Samples ...