cuda安装配置问题 [问题点数:20分,结帖人bbatvv]

Bbs1
本版专家分:0
结帖率 91.67%
Bbs1
本版专家分:10
Bbs1
本版专家分:10
Bbs3
本版专家分:775
Bbs1
本版专家分:0
Bbs1
本版专家分:0
Win10下搭建Vs2017+CUDA开发环境
Win10下搭建Vs2017+CUDA开发环境         最近开始进行机器学习相关的学习,TensorFlow下CPU的计算速度实在是不理想,需要引入CUDA对于GPU的支持,由于已经有了的Vs2017的环境,在此基础上<em>安装</em>CUDA9.1版本碰到了一些小问题,在此跟大家分享其中的一些坑。        CUDA可以在NVIDIA官网根据自己的操作系统以及需要的版本进行下载,下载后在<em>安装</em>的过程...
【各种技巧】在Pycharm中常见的配置问题
无法在Pycharm中使用CUDA,显示libcudnn.so 因为在linux环境下面,pycharm可能无法找到CUDA的环境变量,所以需要配置CUDA的环境变量。在Run-&amp;amp;amp;gt;Edit Configurations,找到Environment variables,添加LD_LIBRARY_PATH并且设置CUDA的<em>安装</em>位置。 无法在Pycharm导入同级文件模块 因为Pycharm...
CUDA安装配置问题
以前<em>安装</em>Visual studio 2010+CUDA 5.0配置很顺利,几乎没出什么问题,最近又装了visual studio 2008 ,因为之前<em>cuda</em>已经<em>安装</em>好了,所以后装的vs2008里没有<em>cuda</em>,请问有什么办法能够不用重新<em>安装</em><em>cuda</em>,而手动把之前<em>安装</em>的<em>cuda</em>5.0模块导入后<em>安装</em>的vs2008?
win10+pcl1.8.1+vs2015超详细配置方案加安装遇到的问题
入手pcl点云库,发现网上的教程很多不太全,或者比较简单的描述,记录下来,防止换电脑又花大把时间在查教程上。 一。准备工作    vs2015 +PCL-1.8.1-AllInOne-msvc2015-win64.exe、属性表和PDB其中,属性表可以不下载。 注:1.pcl用1.8还是1.9取决于你电脑装的vs版本        2.pcl具体用的1.8几要注意后面(*)处不同版本的...
CUDA安装踩坑指南-Effective DeepLearning
写在最前面, 因为我们用的tensorflow这个谷歌的AI框架,而且用的是官网的按照保,所以下面的都是按照tensorflow官网的要求和规则来做。其他自己框架或者自己编译的<em>安装</em>的小伙伴们不一定适用。 第一步其实并不是<em>安装</em><em>安装</em> NVIDIA <em>cuda</em>, 而是先要选择好操作系统,这个很重要因为现在tensorflow官网只对ubuntu, maxOS, windows的错误进行维护,其他系统的错误...
Could not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED. Possibly insufficient driver version: 3
1  <em>安装</em>了<em>cuda</em>-9.1(7.1.2.21-1+<em>cuda</em>9.1) . 但cudnn版本太高了(7.1.4.18-1+<em>cuda</em>9.2),需要降级。2 报错情况:root@0d4:~/net# ./run_and_time.sh 2 | tee benchmark-`date &quot;+%F-%T&quot;`.log STARTING TIMING RUN AT 2018-06-21 03:47:10 AM r...
ubuntu+cuda安装问题总结
1.<em>安装</em>ssh服务器 1)更新资源列表 打开”终端窗口”,输入”sudo apt-get update”–>回车–>”输入当前登录用户的管理员密码”–>回车 2)<em>安装</em>ssh服务器 打开”终端窗口”,输入”sudo apt-get install openssh-server”–>回车–>输入”y”–>回车–><em>安装</em>完成2.<em>安装</em><em>cuda</em>添加环境变量 在/etc/profile文件中配置 打开
Cuda Error:CUDA驱动程序版本不适合CUDA运行时版本
-
CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
<em>安装</em>好CUDA8.0后运行deviceQuery报错  CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking) <em>cuda</em>GetDeviceCount returned 35 -> CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version Result
win10+Theano配置,网上的东西100条,也就一条有用
重点的重点来了,首先,我要说:theano支持到了cudnn5.1,就停止更新了。维护一年后彻底放弃,所以大部分都是用于实验室做一些toy data。我是1060的显卡,于是<em>安装</em>了CUDA9和CUDA8,CUDA8是我在配置openpose的时候一起下的。在我用CUDA9配置完以后才知道CUDA9来做根本就不可能,因为支持的CUDNN是7.1.不信可以试试。我下的Cnaconda3,为了以后配置t...
