sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 更改文件权限: sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* 现在,您已经成功在Ubuntu系统上安装了NVIDIA驱动、CUDA和cuDNN。您可以...
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* 第三步:使用 Conda 安装 cuDNN 在本节中,我们将使用 Conda 在 Ubuntu 上安装 cuDNN 版本8.9.2.26for CUDA11.x。 使用Conda 安装 CUDA 工具包版本11.8.0: $ conda install -c"nvidia/label/cuda-11.8.0"cuda ...
1.1 非命令行安装(推荐) 1.2 命令行安装 二、安装cuda 2.1 安装cuda 2.2 添加环境变量 三、下载并安装cuDNN 一、安装nvidia驱动 1.1 非命令行安装(推荐) 在软件和更新中,点击附加驱动,选择对应的驱动,然后点击应用更改,等待安装即可。 安装成功后,重启,执行nvidia-smi,进行验证,出现下图证明安装成功。
$ sudo apt-getinstall nvidia-driver-435#此处数字要对应上面查询到的版本号 $ sudo apt-getinstall mesa-common-dev 显卡安装方法二: cd 到下载目录,使用sh命令进行安装(20.04版本不需要增加chmod +x可执行权限,可以直接运行)第一次运行安装程序有极大可能性会报错,部分问题可参考后面说明,此处为顺利安装的情况 ...
最后测试以下CUDA是否成功安装,运行nvcc -V: 或者也可以运行位于/usr/local/cuda-11.1/samples/中的测试用例,具体不说了,按照我前面的流程一步步走下来没毛病。 三、安装cuDNN cuDNN(CUDA Deep Neural Network library):是NVIDIA打造的针对深度神经网络的加速库,是一个用于深层神经网络的GPU加速库。如果你要用GPU...
注意:由于不同系统,不同 GPU 对应的 CUDA 和 cuDNN 均有差异,本文仅以 Ubuntu16.04、NVIDIA GeForce GPU、CUDA9.0 和 cuDNN7 为例,来介绍安装过程。其它版本过程类似,但存在细微差别,请读者以实践为主。 必要条件 工欲善其事必先利其器,首先确定你的电脑满足下面两个条件。
1、安装NVIDIA驱动: ubuntu-drivers devices 1. *** vendor : NVIDIA Corporation driver : nvidia-driver-450 - distro non-free driver : nvidia-driver-460-server - distro non-free recommended driver : nvidia-driver-460 - distro non-free driver : ...
安装第一个补丁: 代码语言:javascript 复制 sudo sh cuda_9.1.85.1_linux.run 安装第二个补丁: 代码语言:javascript 复制 sudo sh cuda_9.1.85_387.26_linux.run 安装第三个补丁: 代码语言:javascript 复制 sudo sh cuda_9.1.85_387.26_linux.run 安装cuDNN 浏览器访问https://developer.nvidia.com/zh-cn/...
sudo apt-get--purge nvidia* 查询电脑最适合的显卡驱动版本 ubuntu-drivers devices 显卡安装方法一: 根据匹配版本可使用以下命令安装,但不建议: $ sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa $ sudo apt-get update $ sudo apt-get-driver-435#此处数字要对应上面查询到的版本号 ...