1.nvidia-smi看看对应驱动的版本,如果没有还得先去下载驱动,https://www.nvidia.com/,或者先查询好显卡型号和驱动、cuda版本对应的关系,然后进入第二步,下载对应的安装包,包里有对应的驱动。 2.安装cuda, https ...
最近需要用到一台服务器的GPU跑实验,其间 COLMAP 编译过程出错,提示 cuda 版本不支持,cmake虽然通过了,但其实没有找到支持的CUDA架构。 colmap build error 于是又开始配置环境,首先根据自己机器配置NVIDIA官方网站下载 GeForce 驱动程序 gt gt 检查机器环境及配置 内核版本及操作系统信息 已经安装过显卡驱动的机器可以直接通过 nvidia sm ...
2019-11-30 14:18 0 318 推荐指数:
1.nvidia-smi看看对应驱动的版本,如果没有还得先去下载驱动,https://www.nvidia.com/,或者先查询好显卡型号和驱动、cuda版本对应的关系,然后进入第二步,下载对应的安装包,包里有对应的驱动。 2.安装cuda, https ...
欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等; 本篇概览 本篇记录了自己在Ubuntu 16.04.7 LTS系统上搭建 ...
Tensorflow1.5.0+cuda9.0+cudnn7.0+gtx1080+ubuntu16.04 目录 Tensorflow1.5.0+cuda9.0+cudnn7.0+gtx1080+ubuntu16.04 0. 前记 1. 环境说明 ...
本文是在Ubuntu18.04.5服务器上安装CUDA_10.1(nvidia-driver455)和cuDNN_7.6.5, Ubuntu 18.04.5 CUDA_10.1 (nvidia-driver455) cuDNN_7.6.5 一、 前期准备 1、查看系统版本 ...
卸载cudnn 卸载cuda 第一步 第二步 ...
深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04 + GeForce GTX 1070 + CUDA8.0 + cuDNN5.1 + TensorFlow 最近在公司做深度学习相关的学习和实验,原来一直在自己的电脑上安装虚拟机跑,速度实在太慢,主机本身性能太弱,独显都没有 ...
目录 Ubuntu server16.04安装配置驱动418.87、cuda10.1、cudnn7.6.4.38、anaconda、pytorch超详细解决 安装GCC 安装NVIDIA驱动 1. 卸载原有驱动(没装跳过) 2. 禁用 ...
一、卸载旧的CUDA卸载CUDA很简单,一条命令就可以了,主要执行的是CUDA自带的卸载脚本,读者要根据自己的cuda版本找到卸载脚本: 卸载之后,还有一些残留的文件夹,之前安装的是CUDA 8.0。可以一并删除: 二、安装CUDA安装的CUDA和CUDNN版本 ...