win10下深度学习配置
win10下深度学习配置,Pyhon学习者的环境<em>配置问题</em>。包括Pycharm、Anaconda、CUDA等。
CUDA配置问题
用了CUDA模板,是否还需要配置文件?rnrn为何编译出错,见下:rnrn1>conetheta_kernel.obj : error LNK2005: ___device_stub__Z13interpolationPfS_f 已经在 conetheta.obj 中定义rn1>conetheta_kernel.obj : error LNK2005: ___device_stub__Z7obliquePfffS_ 已经在 conetheta.obj 中定义rn1>C:\Users\aaa\Desktop\cone_atte_CUDA\Debug\cone_atte_CUDA.exe : fatal error LNK1169: 找到一个或多个多重定义的符号rnrn是<em>配置问题</em>吗?rn!CUDA新手!请大虾指点!~
cuda配置问题
我想请问一下<em>cuda</em>能与vc6.0进行环境配置吗??因为网上我只找到了<em>cuda</em>与vs的配置方法
CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version的问题
1、Linux<em>安装</em>CUDA后运行deviceQuery出现了如下问题,网上寻找答案给出多种解决方案,但是没有和我的问题相匹配 deviceQuery./deviceQuery Starting... CUDA Device Query (Runtime API) version (CUDART static linking) <em>cuda</em>GetDeviceCount returned 35 -&amp;gt;...
cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
说明自身情况:nvidia 驱动 384.130,<em>cuda</em>9.0,cudnn7.0,tensorflow1.12.0,跑程序报错 之前cudnn是5.0,也装过6.0,在某一个博客上看到<em>cuda</em>9.0与cudnn7.0兼容,于是换成了cudnn7.0,而且要注意<em>cuda</em>对应的显卡驱动也应至少380.** https://blog.csdn.net/mangobar/article/detail...
'CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
ubuntu系统中,运行报错:'CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime versionnvidia驱动是384.111,<em>cuda</em>版本是9.0 384.81,cudnn版本是7.0.4我的解决方法是cudnn换成cudnn 7.0.5版本就好了...
cudaErrorcudartunloading CUDA: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
docker run 容器的时候,命令使用错误,应该用nvidia-docker run,而不是docker run。
cuda 配置问题
我在xp上装了vs2005+<em>cuda</em> vizard2.2 rn后可以运行《[GPU计算]深入浅出谈CUDA技术》上的第一个程序rn却不能运行书上的第二个程序:rn#include rn#include rn#include rn#include "stdafx.h"'rn#define DATA_SIZE 1048576rnint data[DATA_SIZE];rnoid GenerateNumbers(int *number, int size)rnrnfor(int i = 0; i < size; i++) rnnumber[i] = rand() % 10;rnrnrn__global__ static void sumOfSquares(int *num, int* result)rnrnint sum = 0;rnint i;rnfor(i = 0; i < DATA_SIZE; i++) rnsum += num[i] * num[i];rnrn*result = sum;rnrnint main()rnrnGenerateNumbers(data, DATA_SIZE);rnint* gpudata, *result;rn<em>cuda</em>Malloc((void**) &gpudata, sizeof(int) * DATA_SIZE);rn<em>cuda</em>Malloc((void**) &result, sizeof(int));rn<em>cuda</em>Memcpy(gpudata, data, sizeof(int) * DATA_SIZE,rn<em>cuda</em>MemcpyHostToDevice);rnrnrn[color=#00FF00]sumOfSquares<<>>(gpudata, result);[/color]rnint sum;rn<em>cuda</em>Memcpy(&sum, result, sizeof(int), <em>cuda</em>MemcpyDeviceToHost);rn<em>cuda</em>Free(gpudata);rn<em>cuda</em>Free(result);rnprintf("sum: %d\n", sum);rnsum = 0;rnfor(int i = 0; i < DATA_SIZE; i++) rnsum += data[i] * data[i];rnrnprintf("sum (CPU): %d\n", sum);rnrn程序提示我如下:rnrn1>------ 已启动生成: 项目: CUDAWinApp1, 配置: EmuRelease Win32 ------rn1>正在编译...rn1>b.cpprn1>.\b.cpp(38) : error C2059: syntax error : 'CUDAWinApp1 - 1 个错误,0 个警告rn========== 生成: 0 已成功, 1 已失败, 0 最新, 0 已跳过 ==========rnrn请各位高人帮帮我吧?为什么识别不了 <<< >>> 这个呀?那里还用配置啊?
caffe配置cuda时出现的几个问题
本次实验环境为: ubuntu16.04.2 gtx1050 2G 之前一直使用cpu进行实验,因为要使用faster rcnn,此时再使用cpu进行实验时,虽然按照网络上各种修改后,可以使用cpu进行训练,但是我出现了无法保存模型文件的问题。深深的感觉到有一个正常的实验环境是多么重要。否则会把问题纠结于各种环境和修改无关紧要的问题(gpu-》cpu)上,无法继续实验。之前小一点的数
win10下CUDA和CUDNN的安装(超详细)!亲测有效!
CUDA8<em>安装</em>配置 CUDA8的<em>安装</em>包可直接从NVIDIA官网下载。根据相应的系统选项,我选择的是<em>cuda</em>_8.0.61_win10.exe(大小为1.3G),<em>安装</em>的时候建议选择 自定义 而不是“精简”(从下面的英文解释可以看出,其实这里的精简写成完整应该更贴切,他会<em>安装</em>所有组件并覆盖现有驱动,然而我并不想<em>安装</em>全家桶,何况我的官方显卡驱动比他的新)。 如下图所示,我们只需选择CUDA下面这...
