第四步:打开windows CMD输入wsl --set-default-version 1 第五步:下载 Linux 内核更新包 第六步:启动虚拟机功能并重启 第七步:重启后将wsl设为最新版本 第八步:打开下载好的ubuntu并注册用户密码 Win11 Ubuntu下配置CUDA 第一步:注意此时这个ubuntu甚至没有装gcc,需要先安装必要packages,另外需要移除旧的GPG key...
在Windows 11中快速安装及配置CUDA+Pytorch的步骤如下：首先，打开'设置'，然后搜索并启用'Windows功能'，确保'Windows Subsystem for Linux'被选中。重启后，访问Microsoft Store，选择Ubuntu 18.04.5 LTS进行下载。接着，在命令提示符中输入'wsl --set-default-version 1'，并下载Linux内核更新包，你...
下载完cudnn之后进行解压,cd进入cudnn解压之后的include目录,在命令行进行如下操作: sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/ #复制头文件 再将cd进入lib64目录下的动态文件进行复制和链接: sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/ #复制动态链接库cd /usr/local/cuda/lib64/ sudo rm -rf libcudnn.so ...
cat /usr/local/cuda/version.json #很多文章说查看的是version.txt,但至少11.8版本cuda没有这个文件,只有json,意思应该是一样的,json内容很多。 配置环境变量: 编辑bashrc: vim ~/.bashrc 在最后填写两行(注意路径中的版本号): export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/loc...
wsl--set-default-version2 3 GPU 容器安装与配置 除了DirectX 和 CUDA 支持外,NVIDIA 还在 WSL 2 中增加了对 NVIDIA 容器工具包(以前 nvidia-docker2)的支持。数据科学家准备在本地硬件下运行或在云中执行的容器化 GPU 工作负载现在可以在 Windows PC 上的 WSL 2 内按样运行。
从上述内容可见CUDA Version: 11.2表示该驱动对应的CUDA版本应该是11.2,正如前面所说,我这边遇到了问题,因此接下来会安装9.1版本,但是您可以选择安装11.2 安装CUDA 浏览器访问https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive,点击红框中的链接: 如下图,下载Linux版本: 继续选择x86_64: 选择具体的Linux版本及其版本...
2) 验证自己的Linux版本是否支持 CUDA(Ubuntu 18.04没问题) 输入命令: 1 $uname-m &&cat/etc/*release 结果显示: x86_64 DISTRIB_ID=Ubuntu DISTRIB_RELEASE=18.04 ... 3) 验证系统是否安装了gcc 在终端中输入: $gcc–version 结果显示: gcc (Ubuntu 5.4.0-6ubuntu1~16.04.5) 5.4.0 20160609 ......
N卡在深度学习领域具备无可替代的地位,这里记录以下在我这台配备GF MX250 N卡笔记本 上安装cuda以及cuNN的具体步骤。MX250属于低端显卡了,一开始我还担心它会不会不支持CUDA,后面确认了一下,发现可以支持。关于确认N卡是否支持CUDA以及支持版本的具体步骤,可以参考我的这篇博客: ...
就是 在右上角显示 CUDA Version: N/A 这就表示安装是有错误的,nvidia 官方的人员说了 ppa 源下载的方式可能会出问题,注意是可能。如果你下载下来能用,就不需要再看下去了。 看到这里,如果还是不行,还是建议用.run file下载把 (.run )file 能够直接安装驱动和配套的cuda 非常的直接!