1.nvidia-smi看看對應驅動的版本,如果沒有還得先去下載驅動,https://www.nvidia.com/,或者先查詢好顯卡型號和驅動、cuda版本對應的關系,然后進入第二步,下載對應的安裝包,包里有對應的驅動。 2.安裝cuda, https ...
最近需要用到一台服務器的GPU跑實驗,其間 COLMAP 編譯過程出錯,提示 cuda 版本不支持,cmake雖然通過了,但其實沒有找到支持的CUDA架構。 colmap build error 於是又開始配置環境,首先根據自己機器配置NVIDIA官方網站下載 GeForce 驅動程序 gt gt 檢查機器環境及配置 內核版本及操作系統信息 已經安裝過顯卡驅動的機器可以直接通過 nvidia sm ...
2019-11-30 14:18 0 318 推薦指數:
1.nvidia-smi看看對應驅動的版本,如果沒有還得先去下載驅動,https://www.nvidia.com/,或者先查詢好顯卡型號和驅動、cuda版本對應的關系,然后進入第二步,下載對應的安裝包,包里有對應的驅動。 2.安裝cuda, https ...
歡迎訪問我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 內容:所有原創文章分類匯總及配套源碼,涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等; 本篇概覽 本篇記錄了自己在Ubuntu 16.04.7 LTS系統上搭建 ...
Tensorflow1.5.0+cuda9.0+cudnn7.0+gtx1080+ubuntu16.04 目錄 Tensorflow1.5.0+cuda9.0+cudnn7.0+gtx1080+ubuntu16.04 0. 前記 1. 環境說明 ...
本文是在Ubuntu18.04.5服務器上安裝CUDA_10.1(nvidia-driver455)和cuDNN_7.6.5, Ubuntu 18.04.5 CUDA_10.1 (nvidia-driver455) cuDNN_7.6.5 一、 前期准備 1、查看系統版本 ...
卸載cudnn 卸載cuda 第一步 第二步 ...
深度學習主機環境配置: Ubuntu16.04 + GeForce GTX 1070 + CUDA8.0 + cuDNN5.1 + TensorFlow 最近在公司做深度學習相關的學習和實驗,原來一直在自己的電腦上安裝虛擬機跑,速度實在太慢,主機本身性能太弱,獨顯都沒有 ...
目錄 Ubuntu server16.04安裝配置驅動418.87、cuda10.1、cudnn7.6.4.38、anaconda、pytorch超詳細解決 安裝GCC 安裝NVIDIA驅動 1. 卸載原有驅動(沒裝跳過) 2. 禁用 ...
一、卸載舊的CUDA卸載CUDA很簡單,一條命令就可以了,主要執行的是CUDA自帶的卸載腳本,讀者要根據自己的cuda版本找到卸載腳本: 卸載之后,還有一些殘留的文件夾,之前安裝的是CUDA 8.0。可以一並刪除: 二、安裝CUDA安裝的CUDA和CUDNN版本 ...