CUDA安装和测试
转载:http://blog.csdn.net/u012235003/article/details/54575758一、前提ubuntu系统:14.04 不要<em>安装</em>任何系统补丁和进行系统升级 ubantu14.04(这是比较稳定的版本,推荐使用) <em>cuda</em>7.5 GPU:GeForce 820M(只要是支持<em>cuda</em>的就好) 查看GPU是否支持<em>cuda</em> https://developer.nvidi...
glusterfs readm
glusterfs分布式文件系统<em>安装</em>与<em>配置问题</em>记录
CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version的解决办法
问题是这样产生的,在系统推荐下我更新了一波显卡驱动,更新完看文献,在运行代码时突然提示:开始只注意到最后一行:tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Failed to creat session.网上给出的解释都是显卡显存爆炸,换cup\清空显存or换显卡。???我开始深以为然,然后运行了一下最基本的hello TensorF...
CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
最近在做双显卡的<em>cuda</em>程序,<em>安装</em>了两个显卡NVDIA Quadro 2000,跑<em>cuda</em>自带的事例程序simplemultigpu出现上面的问题,出现问题的语句是:cutilSafeCall(cud
深度学习配置CUDA8.0/9.0及对应版本cuDNN安装
本人为中科院测地所博士生,所研究专业为自然地理学(遥感数据分析方向),研究课题偏向于深度学习。 由于本人不是计算机专业,故有关计算机配置及操作方面相较于计算机专业人员不是那么专业。所以请各位大牛大神绕道,我这里所做的一些工作比较浅显,仅供需要的各位一起交流。 本文主要讲解CUDA8.0/cuDNN5.1(CUDA9.1/cuDNN7.0)的<em>安装</em>及环境配置步骤。
【CUDA】CUDA9.0+VS2017+win10详细配置
  CUDA9.0是目前最新的Cuda版本,VS2017也是目前最新的Visual Studio版本,当前(2017/09)网上很少有CUDA9.0+VS2017的配置。  为什么非要用CUDA9.0呢?因为CUDA8.0是与VS2017不兼容的,就是说如果想用CUDA8.0,必须使用VS2015以下的VS版本。好消息是CUDA9.0开始兼容VS2017,以后CUDA9.0+VS2017将会成为一...
Cuda安装步骤记录(超详尽)
<em>安装</em>硬件: intel i5 + NVIDIA 740 M <em>安装</em>流程细分为如下10个步骤,细化步骤粒度更易避免出错: 4、下载 CUDA 8.0  5、<em>安装</em> CUDA 8.0  6、验证 CUDA 8.0 是否<em>安装</em>成功  7、<em>安装</em> cudnn  8、<em>安装</em> opencv3.1  9、<em>安装</em> caffe  10、<em>安装</em> pycaffe notebook 接口环境
Ubuntu16.04下安装cuda和cudnn的三种方法(亲测全部有效)
目录 1.<em>cuda</em>的<em>安装</em>      1.1 最简单的方法——分开<em>安装</em>驱动和<em>cuda</em>      1.2 更万能的方法——同时<em>安装</em>驱动和<em>cuda</em>      1.3  终极杀手锏 2.cudnn的<em>安装</em> <em>安装</em>之前首先要确认你需要<em>安装</em>的<em>cuda</em>和cudnn的版本,假如你后续还需要<em>安装</em>tensorflow的话,请看我的另外一篇博客,确认你需要的版本。 1.<em>cuda</em>的<em>安装</em> <em>cuda</em>的<em>安装</em>比较费事...
发送了通常表示安装被损坏的错误 0X8007007e
    发生了通常表示<em>安装</em>被损坏的错误代码(代码0x8007007e).    解决:经过研究发现,如果要在模拟器上运行你的dll调用程序的话,必须把你的dll文件部署到模拟器上的调用程序的当前文件夹下,否则模拟器上的调用程序就会找不到该dll文件,出现上述的错误提示。但是在调用程序编译的时候它是在你的pc上编译的,所以是用的你pc上的调用程序的当前目录下的dll文件,就没有出现编连错误。综上所述,把你的dll所
cuda和cudnn安装详解
从事深度学习无论是tensorflow还是caffe都需要<em>安装</em><em>cuda</em>和cudnn这2个显卡支持的库,经过一番倒腾,将经验分享给大家。 <em>cuda</em>的<em>安装</em> 1、下载 <em>cuda</em>首先去官网下载。在选择版本的时候很重要,默认下载是最新的,若想下载旧的版本可点击如下图红色区域: 在选择版本还是比较重要的,因为显卡驱动和<em>cuda</em>的版本需要匹配,否则显示<em>安装</em>了,后面测试通不过,可以参考:<em>cuda</em> relaeas...
Linux安装CUDA的正确姿势
Linux<em>安装</em>CUDA的正确姿势 CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算架构)是由NVIDIA所推出的一种集成技术,是该公司对于GPGPU的正式名称。 透过这个技术,用户可利用NVIDIA的GeForce 8以后的GPU和较新的Quadro GPU进行计算。 查看显卡是否支持CUDA 输入下面命令查看电脑的NVIDIA型号: v...
【CUDA】cuda7.0+vs2013配置
一、CUDA<em>安装</em>   本文仅介绍Windows下CUDA的<em>安装</em>及配置方法。环境是VS2013+CUDA7.0。   前提条件: 1)至少一块支持CUDA的GPU。 2)系统中已经<em>安装</em>好Visual Studio。   1.下载CUDA Toolkit   我下载的CUDA7.0比较稳定经典的版本,下载地址。 分为在线<em>安装</em>和本地<em>安装</em>两种类型,这里介绍本地<em>安装</em>流程。 2...
