TensorFlow和CUDA、cudnn、Pytorch以及英伟达显卡对应版本对照表一、TensorFlow对应版本对照表版本Python版本编译器cuDNNCUDAtensorflow-2.9.03.7-3.108.111.2tensorflow-2.8.03.7-3.108.111.2tensorflow-2.7.03.7-3.98.111.2tensorflow-2.6.03.6-3.9GCC7.3.18.111.2tensorflow-2.5.03.6-3.9GCC7.3.18.111.2tensorflow-2.4.03.6-3.8GCC7.3.18.011.0tensorflow
文章目录前言一、安装显卡驱动二、安装cuda三、安装cudnn总结前言前段时间被派到现场去部署算法，之前同事搭好cuda的环境不好用了，具体表现为：1.屏幕的分辨率显示很奇怪且不可调节2.输入nvidia-smi命令，显示FailedtoinitializeNVML:Driver/libraryversionmismatch错误不得以在现场重装了显卡驱动、cuda与cudnn，故以本文记之。一、安装显卡驱动这里介绍笔者感觉比较方便的一种方法在终端输入：ubuntu-driversdevices，得到有关本机显卡其驱动的相关信息，如图所示（因为本地服务器已经安装了驱动，这里笔者通过SSH只做过程
文章目录前言一、安装显卡驱动二、安装cuda三、安装cudnn总结前言前段时间被派到现场去部署算法，之前同事搭好cuda的环境不好用了，具体表现为：1.屏幕的分辨率显示很奇怪且不可调节2.输入nvidia-smi命令，显示FailedtoinitializeNVML:Driver/libraryversionmismatch错误不得以在现场重装了显卡驱动、cuda与cudnn，故以本文记之。一、安装显卡驱动这里介绍笔者感觉比较方便的一种方法在终端输入：ubuntu-driversdevices，得到有关本机显卡其驱动的相关信息，如图所示（因为本地服务器已经安装了驱动，这里笔者通过SSH只做过程
python3.6安装cv2报错如下：ERROR:Couldnotfindaversionthatsatisfiestherequirementcv(fromversions:none)ERROR:Nomatchingdistributionfoundforcv尝试了能够搜索到的大多数方法都失败！！pipinstallopencv-python（如果只用主模块，则使用这个命令安装【推荐】）pipinstallopencv-contrib-python（如果需要用到contrib模块，则使用这个命令【本次因自己没有使用contrib模块，所以没有尝试】）以上两个均报错：ERROR:Couldno
试了好几个命令没有一个可以的，已经装了Anaconda，想要安装这个cv2。condainstallopencv命令也可以使用，但是会对numpy、pandas等包升级，我不想升级这些包。最后查找了方法，找到了一个合适的方法：首先，在命令行界面输入condaactivate你的环境名（base除外）进入自己需要安装的环境，然后输入下面的命令：condainstall-cconda-forgeopencv最后按照要求即可安装成功！
Ubuntu22.04系统在安装pytorch3d库时出现了报错信息：RuntimeError:ThedetectedCUDAversion(11.7)mismatchestheversionthatwasusedtocompilePyTorch(10.2).PleasemakesuretousethesameCUDAversions.在终端查看显卡信息(指令nvidia-smi)：查看CUDA版本，此处是11.7 根据报错信息，我现在的虚拟环境下的CUDA版本（11.7）和当前的pytorch版本不匹配。在终端查看当前虚拟环境下的pytorch版本（指令condalist），发现pytor
cuda版本1、win+r+cmd打开控制面板2、输入nvcc--versioncudnn版本找到自己电脑cuda的安装路径下的cudnn_version.h文件路径，比如我的在C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v11.6\include下，然后用记事本打开cudnn_version.h，就能看到cudnn版本。
title:cv2读取视频,并保存图像或视频date:2022-07-0218:10:24tags:opencv@TOCcv2读取视频,并保存图像或视频cv2读取视频的一般流程获取视频cap=cv2.VideoCapture()判断获取的视频是否成功，成功读取视频对象则返回True。cap.isOpened()按帧读取ret,frame=cap.read()展示图像cv2.waitKey(1)读取本地文件视频并展示fromturtleimportcolorimportnumpyasnpimportcv2ascvimportcv2defread_video_show(videoName):'''
1.查看cuda版本win+R+enter回车,再输入cmd进入命令行，再输入nvcc--version或者输入nvcc-V即可得到cuda的版本，如图我的cuda版本是10.2查看cudnn版本进入目录查看cudnn_version.h文件一般放在：C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v10.2\include\cudnn_version.h（这里的v10.2中的10.2是我cuda的版本，每个人可能不一样）那么接下来就是打开cudnn_version.h来查看版本，不要双击打开，不然会出现以下情形，无论是记事本还是word都打不开：
参考：https://blog.csdn.net/qq_43215538/article/details/123852028文章目录安装cuda下载cuDNN安装tensorflow-gpu安装cuda首先查看本机GPU对应的cuda版本，如下图所示，本机cuda版本为11.6，后面选择的cuda版本不要超过这里的版本就好。https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive选择相应的cudatoolkit版本下载，如这里选择版本一定要注意，因为cuda版本会决定你下载的cudnn和tensorflow-gpu版本，若不一致，会出现版本不匹配等问题
