cuda: [可选] 建立cuda目录对应到cuda-8.0的软链接: CUDNN: 编辑.bashrc文件: 添加:版本自己改成自己的 更新环境:(需要重启终端) ...
紧接着前几天的事: 特殊的日子,想起了当年的双 TI 显卡装机实录 和 炼丹炉买不起了:聊一聊这段日子的显卡行情 之后,决定买一台整机玩玩。 而现在,主机终于回 来 了 主机回来干什么,当然是 配置环境。 老潘之前也有一些配置环境的文章,可以参考: ubuntu . 下安装NVIDIA cuda gtx m相关步骤以及问题 pytorch . 成功调用GPU:ubuntu . ,Nvidia驱动安 ...
2021-03-07 21:38 0 762 推荐指数:
cuda: [可选] 建立cuda目录对应到cuda-8.0的软链接: CUDNN: 编辑.bashrc文件: 添加:版本自己改成自己的 更新环境:(需要重启终端) ...
原文:https://my.oschina.net/u/4283198/blog/4684264 Ubuntu20.04+GeForce RTX 2080 SUPER+cuda11.1+cudnn8.0.4+openCV4.4.0环境搭建 1.Ubuntu20.04系统安装 ...
前言 拿到了新本本,就迫不及待想要开始配置好torch的深度学习环境了. 本本是MECHREVO深海系列的Z2-R, CPU i7-9750, 独立显卡英伟达RTX-2060 (性价比还算不错, 再加上本身的轻薄游戏本特性, 对我这种天天码代码偶尔打dota2的太合适了). 这篇博客主要记录 ...
未经允许,不得转载。 目录 1、环境 2、驱动安装 3、cuda安装 4、cudnn安装 5、Tensorflow2.4安装 6. PyTorch 1.7 安装 1、环境 显卡:Gtx 1080Ti 系统:Ubuntu16.04 并行 ...
1、安装cuda https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-toolkit 以11.2为例,选择版本后,进行下载安装: 然后配置环境变量: 不然使用cmake编译会报CMAKE_CUDA ...
1.判断目前机器的显卡驱动是否为最新,是否需要更新驱动。 2.根据要安装的tensorflow_gpu的版本,注意最开始安装的tensorflow 1.14版本要求cuda的版本是10.0,而安装时10.1,所以报错 ...
RTX 2070 同样可以在 ubuntu 16.04 + cuda 9.0中使用。Ubuntu18.04可能只支持cuda10.0,在跑开源代码时可能会报一些奇怪的错误,所以建议大家配置 ubuntu16.04 + cuda 9.0。下文还是以ubuntu18.04 + cuda 10.0为例 ...
1. 总结方法: 1)安装cuda和cudnn之前,需要检查独立显卡的显卡驱动。 2)若无驱动,或驱动版本不知道,可以通过右击到设备管理器中查找。 上面我的是集成显卡,所以显示不太一样,若为独立显卡,应该是四个数,4位为你的驱动版本。若没有,则需要到官网下载对应独立显卡的驱动 ...