CUDA入门(一)环境安装
    最近进行一些项目,发现单纯用CPU来处理,感觉好慢……后来听说了CUDA这玩意挺好,就摆弄下,之前小小用过一下MPI,但是因为忙,没怎么系统去使用,所以思维还没完全转变过来,对比了一下,CUDA对于更好使用与理解并行编程很不错,就先从CUDA好好入门吧。    台式机原来是核显,网上看了看,最终入手了GT730K这款显卡,买来后,<em>安装</em>到主板上即可,注意,视频线要接新的显卡输出信号口,第一次...
windows下cuda的配置与安装及pycuda安装
windows下<em>cuda</em>的配置与<em>安装</em>在上一篇博客中<em>安装</em>theano由于要使用<em>cuda</em>加速,所以已经<em>安装</em>过,在这里只是简单介绍一下 nvidia应该算是在2016年炙手可热的公司,股价涨到了100美元以上,主要是依靠gpu在机器学习上的强势计算能力,这主要得益于<em>cuda</em>以及cudnn的加速能力。所以倘若你要进行机器学习工作,gpu加速是不可避免的,theano和caffe以及tensorflow都需
CUDA编程之环境配置
VS2015+CUDA8.0环境配置 (花了好长时间搞这个环境,主要也是自己太弱了,居然在C盘的programdata里的NVIDIA GPU Computing Toolkit文件夹下找了半天lib文件,唉!) Anyway,在这里记录下正确的配置方式: 1、首先,上官网下载对应vs版本的CUDA toolkit: https://developer.nvidia.com/<em>cuda</em>-to
Ubuntu 16.04下配置GPU版CUDA和cuDNN
先介绍一下我自己的配置环境 Ubuntu 16.04 Intel i7 CPU 16G内存 GTX980Ti 显卡 1、<em>安装</em>NVIDIA显卡驱动 (1)先在NVIDIA官网上下载对应的驱动程序,可根据自己的GPU的型号下载相应的.run文件 例如NVIDIA-Linux-x86_64-3xx.xx.run形式的文件名 自己电脑的GPU型号查询可在终端输入: nvidi
CUDA的安装
目前版本的<em>cuda</em>是很方便的,它的一个<em>安装</em>里面包括了Toolkit`SDK`document`Nsight等等,而不用你自己去挨个<em>安装</em>,这样也避免了版本的不同步问题。 1 <em>cuda</em>5.5的下载地址,官方网站即可:      https://developer.nvidia.com/<em>cuda</em>-downloads   在里面选择你所对应的电脑版本即可。 2 VS2010这个没什么
CUDA安装及常见问题解决办法
首先CUDA下载网址:https://developer.nvidia.com/<em>cuda</em>-downloads   若<em>安装</em>时出现:CUDA<em>安装</em>—你必须先<em>安装</em>intel@驱动程序 解决方法:卸载N卡驱动(单卡的请跳过),重新<em>安装</em>Intel显核 检测及下载网址:https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/support/intel-driver-support-...
如何验证是否正确安装了CUDA
1 致谢感谢网友123储蓉蓉go提供的帮助链接如下:https://jingyan.baidu.com/article/b24f6c821a2f8b86bfe5da19.html2 问题描述在学习目标检测的时候需要<em>安装</em>CUDA 不过因为编译器版本的原因 就把VS2015换回了VS2013不过这个时候忽然发现MATLAB里面用不了nvcc命令了 感觉可能时候CUDA没有配置好于是觉得需要把CUDA重...
Windows下CUDA9.1的安装过程
<em>cuda</em>9.1<em>安装</em> 1)下载<em>cuda</em>_9.1.85(网络<em>安装</em>)。我之前装了<em>cuda</em>9.2,但是<em>安装</em>torch时不方便,于是重新<em>安装</em>了9.1版本。9.1是旧版本,官网上只显示了最新版本9.2,旧版本需要在官网上慢慢找。 2)<em>安装</em>时首先提示的路径感觉不重要,因为<em>安装</em>完后就自动消失了,可以默认也可以自己选择路径。 <em>安装</em>时选择自定义<em>安装</em>。 第一次使用默认<em>安装</em>时失败,看了很多教程建议自定义安...
win+cuda +vs 新CUDA项目配置
step1:新建一个项目(可空) step2:右键项目 → 属性 → 配置管理器 → 全改为“x64” step3:右键项目 → 生成依赖项 → 生成自定义 → 勾选“CUDA 9.0XXX” step4:右键项目 → 属性 → C/C++ → 附加包含目录增加: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.0\inclu...
CUDA安装
1.CUDA是什么? CUDA(Compute Unified Device Architecture),显卡厂商NVidia推出的运算平台。 随着显卡的发展,GPU越来越强大,而且GPU为显示图像做了优化。在计算上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了,因此N卡厂商推出CUDA,让显卡可以用于图像计算以外的目的。 目前只有G80平台的N卡才能使用CUDA,工具...
