转载自:https://blog.csdn.net/lovebyz/article/details/80704800 为了使用tensorflow目标检测API的所有算法,所以打算升级一下CUDA版本以支持tf-gpu 1.5++,但原本项目都是基于tf-gpu 1.4 的(tf-gpu 1.5 ...
根据参考链接,心中熟悉流程 参考 确定了 高版本gpu driver 可以兼容 低版本 ,所以放心卸载仅支持cuda . 的旧版,安装支持cuda . 的新版gpu driver。因为driver与硬件相关,暂时我找不到可以隔离的方案 至于隔离cuda,至少有两种方案: 基于ubuntu的多用户的隔离:每个用户的cuda安装在自己的home下面,不会影响原有的系统根目录下的cuda . 的文件。然 ...
2019-03-10 10:31 0 994 推荐指数:
转载自:https://blog.csdn.net/lovebyz/article/details/80704800 为了使用tensorflow目标检测API的所有算法,所以打算升级一下CUDA版本以支持tf-gpu 1.5++,但原本项目都是基于tf-gpu 1.4 的(tf-gpu 1.5 ...
cuda 安装与卸载 cuda安装 注意: 显卡驱动不要再安转了 examples可以不安转,这个是做验证的。 好像有教程不让安装opengl ,可以参考一下。 环境配置 根据你使用的shell对应编辑.bashrc或是.zshrc. 注意: 根据安 ...
Ubuntu18.04LTS python3.6 cuda10.0 下安装低版本的pytorch,运行Hypergraph Neural Networks(HGNN) https://github.com/iMoonLab/HGNNpython3 -m venv envsource env/bin ...
,CUDA9.0版本对应的pytorch是0.4.1,使用其他版本pytorch不支持,一定要安装0. ...
系统原环境: ubuntu18.04, cuda10.1,cudnn7 因需要安装cuda8,并多版本共存, 报错1:遇到Error: unsupported compiler: 7.4.0的错误。原因是Ubuntu18.04的编译器版本过高,需要安装较低版本的gcc、g++即可,需 ...
第一步:先清空本地安装的node.js版本 1.按健win+R弹出窗口,键盘输入cmd,然后敲回车(或者鼠标直接点击电脑桌面最左下角的win窗口图标弹出,输入cmd再点击回车键) 然后进入命令控制行窗口,并输入where node查看之前本地安装的node的路径 2.找到上面找到 ...
因为一些原因还是需要使用别人基于Caffe的代码,但是代码比较老,默认不支持高版本的cuda或者cudnn 怎么办呢?基本上就是把最新官方Caffe-BVLC的几个关键文件拿过来替换即可。 脚本如下: 然后,再编译你的caffe_xxx时,CUDA和CuDNN都用起来,都可以编译了。 ...
首先是安装ubuntu16.04 A、制作u盘启动盘(提前准备好.ios文件): 1.安装u盘制作工具unetbootinsudo apt-get install unetbootin2.格式化u盘sudo fdisk -l #查看U盘盘符,假设为/dev/sdbsudo umount ...