cuda: [可選] 建立cuda目錄對應到cuda-8.0的軟鏈接: CUDNN: 編輯.bashrc文件: 添加:版本自己改成自己的 更新環境:(需要重啟終端) ...
緊接着前幾天的事: 特殊的日子,想起了當年的雙 TI 顯卡裝機實錄 和 煉丹爐買不起了:聊一聊這段日子的顯卡行情 之后,決定買一台整機玩玩。 而現在,主機終於回 來 了 主機回來干什么,當然是 配置環境。 老潘之前也有一些配置環境的文章,可以參考: ubuntu . 下安裝NVIDIA cuda gtx m相關步驟以及問題 pytorch . 成功調用GPU:ubuntu . ,Nvidia驅動安 ...
2021-03-07 21:38 0 762 推薦指數:
cuda: [可選] 建立cuda目錄對應到cuda-8.0的軟鏈接: CUDNN: 編輯.bashrc文件: 添加:版本自己改成自己的 更新環境:(需要重啟終端) ...
原文:https://my.oschina.net/u/4283198/blog/4684264 Ubuntu20.04+GeForce RTX 2080 SUPER+cuda11.1+cudnn8.0.4+openCV4.4.0環境搭建 1.Ubuntu20.04系統安裝 ...
前言 拿到了新本本,就迫不及待想要開始配置好torch的深度學習環境了. 本本是MECHREVO深海系列的Z2-R, CPU i7-9750, 獨立顯卡英偉達RTX-2060 (性價比還算不錯, 再加上本身的輕薄游戲本特性, 對我這種天天碼代碼偶爾打dota2的太合適了). 這篇博客主要記錄 ...
未經允許,不得轉載。 目錄 1、環境 2、驅動安裝 3、cuda安裝 4、cudnn安裝 5、Tensorflow2.4安裝 6. PyTorch 1.7 安裝 1、環境 顯卡:Gtx 1080Ti 系統:Ubuntu16.04 並行 ...
1、安裝cuda https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-toolkit 以11.2為例,選擇版本后,進行下載安裝: 然后配置環境變量: 不然使用cmake編譯會報CMAKE_CUDA ...
1.判斷目前機器的顯卡驅動是否為最新,是否需要更新驅動。 2.根據要安裝的tensorflow_gpu的版本,注意最開始安裝的tensorflow 1.14版本要求cuda的版本是10.0,而安裝時10.1,所以報錯 ...
RTX 2070 同樣可以在 ubuntu 16.04 + cuda 9.0中使用。Ubuntu18.04可能只支持cuda10.0,在跑開源代碼時可能會報一些奇怪的錯誤,所以建議大家配置 ubuntu16.04 + cuda 9.0。下文還是以ubuntu18.04 + cuda 10.0為例 ...
1. 總結方法: 1)安裝cuda和cudnn之前,需要檢查獨立顯卡的顯卡驅動。 2)若無驅動,或驅動版本不知道,可以通過右擊到設備管理器中查找。 上面我的是集成顯卡,所以顯示不太一樣,若為獨立顯卡,應該是四個數,4位為你的驅動版本。若沒有,則需要到官網下載對應獨立顯卡的驅動 ...