Windows 10配置CUDA 9.2
blockIdx.x和maxGridSize.x的关系 在看《CUDA by Example》第四章的时候有这样一句话:If you would like to see how easy it is to generate a massively parallel application, try changing the 10 in the line #define N 10 to 10000...
CUDA配置方法
开始接触CUDA,我<em>安装</em>好后完全不知道怎么运行demo,当然也没有见到详细的<em>安装</em>说明。下面说说我的经验。Platform:Win XP64IDE:VS2008 1 获取可访问以下网址:http://www.nvidia.com/object/<em>cuda</em>_get.html共需下载3个应用程序,分别是:1、CUDA Driver2、CUDA Toolkit3、CUDA S
CUDA配置
1. 右键project->Build costomization->CUDA7.5  之后Properties会出现CUDA C/C++ 2. .cu文件右键propertied,General->Item Type->CUDA C/C++, 之后Properties会出现CUDA C/C++
CUDA学习笔记(二):安装
https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/79404703 https://blog.csdn.net/sinat_25434937/article/details/54023871 下载CUDA前,先确认GPU显卡所支持的CUDA版本, 控制面板-》NVIDIA控制面板-》帮助-》系统信息-》组件-》nvidia.dll后面的cu...
关于CUDA安装笔记本重启黑屏解决方案
Cuda安装详细步骤
为了学习Caffe新买了笔记本,<em>安装</em><em>cuda</em>时遇到了很多问题,不过好在都成功的解决了。 网上有很多<em>cuda</em>的<em>安装</em>教程,每个人的电脑配置不同遇到的问题也不一样,现在就我自己的<em>安装</em>配置情况总结一下具体的<em>安装</em>步骤,因为有同学的正确指导,在实际的<em>安装</em>过程中并没有遇到什么特别大的难题,每一步都很仔细,都查清楚了才开始执行下一步: 笔记本主要参数 笔记本型号:惠普WASD 15-AX0
CUDA 安装爬坑之旅
对<em>安装</em>CUDA的困难有心理准备,开始<em>安装</em>以后才发现这是一个循环坑啊。 CUDA真的很坑、很坑、很坑。可以对NVIDIA说脏话吗?不可我**。 吐槽完了详细简绍一下我的被坑的全过程把。 开始机器环境是win10+vsCode的配置。 第一坑 CUDA 9.1 (没有下载最新,怕被坑)在线<em>安装</em>包下载。 开始下载在线<em>安装</em>包,<em>安装</em>过程一直卡在检测系统兼容性这步: ...
Linux 下 cuda 安装教程
1,首先按照NVIDIA document上的规范,完成post-install。 http://docs.nvidia.com/<em>cuda</em>/<em>cuda</em>-installation-guide-linux/index.html#post-installation-actions 2,禁掉 nouveau 开源驱动,通过下面的命令检查是不是成功禁止掉开源驱动,若输入命令后shell没有显示其他内容,...
配置深度学习GPU加速(Cuda以及Cudnn安装,win10操作系统下)
最近在两篇博文的帮助下,成功配置了Cuda以及Cudnn,实现了深度学习GPU加速。由于这两篇博文没有将Cuda和Cudnn的<em>安装</em>有效的整合在一起,所以这篇博客的目的就是结合两篇博文以及自身<em>安装</em>过程中所遇到的困难和积累的经验,为实现深度学习下GPU加速扫清障碍。 1.实验环境        我的操作系统是windows10,IDE是Pycharm,GPU是GTX1050,CUDA是V9.0,C
cuda8.0+VS2015安装与测试
CUDA8.0+VS2013的<em>安装</em>和配置   首先声明,本文借鉴自:http://blog.csdn.net/u011314529/article/details/51505029 所以,可参考链接的博文。但原文有个瑕疵就是,cublas.lib错写成了cudlas.lib。   其次,我还是记下我的CUDA8.0的<em>安装</em>和测试过程,是为备忘。   步骤如下:
CUDA的配置与入门
开始接触CUDA,我<em>安装</em>好后完全不知道怎么运行demo,当然也没有见到详细的<em>安装</em>说明。下面说说我的经验。Platform:Win XP64IDE:VS20081 获取可访问以下网址:http://www.nvidia.com/object/<em>cuda</em>_get.html共需下载3个应用程序,分别是:1>     CUDA Driver2>     CUDA Toolkit3>     CUDA SDK
Win10环境+ CUDA9.0 +CUDNN7.0+TensorFlow1.7/1.6/1.5配置
前言:很多小伙伴在选择CUDA版本和cudnn版本上有疑问,这里简短的说一下,希望能帮到各位小伙伴,我在网上看到有人说,要根据自己的显卡来选择CUDA,其实是错误的,你可以下载自己所需要的CUDA版本,这只是个驱动而已。CUDA的版本和cundd的版本要对应,不然可能会有不兼容报错。CUDA是显卡驱动程序,cundd是用来加速深度学习训练的库,在训练网络时,使用GPU加速,会调CUDA驱动和cud...
