文章目录CUDAv10.0的卸载CUDAv10.2的安装首先查看CUDA驱动的版本：在cmd中输入nvidia-smi下载CUDA配置环境变量：安装CUDNN验证CUDAv10.0的卸载进入：控制面板->程序和功能：首先先将NVIDIA CUDA Development 10.0、NVIDIA CUDA Documentation 10.0、NVIDIA CUDA Runtime 10.0、NVIDIA CUDA Samples 10.0这四个进行卸载（顺序无关）。然后将NVIDIA CUDAVisualStudioIntegration10.0、NVIDIA ToolsExtensionSD
前言：以下方法，不需要重装驱动，简单快捷。适用于Ubuntu系统下，之前已经安装过驱动，但驱动失效的问题。如果此方法仍然无法解决问题，可参考Ubuntu下安装nvidia显卡驱动，重装驱动。前段时间刚装了驱动：Ubuntu下安装nvidia显卡驱动但是最近准备用GPU跑模型时，提示cuda不存在。前段时间刚装的驱动，怎么会不存在呢？第一步，打开终端，先用nvidia-smi查看一下，发现如下报错：NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn'tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriver
前言：以下方法，不需要重装驱动，简单快捷。适用于Ubuntu系统下，之前已经安装过驱动，但驱动失效的问题。如果此方法仍然无法解决问题，可参考Ubuntu下安装nvidia显卡驱动，重装驱动。前段时间刚装了驱动：Ubuntu下安装nvidia显卡驱动但是最近准备用GPU跑模型时，提示cuda不存在。前段时间刚装的驱动，怎么会不存在呢？第一步，打开终端，先用nvidia-smi查看一下，发现如下报错：NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn'tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriver
场景描述搞深度学习时需要先搭建环境，需要折腾显卡驱动、cuda、cudnn、以及各种深度学习框架（TensorFlow、Pytorch等）。光听这些名词有好些人都迷糊了，更不要提解决他们之间的不兼容，完成环境搭建了。这里先简单解释上述名词，不求高深与专业，理解他们处于什么位置就行。通俗解释显卡：一块焊了GPU芯片的电路板，上面还有电容电阻以及其他辅助芯片。因为有些复杂计算CPU效率太低了，所以放在GPU中执行运算。类比的，cpu主板也就是一块焊了CPU、辅助芯片、电容电阻的电路板。至于独立显卡与集成显卡的概念，自己查吧。显卡驱动：GPU是硬件，操作系统怎么识别并与它传输数据呢？这就需要在操作系
场景描述搞深度学习时需要先搭建环境，需要折腾显卡驱动、cuda、cudnn、以及各种深度学习框架（TensorFlow、Pytorch等）。光听这些名词有好些人都迷糊了，更不要提解决他们之间的不兼容，完成环境搭建了。这里先简单解释上述名词，不求高深与专业，理解他们处于什么位置就行。通俗解释显卡：一块焊了GPU芯片的电路板，上面还有电容电阻以及其他辅助芯片。因为有些复杂计算CPU效率太低了，所以放在GPU中执行运算。类比的，cpu主板也就是一块焊了CPU、辅助芯片、电容电阻的电路板。至于独立显卡与集成显卡的概念，自己查吧。显卡驱动：GPU是硬件，操作系统怎么识别并与它传输数据呢？这就需要在操作系
CUDA版本是11.8****下载CUDA的时候莫名其妙就下载了11.8的版本，我的显卡根本带不动，所以就需要降级卸载CUDA我是参考这个链接卸载步骤：留下：NVIDIA的图形驱动程序、NVIDIAPhysx系统软件、NVIDIAGeForceExperience。即上图中3个程序留下，其余的卸载掉下载并安装CUDA（附下载链接添加链接描述）页面如下（下图是CUDA10.1版本）《network和local的区别》-其实local才是安装包，下载了直接可以安装-network是安装的时候才从网上现下载，所以大小只有几十兆安装完可在cmd窗口输入以下指令查看，如下图nvcc-V但是在anacon
CUDA版本是11.8****下载CUDA的时候莫名其妙就下载了11.8的版本，我的显卡根本带不动，所以就需要降级卸载CUDA我是参考这个链接卸载步骤：留下：NVIDIA的图形驱动程序、NVIDIAPhysx系统软件、NVIDIAGeForceExperience。即上图中3个程序留下，其余的卸载掉下载并安装CUDA（附下载链接添加链接描述）页面如下（下图是CUDA10.1版本）《network和local的区别》-其实local才是安装包，下载了直接可以安装-network是安装的时候才从网上现下载，所以大小只有几十兆安装完可在cmd窗口输入以下指令查看，如下图nvcc-V但是在anacon
[已解决]RuntimeError:CUDAerror:nokernelimageisavailableforexecutiononthedevice问题描述问题分析总结问题描述在ubuntu服务器上用python炼丹的时候遇到的两个问题，一个warning和一个runtimeErro，我的环境是用conda配置的，我就切换了一下环境，然后切回来就报这两个错误，期间啥也没干，之前重新安装opencv疯狂报错也是这种样子的。warningwarning：NVIDIAGeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrent
[已解决]RuntimeError:CUDAerror:nokernelimageisavailableforexecutiononthedevice问题描述问题分析总结问题描述在ubuntu服务器上用python炼丹的时候遇到的两个问题，一个warning和一个runtimeErro，我的环境是用conda配置的，我就切换了一下环境，然后切回来就报这两个错误，期间啥也没干，之前重新安装opencv疯狂报错也是这种样子的。warningwarning：NVIDIAGeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrent
博主已有：Pycharm+Anaconda通过这篇博客你将获得：Cuda10.2+cuDNN11.x+Pytorch1.8.0(GPU)importtorchprint(torch.cuda.is_available())print(torch.__version__)print(torch.version.cuda)True1.8.010.2目录1.确定自己电脑有无显卡2.确定显卡支持的cuda最高版本3.下载安装cuda4.安装cuDNN 5.安装Pytorch(重要！易踩坑！）6.pycharm切换不了环境问题7.总结 今天是三月1日，开学的第一周，这个学期准备进军深度学习，主打的框
