一、查看并卸载已经有的驱动查看显卡驱动nvidia-smi卸载曾经安装的NVIDIA版本sudoapt-getremove–purgenvidia*禁用nouveau（系统自带的显卡驱动），只有在禁用掉nouveau后才能顺利安装NVIDIA显卡驱动。sudogedit/etc/modprobe.d/blacklist.conf输入密码后在最后一行加上: blacklistnouveau将Ubuntu自带的显卡驱动加入黑名单，Ctrl+s保存后注意此时还需执行以下命令使禁用nouveau真正生效终端输入：sudoupdate-initramfs-u输入以下命令，没有任何返回说明已经干掉nouv
安装Cudnn.4.0.4后，我发现如果要运行我下载的代码，我需要更高版本的Cudnn。然后我下载了cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-prod.tgz，直接按照以下顺序安装:$sudocpinclude/cudnn.h/usr/local/include$sudocplib64/libcudnn.*/usr/local/lib$sudoln-sf/usr/local/lib/libcudnn.so.4.0.7/usr/local/lib/libcudnn.so.4$sudoln-sf/usr/local/lib/libcudnn.so.4/usr/local/lib/l
我最近尝试将我的Tensorflow安装从0.6升级到0.7.1(Ubuntu15.10、Python2.7)，因为它被描述为与更多最新的Cuda库兼容。一切都运行良好，包括来自Tensorflow入门页面的简单测试。但是我无法使用cuDNN。使用cuDNN运行程序时，我首先收到警告“无法加载cuDNNDSO”后来程序崩溃了Itensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:717]CreatingTensorFlowdevice(/gpu:0)->(device:0,name:GeForceGTX980,pcibusid:0000:01
paddlepaddle-gpu版本安装过程挺复杂的（我安装的是cuda10.2版本的）大概可以分成三步1、先装cuda（官网链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-aRCHIVE）2、然后装cudnn（官网链接：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive）3、最后才是到paddle官网运行那条命令安装paddle安装cuda和安装cudnn其它教程写得很清楚了要注意安装跟自己电脑显卡型号相匹配的版本cuda可以直接下载，cudnn要注册账号才能下载按照网上步骤来装好cuda，cudnn，配好环
1.安装CUDA1.1 检查是否已安装CUDA 快捷键win+r，输入cmd，在命令行中输入nvcc-V可以查看版本信息 若已安装，则显示版本信息，请跳转到第二步1.2若未安装，请于左下角搜索并打开NVIDIA的控制面板 单击系统信息，进入组件页面查看CUDA的版本 如图所示，作者电脑CUDA的版本为11.7，因此选择下载≤11.7版本的CUDA 进入官网CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloperCUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloper ，下载对应版本的CUDACUDAToolkitAr
1.安装CUDA1.1 检查是否已安装CUDA 快捷键win+r，输入cmd，在命令行中输入nvcc-V可以查看版本信息 若已安装，则显示版本信息，请跳转到第二步1.2若未安装，请于左下角搜索并打开NVIDIA的控制面板 单击系统信息，进入组件页面查看CUDA的版本 如图所示，作者电脑CUDA的版本为11.7，因此选择下载≤11.7版本的CUDA 进入官网CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloperCUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloper ，下载对应版本的CUDACUDAToolkitAr
文章目录一：Anaconda安装二：Cuda、Cudnn安装三：Pytorch安装四：Tensorrt安装一：Anaconda安装Jetson系列边缘开发板，其架构都是arm64，而不是传统PC的amd64，深度学习的环境配置方法大不相同。想要看amd64的相关环境安装，可以参考这篇文章。下面步入正题：对于Anaconda的安装其实和之前差不多，只是寻找aarch64的shell包安装即可，下载地址anaconda清华镜像源，我选择的是Anaconda3-2021.11-Linux-aarch64.sh。进入到下载文件夹，按如下命令依次安装即可：chmod+xAnaconda3-2021.11
文章目录一：Anaconda安装二：Cuda、Cudnn安装三：Pytorch安装四：Tensorrt安装一：Anaconda安装Jetson系列边缘开发板，其架构都是arm64，而不是传统PC的amd64，深度学习的环境配置方法大不相同。想要看amd64的相关环境安装，可以参考这篇文章。下面步入正题：对于Anaconda的安装其实和之前差不多，只是寻找aarch64的shell包安装即可，下载地址anaconda清华镜像源，我选择的是Anaconda3-2021.11-Linux-aarch64.sh。进入到下载文件夹，按如下命令依次安装即可：chmod+xAnaconda3-2021.11
nvidia驱动安装及配置过程一:【nvidia】1.命令行方式安装nvidia显卡驱动 刚刚下载linux系统没有安装nvidia驱动的小伙伴门要注意! 我们想要安装cuda，nvidia驱动是必不可少的这种方法作为推荐方法来使用。第一步：查询合适的显卡驱动 #输入命令 ubuntu-driversdevices 该命令会列出所有需要驱动的设备，以及这些设备所匹配的驱动。 我的ubuntu系统版本选择的是20.04x86_64版执行该命令有三种结果： 第一种，输出“Command‘ubuntu-drivers’notfound,butcanbeinstalled
nvidia驱动安装及配置过程一:【nvidia】1.命令行方式安装nvidia显卡驱动 刚刚下载linux系统没有安装nvidia驱动的小伙伴门要注意! 我们想要安装cuda，nvidia驱动是必不可少的这种方法作为推荐方法来使用。第一步：查询合适的显卡驱动 #输入命令 ubuntu-driversdevices 该命令会列出所有需要驱动的设备，以及这些设备所匹配的驱动。 我的ubuntu系统版本选择的是20.04x86_64版执行该命令有三种结果： 第一种，输出“Command‘ubuntu-drivers’notfound,butcanbeinstalled