在Ubuntu下安装、配置和测试cuda
文章原创,转载请注明链接 在Ubuntu下<em>安装</em>CUDA要比在Windows下稍微复杂和费事一些,尤其对于平台和一些其他依赖软件包的<em>安装</em>上要求多些。 Nvidia官方只提供了Ubuntu10.10下的CUDA的Toolkit,SDK,自己一开始是想在Ubuntu11.10上<em>安装</em>CUDA的,结果<em>安装</em>了编译时却出现很多错误并且提示gcc版本过高(Ubuntu11.10内核是2.6而默认<em>安装</em>编译的gc
CUDA安装笔记(喜大普奔,终于成功了)
Ubuntu16.04 <em>安装</em> <em>cuda</em>在尝试了N次撞击Ubuntu之后最终总结了如下的<em>安装</em>CUDA的方法。服务器版本Ubuntu 16.04.1 LTS (GNU/Linux 4.4.0-31-generic x86_64) <em>安装</em>方法 1.PRE-INSTALLATION(<em>安装</em>前的工作) # Verify You Have a CUDA-Capable GPU $ lspci | grep
linux深度学习服务器搭建——CUDA与cuDNN的选择与安装
前言    本文章参考实验室师妹的文章Ubuntu14.04+CUDA8.0+Opencv3.1+Anaconda2+Caffe<em>安装</em>,最近<em>安装</em>最新版时候遇到不少坑,下面就介绍下如何去<em>安装</em>CUDA和cuDNN,个人认为本文提供的方法可以针对任意版本。我们的服务器为ubuntu 16.04,NVIDIA驱动为390.67,CUDA版本为9.1, cuDNN版本为7.1.2。    <em>安装</em>顺序为:NVID...
win10下安装cuda
win10下<em>安装</em><em>cuda</em> 第一部分:下载<em>cuda</em> 直接下载即可 为避免网络不好引起问题,直接找到对应系统下载local 第二部分:<em>安装</em><em>cuda</em> 推荐博客:https://blog.csdn.net/u013165921/article/details/77891913 (该博客可参考<em>安装</em>过程及环境变量配置过程,很全面,cmd测试写的有些笼统) 第三部分:测试<em>cuda</em>...
真实机下 ubuntu 18.04 安装GPU +CUDA+cuDNN 以及其版本选择(亲测非常实用)
ubuntu 18.04 <em>安装</em>GPU +CUDA+cuDNN : 目前,大多情况下,能搜到的基本上都ubuntu 14.04.或者是ubuntu 16.04的操作系统<em>安装</em>以及GPU 环境搭建过程,博主就目前自身实验室环境进行分析,总结一下<em>安装</em>过程。 1.实验室硬件配置(就需要而言):         gpu : GeForce titan xp   12G 显存         内存: 6...
手把手教你在Windows上安装CUDA
CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 这个教程手把手教你在Windows上<em>安装</em>CUDA来加深你的深度学习。
cuda 9.0 + vs2015 环境搭建
<em>cuda</em> 9.0 + vs2015 总结:搭建还算顺利,全自动,没毛病 系统硬件属性: win7 64位 + GTX960 +内存16G 先下载<em>安装</em>vs2015,当然vs2017也是可以的,<em>cuda</em>9.0支持2017 <em>cuda</em> 9.0 下载地址:https://developer.nvidia.com/<em>cuda</em>-downloads 我配置如下: 点击下载本地版。
CUDA 8.0 + VS2013 + win7 x64开发环境搭建
本文参考了网络上其它文档,具体不再一个个致谢,前辈们都是强大的指明灯!根据自己的具体情况进行了修改或勘误,血泪之作,仅供菜鸟借鉴使用,注意,菜鸟,高手就不要瞎BB了。 (明明很简单的事情,但是作为新手,这玩意居然折腾了伦家好几天,有些不开心) <em>安装</em>VS2013。 伦家的VS2013为中文版。 (实验室那个盗版的VS2013不知道哪里缺文件,并不能用;VS2015的社区版本不支持cross,也就
Tensorflow的CUDA升级,以及相关配置
本文主要介绍Tensorflow在unbuntu下的<em>cuda</em>升级以及一些相关配置–GPU,cuDNN,Cuda SDK。目的是为了解决<em>安装</em>完成tensorflow之后在使用过程中想调整上述相关设置,比如禁用GPU、升级<em>cuda</em>等
CUDA在Centos7.5上的成功安装经历
参考了文章 https://blog.csdn.net/xueshengke/article/details/78134991 写的很好,但是我的环境跟他写的还是差别很大,折腾了很久,几乎快崩溃的额时候终于迎来了曙光,耗费了4个小时时间。人生苦短啊。 硬件环境: NVIDIA Grid K2 显卡 centos7 1805 1.先确认你是否<em>安装</em>了NVIDIA显卡,如果没有,则不用继续,本文章专门给...
