轉載自:https://blog.csdn.net/lovebyz/article/details/80704800 為了使用tensorflow目標檢測API的所有算法,所以打算升級一下CUDA版本以支持tf-gpu 1.5++,但原本項目都是基於tf-gpu 1.4 的(tf-gpu 1.5 ...
根據參考鏈接,心中熟悉流程 參考 確定了 高版本gpu driver 可以兼容 低版本 ,所以放心卸載僅支持cuda . 的舊版,安裝支持cuda . 的新版gpu driver。因為driver與硬件相關,暫時我找不到可以隔離的方案 至於隔離cuda,至少有兩種方案: 基於ubuntu的多用戶的隔離:每個用戶的cuda安裝在自己的home下面,不會影響原有的系統根目錄下的cuda . 的文件。然 ...
2019-03-10 10:31 0 994 推薦指數:
轉載自:https://blog.csdn.net/lovebyz/article/details/80704800 為了使用tensorflow目標檢測API的所有算法,所以打算升級一下CUDA版本以支持tf-gpu 1.5++,但原本項目都是基於tf-gpu 1.4 的(tf-gpu 1.5 ...
cuda 安裝與卸載 cuda安裝 注意: 顯卡驅動不要再安轉了 examples可以不安轉,這個是做驗證的。 好像有教程不讓安裝opengl ,可以參考一下。 環境配置 根據你使用的shell對應編輯.bashrc或是.zshrc. 注意: 根據安 ...
Ubuntu18.04LTS python3.6 cuda10.0 下安裝低版本的pytorch,運行Hypergraph Neural Networks(HGNN) https://github.com/iMoonLab/HGNNpython3 -m venv envsource env/bin ...
,CUDA9.0版本對應的pytorch是0.4.1,使用其他版本pytorch不支持,一定要安裝0. ...
系統原環境: ubuntu18.04, cuda10.1,cudnn7 因需要安裝cuda8,並多版本共存, 報錯1:遇到Error: unsupported compiler: 7.4.0的錯誤。原因是Ubuntu18.04的編譯器版本過高,需要安裝較低版本的gcc、g++即可,需 ...
第一步:先清空本地安裝的node.js版本 1.按健win+R彈出窗口,鍵盤輸入cmd,然后敲回車(或者鼠標直接點擊電腦桌面最左下角的win窗口圖標彈出,輸入cmd再點擊回車鍵) 然后進入命令控制行窗口,並輸入where node查看之前本地安裝的node的路徑 2.找到上面找到 ...
因為一些原因還是需要使用別人基於Caffe的代碼,但是代碼比較老,默認不支持高版本的cuda或者cudnn 怎么辦呢?基本上就是把最新官方Caffe-BVLC的幾個關鍵文件拿過來替換即可。 腳本如下: 然后,再編譯你的caffe_xxx時,CUDA和CuDNN都用起來,都可以編譯了。 ...
首先是安裝ubuntu16.04 A、制作u盤啟動盤(提前准備好.ios文件): 1.安裝u盤制作工具unetbootinsudo apt-get install unetbootin2.格式化u盤sudo fdisk -l #查看U盤盤符,假設為/dev/sdbsudo umount ...