Ubuntu20.04LTS系统安装CUDA11.8、cuDNN，可进行CUDA版本切换1.更改为清华源并更新软件列表和依赖项2.安装CUDA3.安装cuDNN4.CUDA版本切换1.更改为清华源并更新软件列表和依赖项https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu/#默认注释了源码镜像以提高aptupdate速度，如有需要可自行取消注释debhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/focalmainrestricteduniversemultiverse#deb-srchttps://mirror
进入nvidia开发者网站的CUDA下载页面：CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloper选择runfile格式的CUDA文件下载，下载完成后，解压，并运行上图中的命令，会有条款，接受即可，注意安装CUDA的时候不要安装驱动（因为在第一步我们已经安装过了）。然后，sudovim~/.bashrc我们在文件最后一行添加：exportPATH="/usr/local/cuda-11.7/bin:$PATH"exportLD_LIBRARY_PATH="/usr/lcoal/cuda-11.7/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"最后，使刚才的配置生效。source
由于使用深度学习框架的不同，有的时候我们需要切换cudnn环境。比起在系统中安装多个cudnn版本，更便捷的方法是通过在python环境下安装cudnn工具，这样不同的cudnn环境就可以用python的包管理器（如conda等）管理，使用起来很方便。最常用的方式是在conda下，通过安装不同版本的cudatoolkit来满足要求。condainstallcudatoolkit然而有的时候我们用的包管理器不是cuda，或者我们用的python包镜像不支持cuda，这时只能用pip.以cuda11为例，此时可以使用以下指令安装需要的cudnn工具；注意选择自己需要的版本号。pipinstalln
Windows安装CUDA及cuDNN前言1.第一次安装CUDA2.第N次安装CUDA一、CUDA1.查询CUDA版本2.下载CUDA3.安装CUDA4.配置CUDA环境变量5.检查CUDA是否安装成功二、cuDNN1.cuDNN版本的查询及下载2.安装cuDNN3.配置cuDNN的环境变量4.检查cuDNN是否安装成功三、查询CUDA及cuDNN的版本1.查询CUDA的版本2.查询cuDNN的版本前言1.第一次安装CUDA在第一次安装CUDA之前，建议大家先看一下目前电脑里都存在哪几个NVIDIA软件，这样即便后续要卸载CUDA，也能区分哪些是本来就存在的，不可卸载，哪些是后来安装的，可以卸
文章目录1配置python环境1.1安装Anaconda1.2检查环境安装成功1.3创建虚拟环境1.4进入/退出刚刚创建的环境1.5其它操作1.5.1查看电脑上所有已创建的环境1.5.2删除已创建的环境2安装CUDA和CUDNN2.1查看自己电脑支持的CUDA版本2.2安装CUDA2.3安装CUDNN2.4检查CUDA安装成功（查看GPU使用率、显存占用情况）3安装PyTorch3.1安装PyTorch3.2检查安装是否成功3.3其它方法4在PyCharm中使用PyTorch5远程Linux服务器配置PyTorch1配置python环境1.1安装Anaconda进入anaconda官网：htt
Pytorch环境详细安装教程一、安装环境二、CUDA升级1、更新NVIDIA显卡驱动（1）查看自己的CUDA驱动和运行版本（2）更新CUDA驱动2、升级CUDA运行版本（1）查看可用的CUDA版本（2）下载并安装可用的CUDA运行版本（3）安装对应的CUDNN三、Anaconda创建pytorch虚拟环境1、安装Anaconda2、使用Anaconda创建pytorch虚拟环境（1）创建新环境（2）安装pytorch四、Pycharm配置Pytorch1、Pycharm安装2、Pycharm配置Pytorch（1）创建项目（2）配置Pytroch一、安装环境OS：Win10Python：An
UnknownError:获取卷积算法失败。这可能是因为cuDNN初始化失败，所以尝试查看上面是否打印了警告日志消息。[[{{nodeconv2d_1/convolution}}=Conv2D[T=DT_FLOAT,data_format="NCHW",dilations=[1,1,1,1],padding="VALID",strides=[1,1,1,1],use_cudnn_on_gpu=true,_device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"](zero_padding2d_1/Pad,conv2d_1/kernel/
我使用的是Ubuntu16.04。这是tensorflow信息:>>>pipshowtensorflow-gpupipshowtensorflow-gpuName:tensorflow-gpuVersion:1.2.0Summary:TensorFlowhelpsthetensorsflowHome-page:http://tensorflow.org/Author:GoogleInc.Author-email:opensource@google.comLicense:Apache2.0Location:/home/xxxx/anaconda3/envs/tensorflow/lib/
转载一篇背景 开发过程中需要用到GPU时，通常在安装配置GPU的环境过程中遇到问题；CUDAToolkit和CUDNN版本的对应关系；CUDA和电脑显卡驱动的版本的对应关系；CUDAToolkit、CUDNN、NCVV是什么呢？举个例子安装TensorFlow2.1过程中，想要使用到电脑的显卡来进行开发，但是发现默认需要CUDATOOLKIT=10.1，CUDNN=7.6，安装好后发现无法正常使用GPU来运行程序；发现CUDATOOLKIT和我们电脑显卡驱动的版本不支持。备注：本文中介绍的内容是基于NVIDAI的显卡。 认识一下几个概念GPU（显卡）显卡是我们平时说的GPU，现在大多数的电脑使
查看CUDA安装是否成功：nvcc-V进入到CUDA的安装路径，找到如下两个.exe文件：我自己安装完的路径为：C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v10.1\extras\demo_suite然后打开CMD窗口（以管理员身份）：先进入自己的目录：cdC:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v10.1\extras\demo_suite首先执行：deviceQuery.exe，查看是否出现如下界面：然后执行bandwidthTest.exe，出现下面界面，代表cuDNN也安装成功：
