在配置Tensorflow環境過程中,由於版本和驅動不對應,導致調試時一直報錯,請后續者在配置前,務必參看CUDA和CUDNN與Tensorflow的對應關系后再動手,避免不必要的時間浪費。本文系統環境是Ubuntu18.04,顯卡是GeForce GTX960M。鏈接2在較新的硬件安裝時 ...
注:如果使用anaconda,貌似不需要安裝cuda和cudnn,安裝tensorflow時會自動安裝 .進入nvidia官網https: developer.nvidia.com cudnn下載cudnn,需要注冊賬號並填寫相應信息 .根據https: blog.csdn.net weixin article details 選擇Download cuDNN v . . June , , for ...
2019-07-09 20:01 0 1378 推薦指數:
在配置Tensorflow環境過程中,由於版本和驅動不對應,導致調試時一直報錯,請后續者在配置前,務必參看CUDA和CUDNN與Tensorflow的對應關系后再動手,避免不必要的時間浪費。本文系統環境是Ubuntu18.04,顯卡是GeForce GTX960M。鏈接2在較新的硬件安裝時 ...
一.安裝cuda11.0 cuda下載 此處的cuda下載請根據自己的系統信息下載,否則使用會有問題。 安裝說明 : 1.啟動安裝程序,一直按空格到最后,輸入accept接受條款 2.不安裝nvidia圖像驅動,之前已經安裝過了 3.安裝完成后會有安裝的日志記錄輸出, cat ...
udnn安裝注意點: cudnn的安裝其實很簡單,關鍵點是一定要安裝cuda對應的cudnn包,本機中安裝的cuda7.5所以對應的cudnn為v5.1這很重要,我就是安裝錯了版本,導致后面caffe的編譯總是出錯。 cudnn安裝步驟: 1、從官網上下載cudnn的安裝包。 2、將安裝包解壓 ...
1 安裝顯卡驅動(460.27.04) 見上一篇博文。 2 安裝CUDA (1) 下載cuda(cuda_11.2.0_460.27.04_linux.run) (2)禁用nouveau 新建一個文本/etc/modprobe.d ...
本文寫的比較簡單,期間遇到的一些小麻煩,自己不認為成為阻礙,所以沒有詳細寫。 如有疑問可以聯系QQ:2922530320 Pycharm Pycharm使用Anaconda Pycharm 在新建項目的時候可以指定Conda環境,前提是已經安裝了Conda。 如果創建項目的時候沒有指定 ...
我的系統是Ubuntu18.04、64位,選擇CUDA10版本如下: STEP1:CUDA官網選擇適合自己系統的版本下載。 STEP2:安裝CUDA 在命令行中鍵入: 如果驅動是獨立安裝了,一定要選擇不安裝驅動!選擇如下: 安裝完成后會提示如下:這是 ...
環境:Ubuntu18.04 顯卡驅動真的挺方便的,CUDA和CUDNN還是踩了一些坑2333 1、安裝顯卡驅動 安裝ubuntu更新或sudo apt-get update & sudo apt-get upgrade 安裝顯卡驅動 若輸出 ...
安裝順序: Opencv 顯卡驅動 CUDA10.2 cuDnn YOLOv3 1、Opencv3.2.0安裝 搭建依賴環境 sudo apt-get install build-essential 安裝依賴包 sudo apt-get ...