Caffe简明教程2:安装Caffe的第一步-安装CUDA
您可以查看所有文章的索引:Caffe简明教程0:文章列表 本文介绍如何在 Ubuntu16.04 上<em>安装</em> CUDA8.0。 几点说明: 如果需要GPU加速的话,<em>安装</em>Caffe前需要<em>安装</em>CUDA8.0以及cuDNN5.1。 我使用的操作系统是Ubuntu 16.04 LTS,如果<em>安装</em>过程中遇到任何问题,请加群(博客左上角)讨论。 如果你想在其他操作系统上<em>安装</em>Caffe,请参考官方文档。
二、CUDA安装和测试
一、前提ubuntu系统:14.04 不要<em>安装</em>任何系统补丁和进行系统升级 ubantu14.04(这是比较稳定的版本,推荐使用) <em>cuda</em>7.5 GPU:GeForce 820M(只要是支持<em>cuda</em>的就好) 查看GPU是否支持<em>cuda</em> https://developer.nvidia.com/<em>cuda</em>-gpus二、推荐<em>安装</em>前最好先看一遍官方手册三、<em>安装</em><em>cuda</em>前的准备工作1.检查自己的G
Linux下安装cuda
在Linux下<em>安装</em><em>cuda</em>的教程
CUDA安装失败的解决经验
CUDA<em>安装</em>失败的解决经验 超简单的CUDA<em>安装</em>失败解决办法 重装了win10系统,想搭建Anaconda3+Pycharm+TensorFlow的环境,因为显卡是NVIDIA GeForce GTX1050的,所以打算<em>安装</em>GPU版本的TensorFlow。在<em>安装</em>TensorFlow之前我<em>安装</em>了 <em>cuda</em>_9.0.176,全都点击下一步完成的,结果报错了。我用了很简单的办法解决了:先<em>安装</em>Visua...
win10+vs2013+cuda7.5环境搭建
基本<em>安装</em>: 1.原材料vs2013 下载网址:https://www.visualstudio.com/zh-cn/downloads/download-visual-studio-vs.aspx 选择你需要的版本进行下载,我这里选择的是专业版下载完成之后如图所示 用虚拟光驱解压<em>安装</em>, 2.下载<em>cuda</em>7.5源文件 下载地址:https://developer.nvidia.com/
ubuntu16.04下安装CUDA,cuDNN及tensorflow-gpu版本过程
这篇文章主要依据两篇文章: 深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080+CUDA8.0 深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+GeForce GTX 1080+TensorFlow 不过在实际运行的过程中,有一定的不同之处,随着时间的推移,一些组件已经可以更方便的<em>安装</em>,不再需要自己编译了。一些流程也有所更改。因此我在这里把自己在ubuntu16.0
ubuntu下100%成功安装torch,同时配置cuda和cudnn(不成功,则成仁)
总说 这些更新不影响主体。所有更新附加在文章最后。 第一次更新: 内容:添加一些Torch7常用库的<em>安装</em>,时间:2017.3.20 第二次更新:内容:某些torch库无法在线<em>安装</em>,转成离线<em>安装</em>的方法,时间:2017.3.31 第三次更新:内容:针对<em>安装</em>”cutorch”时出错的问题修复。时间:2017.5.11 第四次更新:内容:加入cudnn6.0的<em>安装</em>。 时间:2017.5.19
VS2015+CUDA8.0环境配置
这篇博客是基于上一篇博客写的,是我整个DeepLearning学习过程中,配环境的流程,写出来后很简单,但是当时还是配置了很久。以下开始正文: 1. 由于GPU版的TensorFlow<em>安装</em>时(上一篇博客),<em>安装</em>的是CUDA8.0,而CUDA8.0最多支持VS2015,因此,两种解决方法:1.使用CPU版本的TensorFlow,卸载CUDA8.0,<em>安装</em>CUDA9.0以适用VS2017;2.使用双...
终于成功配置numba cuda
终于成功配置numba <em>cuda</em>很多年前就关注了numba,numba的gpu加速以前叫numba pro,是收费的,后来整合进了numba。但是很遗憾,我从来没有成功配置过numba的<em>cuda</em>。终于在今天,完成了这一多年来一直失败的配置过程。
ubuntu 安装cuda 成功
洗洗睡了
Cuda安装与Gpu版本测试
<em>安装</em>步骤: 显卡驱动(360自动更新)--nvidia <em>cuda</em> toolki7-CUDA SDK--vs2013 步骤二,三是一块进行的,只需要在官网 https://developer.nvidia.com/<em>cuda</em>-downloads 下载<em>安装</em>包<em>安装</em>就好 <em>安装</em>完成配置环境变量 <em>cuda</em>7.5<em>安装</em>完成之后在系统环境变量中自动配置了两个系统变量
win10 安装cuda黑屏解决
win10<em>安装</em><em>cuda</em>8时,在<em>安装</em>图形驱动时黑屏,电脑基本死机状态,不知道什么原因,网上也查不到。自己凭直觉解决了,解决方法:控制面板把显卡驱动卸载,再次<em>安装</em>就好了。...
