一、创建虚拟环境 二、安装不同版本的gcc, g++ 三、配置不同CUDA、cuDNN 一、创建虚拟环境 通常可以为一篇文章或项目配置一个单独的虚拟环境,推荐使用conda。查看文章的github或者主页,可以获得python的版本。 condacreate-nAlexnetpython=2.7 使用该命令创建一个名为Alexnet的虚拟环境,并指定python版本为2.7 二、安装...
Install the CUDA 10.2 Samples?(不用安装测试,本身就有了) (y)es/(n)o/(q)uit: n Installing the CUDA Toolkit in /usr/local/cuda-10.2 …(开始安装) 安装完成之后,配置环境变量 vim ~/.bashrc 1. 文件的最后加上以下配置信息: export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.2 export LD_LIBRARY_PATH=${C...
Ubuntu安装了多个版本的CUDA,不同的虚拟环境需要切换不同的CUDA 本文以CUDA10.2和CUDA11.2为例: 1.首先激活虚拟环境 pytorch,输出当前环境的路径 conda activate pytorch echo ${CONDA_PREFIX} 得到路径,例如:/home/username/anaconda3/envs/pytorch 2.activate文件夹 ...
安装conda完成后,输入conda list,若出现未找到命令,则需修改环境变量:export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH(此法每次开机后都要修改,也可修改配置文件永久生效) 每个不同镜像网站里面包含各种不同的下载包,可根据自己的需求打开查找对应的安装包, 如cudatoolkit 8.0.3 在https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaco...
在Ubuntu 16.04上通过conda安装CUDA 11.0和cuDNN 8.0需要执行以下步骤: 安装Anaconda或Miniconda:首先,确保已经安装了Anaconda或Miniconda。可以从Anaconda官网下载并按照安装向导进行安装。 创建虚拟环境:打开终端,并使用以下命令创建一个名为py37_cuda11的虚拟环境,并指定Python版本为3.7: conda create -n py37_cuda11 ...
有两种方式可以在电脑中存在多种cuda 第一种: 直接在虚拟环境中安装cuda即可(例如安装8.0) conda install cudatoolkit=8.0 conda install cudnn=5.1 第二种,将cuda安装到系统当中,但是这有可能导致你计算机中的其他环境不可用 记录一下安装cuda8.0,环境是ubuntu18.04,已有cuda10.2 ...
export PATH=“/home/ai/anaconda3/bin:$PATH” 测试Anaconda3是否安装成功,在终端输入下面的命令,若输出conda的版本,则安装成功。 conda -V 3、tensorflow1.15安装 我是采用conda创建虚拟环境,然后进行tensorflow环境搭建。 首先创建虚拟环境: conda create --name tf1.15python=3.6 ...
sudo chmod a+r /usr/local/cuda-8.0/lib64/libcudnn* 5. Anaconda安装 5.1)Anaconda 下载 下载链接: https://www.anaconda.com/products/individual 5.2 安装Anaconda: 输入bash Anaconda3-5.0.0.1-Linux-x86_64.sh 6. TensorFlow安装(GPU) 6.1) Aaconda3下创建虚拟环境 ...
3、添加 cuda 的环境变量: $ export CUDA_HOME=/usr/local/cuda $ export PATH=$PATH:$CUDA_HOME/bin $ export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} 注意添加前检查一下 cuda 是不是真的安装到了LD_LIBRARY_PATH里的/usr/local/cuda-10.0/lib64目录...