当安装界面启动,选择continue; 键入accept CUDA安装包是自带显卡驱动的,由于你已经有了NVIDIA显卡驱动,如果不想安装CUDA 10.1中附带的驱动,移动到Driver选项上,按空格键将该项取消。然后,移动到Install选项,回车,等待安装完成。 配置环境变量: sudo gedit ~/.bashrc,在文件的最后加上以下内容 export PATH=$PATH:...
1、查看自己的cuda_version最高支持 命令行输入nvidia-smi 可以看到cuda_version最高支持12.1 2、安装cuda 进入cuda官网 选择适合自己的cuda版本,我这里选择11.6,因为后续我使用autoware需要使用cuda11.6 按照Base install指示进行安装即可,安装之后记得添加环境变量 export PATH=/usr/local/cuda-11.6/bin${PATH:+:${PA...
export PATH=/usr/local/cuda-11.7/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.7/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} 然后,点击保存后关闭文档,然后执行命令source ~/.bashrc。 至此cuda安装完成,输入nvcc -V命令查看cuda信息。 安装cudnn 下载链接:https://developer....
安装之前首先要确认你需要安装的cuda。 TensorFlow+cudnn、cuda、Python的配套关系_包含所有操作系统 3.1 CUDA对应的NVIDIA驱动版本对照表 3.2 下载适合的CUDA8.0 下载地址:CUDA Toolkit 8.0 - Feb 2017 3.3 安装 1、安装: sudodpkg-icuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8...
至此cuda安装完成,输入nvcc -V命令查看cuda信息 4、安装cuDNN 从https://developer.nvidia.com/cudnn下载相应版本的cudnn,需要登陆。选择与CUDA 10.1对应的版本(7.6.5),点开后选择 ,点击下载。 选择与CUDA 10.1对应的版本(7.6.5),点开后选择 ,点击下载。
Ubuntu安装NVIDIA显卡驱动、CUDA、cudnn https://zhuanlan.zhihu.com/p/59618999驱动安装过程中参考过这篇文章,放在开头向大佬致敬。 系统版本为Ubuntu18.04、显卡为2080Ti 最初尝试了从NVIDA官方下载对应版本驱动安装、ubuntu附加驱动安装两种方式。重启后均卡在登陆界面,循环登录无法进入系统。
将cudnn的头文件等复制到对应目录下,安装完毕。 这里的不同之处在于,安装第一个cuda版本时,通常会在 /usr/local 目录下创建一个名为 cuda 的软链接,并将 cudnn 的相应文件复制到该软链接 cuda 目录下。 而第二次安装 cuda 时并没有创建软链接,而是安装在 /usr/local/cuda-11.3 路径下,并将 cudnn 文件...
[ default is /usr/local/cuda-9.0 ]: # 一般选择默认即可,也可以选择安装在其他目录,在需要用的时候指向该目录或者使用软连接 link 到 /usr/local/cuda。 /usr/local/cuda-9.0 is not writable. Do you wish to run the installation with 'sudo'?
1、查看系统推荐的cuda版本 2、官网下载cuda软件包 3、安装 4、环境配置 5、验证cuda是否正常 1、查看系统推荐的cuda版本 查看前应先安装显卡驱动,可以查看NVIDIA显卡驱动安装 代码语言:javascript 复制 nvidia-smi 这里显示的是cuda11.4版本 2、官网下载cuda软件包 ...
咱们需要根据cuDNN 来选择,如图,首先,cuda只能支持17.04,16.04的ubuntu 下载安装,但,实际上,有点类似于word一样(高版本word能打开低版本的word文件 .)18.04版本的系统,能够安装16.04版本对应的CUDA。 目前cuda 最高版本为9.2,且只支持 16.04,17.04 这两个系统,而且,我们安装完CUDA 之后还需要安装cuDNN。