Cuda 6.0安装失败,终于找到原因了~
不知道为么,到最后一步总是<em>安装</em><em>cuda</em>6.0 失败。。。 最后,我卸载了原有的vs版本,<em>安装</em>了最新d
cuda 安装
下载地址:https://developer.nvidia.com/<em>cuda</em>-downloads 管理员启动:<em>cuda</em>_7.5.18_linux.run 该运行已经包含了驱动(driver)和工具包(toolkit)集成了,所以很方便 Install NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64 352.39? ((y)es/(n)o
VS2013 配置CUDA
一、环境: Windows10 家庭版 64位 Virtual Stadio 2013  CUDA 8.0 二、工程建立 1、打开vs2013并创建一个空win32程序,创建一个<em>cuda</em>_samples的解决方案和<em>cuda</em>_test1项目: 2、右键源文件–>添加–>新建项,如下图所示: 3、选择NIVIDIA CUDA 8.0
CUDA7.5安装和vs2013配置
1.VS2013 + CUDA7.5 <em>安装</em>和配置1.1 CUDA 7.5 <em>安装</em> 1.<em>cuda</em>官方下载网址,目前最新版本为<em>cuda</em>7.5,选择自己系统对应的版本下载<em>安装</em>程序。 2.运行<em>cuda</em>_ 7.5.18_windows.exe,程序会检测系统的兼容性如下图: 3.选择“同意并继续”,进入下图<em>安装</em>过程 (备注:<em>安装</em><em>cuda</em>时,要关闭所有的vs程序) 4.等待大概半个小时后,<em>安装</em>程序终于完成了。 1
VS2013+CUDA7.5配置
电脑配置:     系统:WIN10 64位     开发平台:VS 2013     显卡:英伟达G卡     CUDA版本:7.5
VS2015编译环境下CUDA安装配置
CUDA下载 CUDA是NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题,CUDA只支持NVIDIA自家的显卡,过旧的版本型号也不被支持。 下载地址:https://developer.nvidia.com/<em>cuda</em>-downloads    最新版本是8.0.44,注意根据自己的系统选择合适的版本: 双击<em>安装</em>包,弹出对话框,选择合适的路径:
windows下安装cuda失败的解决办法
<em>安装</em><em>cuda</em>的过程中总是失败,使用网上的教程总是失败,网上的其他办法都是把<em>cuda</em>分两部分<em>安装</em>,把和vs相关的东西拷贝出来让后再放到相关目录下,有时还不一定成功,经过本人长时间探索,找到一种傻瓜式的<em>安装</em>方式: 使用DDU工具将NVIDIA显卡卸载干净,然后重新<em>安装</em><em>cuda</em>即可...
CUDA及NVIDIA驱动安装总结
CUDA<em>安装</em>总结1.检查机器配置及系统环境(1.1)查看主机是否<em>安装</em>NVIDIA显卡(1.2)查看主机是否<em>安装</em>NVIDIA驱动及版本信息(1.3)查看系统是否已经<em>安装</em>CUDA及版本信息(1.4)查看是否已经<em>安装</em>cuDNN及版本信息(1.5) 查看CUDA是否已经加入PATH路径(1.5.1)环境变量可以选择其它文件位置(1.5.2)CUDA加速程序无法调用CUDA时方法(1.6)检查显示器输出2....
WIN7 64 位旗舰版安装 CUDA 6.0 过程(显卡为NVIDIA GT 440)
前言  本文是转载自网络!!!  本文讲解如何在VS 2010开发平台中搭建CUDA开发环境  当前配置:    系统:WIN7 64位    开发平台:VS 2010(zz用的 VS 2012 ,同样可运行)    显卡:英伟达G卡   (zz显卡型号为NVIDIA GT440)    CUDA版本:6.0  若配置不一样,请勿参阅本文。(注意:<em>安装</em>CUDA 8.0 以及 CUDA 7.5均失败...
笔记本Ubuntu14.04双显卡安装cuda7.5步骤
笔记本Ubuntu14.04双显卡<em>安装</em><em>cuda</em>7.5步骤   由于笔记本上是Nvidia和intel双显卡,ubuntu14.04上直接<em>安装</em><em>cuda</em> 7.5时很容易遇到各种问题。最终参考nvidia官方教程及其它博客上教程终于<em>安装</em>成功了。   1、检查自己的GPU是否符合<em>cuda</em>这些要求  这些就不说了,不符合直接不用看了。省略这部分步骤。 2、<em>安装</em>方式。 建议使用runfile方式
CUDA安装失败(其中有许多未安装
在<em>安装</em>CUDA的时候<em>安装</em>失败,出现了许多未<em>安装</em>。查了很多发现操作很复杂。 然后我怀疑是电脑没有virtual studio所以就算了点了自定义,也会<em>安装</em>失败,可能要<em>安装</em>自定义的文件需要virtual,于是下载了virtual 2017. ...
PLSQL Developer 9.0.6.1665 中文绿色注册破解版下载
PLSQL Developer 9.0.6.1665 中文绿色注册破解版 如果启动显示英文,修改 tools——preferences——appearance——language 选择简体中文即可。 绿色汉化注册版 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/mysky2008/4159835?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/mysky2008/4159835?utm_source=bbsseo[/url]
CMMB全國各地市頻率規劃表下载
目前大陸的CMMB分佈情形 序号 地区 频道 频率(M) 1 北京 DS-20 530 2 北京 DS-43 754 3 上海 DS-32 666 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/sheuchorngren/1992740?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/sheuchorngren/1992740?utm_source=bbsseo[/url]
优化电脑系统的BIOS下载
以前有很多用户或朋友曾经问过我怎么优化BIOS,现总结如下:   1、在Standard CMOS Setup里没有连接IDE设备的端口的TYPE和MODE设为None。   2、将CPU Internal Cache、External Cache设为Enabled,打开CPU一二级缓存。 .......................... 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/juetianzuimeng/2256272?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/juetianzuimeng/2256272?utm_source=bbsseo[/url]
文章热词 设计制作学习 机器学习教程 Objective-C培训 交互设计视频教程 颜色模型
相关热词 mysql关联查询两次本表 native底部 react extjs glyph 图标 python深度学习cuda javaee学习安装
我们是很有底线的