cudatoolkit说明 安装流程 mmdetection安装 Linux下的安装 Windows下的安装 其他 nvidia-smi与nvcc -V显示的CUDA版本不一致 写在开头: 本文系本人经大半年的学习后,对之前两篇环境配置相关博客的提炼、归纳与总结,由于CSDN编辑器过于难用(还存在不少很影响编辑体验的bug),故转战知乎 (但是知乎的编辑器也不算很好用...
在cmd命令窗口中执行nvidia-smi,显示的CUDA-Version其实是CUDA驱动的版本(CUDA driver)。 在NVIDIA控制面板——系统信息——组件信息中看到的CUDA版本,其实也是驱动版本。 而执行nvcc -V命令显示的CUDA版本,是CUDA运行库(CUDA runtime)的版本。 想要正常利用GPU运行TensorFlow、PyTorch、Keras环境, 两种CUDA都要正确安装...
不要学我把CUDA路径留在外面...而且nvcc -V确实正确地显示了您当前使用的CUDA版本。
不需要和nvidia-smi显示的cuda version完全一致。最终nvcc -V会显示toolkit的版本。 驱动版本与CUDA Toolkit Archive的对应关系 在官网下载你所需要的toolkit版本 选择默认Temp文件夹临时提取 如果Display Driver的版本号低于你当前驱动的版本则取消勾选,最后点击安装即可。 如果系统变量里包含了CUDA_PATH_Vxx_x且PATH变量...
突然发现nvcc和nvidia-smi显示的版本不一致,看到了下面的博文,实际上我们参考的cuda版本还是根据runtime。 参考https://www.jianshu.com/p/eb5335708f2a 实际上最后加了一个--privileged就好了。 sudo docker run -it --shm-size="16g" -v /data/limingxing.lmx/:/home/limx --privileged reg.docker.xxx...
To answer my own question, things turned out that you have to add C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.x(depend on your own version) to the path. Yes, that's it, case closed. Don't learn from me leaving the CUDA path outside...And nvcc -V does correctly show...
打开CMD 命令行窗口,输入 nvcc --version nvcc --version nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2020 NVIDIA Corporation Built on Wed_Jul_22_19:09:35_Pacific_Daylight_Time_2020 Cuda compilation tools, release 11.0, V11.0.221 ...
这个问题是由于CUDA运行时版本与ANACONDA WINDOWS的CUDA驱动程序版本不匹配导致的。CUDA是一种用于并行计算的平台和编程模型,它依赖于与显卡驱动程序相匹配的CUDA运行时版本。 解决这个问题的方法是确保CUDA运行时版本与ANACONDA WINDOWS的CUDA驱动程序版本相匹配。您可以按...
pytorch显示cuda available，但是实际跑模型看nvidia_smi ，GPU占用1%，明显不对，更新nvidia驱动，装cuda...