配置深度学习的环境时,安装好cuda发现CUDA Driver Version / Runtime Version 不一致 [问题点数:50分]

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CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version 问题解决
CUDA <em>driver</em> <em>version</em> is insufficient for CUDA <em>runtime</em> <em>version</em> 简单的讲, <em>cuda</em>驱动版本和<em>cuda</em>库的版本<em>不一致</em>. 常见错误场景: <em>cuda</em>驱动最高支持<em>cuda</em>90的库, 如果用<em>cuda</em>91的库, 会出现这种情况 两种解决思路: 升级<em>cuda</em>驱动 降低<em>cuda</em>91库为<em>cuda</em>90 建议选择第二种解决方案. ...
CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version的问题
1、Linux安装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) <em>version</em> (CUDART static linking) <em>cuda</em>GetDeviceCount returned 35 -&amp;gt;...
CUDA Driver Version is insufficient for CUDA runtime version
         CUDA Driver Version is insufficient for  CUDA <em>runtime</em> <em>version</em>           最近使用Darknet 测试目标检测,<em>发现</em>在自己电脑上开发的程序放到公司电脑中运行没有反应,不报任何错误,最终<em>发现</em>这个问题是由于显卡驱动版本太低造成的。          我的电脑的GPU型号是Quadro P5000,安装了CUDA...
CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
在运行基于tensorflow-gpu的python程序的时候,出现了如下的问题:(1) Internal: <em>cuda</em>GetDevice() failed. Status: CUDA <em>driver</em> <em>version</em> is insufficient for CUDA <em>runtime</em> <em>version</em>;(2)tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalE...
“CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version”问题解决
建立tensorflow虚拟<em>环境</em> conda create -n tensorflow python=3.6 进入虚拟<em>环境</em> source activate tensorflow 安装完tensorflow-gpu 问题error:sess不能生成,出现**“CUDA <em>driver</em> <em>version</em> is insufficient for CUDA <em>runtime</em> <em>version</em>”**,究其...
Failed to get the number of CUDA devices: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime versi
报错信息:NameError: global name 'CVM' is not defined 和 Failed to get the number of CUDA devices: CUDA <em>driver</em> <em>version</em> is insufficient for CUDA <em>runtime</em> <em>version</em> 的解决方法。
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 driver version is insufficient for CUDA runtime version
最近在做双显卡的<em>cuda</em>程序,安装了两个显卡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
'CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
ubuntu系统中,运行报错:'CUDA <em>driver</em> <em>version</em> is insufficient for CUDA <em>runtime</em> <em>version</em>nvidia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...
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...
报错:cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version
在GPU上运行TensorFlow程序时报错:<em>cuda</em>GetDevice() failed. Status: CUDA <em>driver</em> <em>version</em> is insufficient for CUDA <em>runtime</em> <em>version</em> 可能是<em>cuda</em>和显卡驱动<em>不一致</em> CUDA版本与显卡驱动版本匹配查询:https://docs.nvidia.com/<em>cuda</em>/<em>cuda</em>-toolkit-releas...
Cuda Error:CUDA驱动程序版本不适合CUDA运行时版本
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ubuntu+cuda安装问题总结
1.安装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)安装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–>安装完成2.安装<em>cuda</em>添加<em>环境</em>变量 在/etc/profile文件中<em>配置</em> 打开
关于Pytorch框架下报错CUDA驱动版本不满足CUDA运行版本——一种可能的原因及解决办法
运行Pytorch代码的时候遇到: RuntimeError: <em>cuda</em> <em>runtime</em> error (35) : CUDA <em>driver</em> <em>version</em> is insufficient for CUDA <em>runtime</em> <em>version</em> at /pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp:74 可能原因:每一个pytorch版本都有对应的<em>cuda</em>版本,可能是在安装py...
caffe_widows上一些bug集合
windows上使用caffe过程中,一些bug集合: 错误1: F1114 10:00:29.401401  2280 common.cpp:160] Check failed: error ==<em>cuda</em>Success ( 35 vs. 0) CUDA <em>driver</em> <em>version</em> is insufficient for CUDA <em>runtime</em> <em>version</em> *** Check
tensorflow报错: cudaGetDevice() failed. Status: CUDA driver version is insufficien
报错:tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: <em>cuda</em>GetDevice() failed. Status: CUDA driv
ubuntu16.04安装CUDA注意事项记录
1  <em>driver</em> <em>version</em>和<em>cuda</em> <em>runtime</em> <em>version</em>要匹配,否则可能会报错“CUDA <em>driver</em> <em>version</em> is insufficient for CUDA <em>runtime</em> <em>version</em>”;2  在NVIDIA官网查到自己的显卡对应的驱动版本后,如384.111或390.25等,在文本模式下(ctrl+alt+f1),sudo service lightdm st...
cuda安装配置问题
我安装的是最新的<em>cuda</em> 4.1版本,用的是vs2008,驱动,toolkit,sdk,都安<em>装好</em>的情况下,我用了CUDA_VS_Wizard来快速<em>配置</em>我的vs,使得出现了<em>cuda</em>app模板。但是,我建
(gpu并行编程)cuda环境搭建中的问题
Q1:按照教程安装CUDA<em>环境</em>后可以编译样例,但无法运行,报错为驱动版本对运行版本无效,更换驱动后黑屏,删除驱动重装无效。原因在于我的笔记本为双显卡,需要使用nvidia-prime,来执行默认驱动选取。(当dpkg中有nvidia-settings,也可以执行它来切换)。
pytorch CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version解决
pytorch CUDA <em>driver</em> <em>version</em> is insufficient for CUDA <em>runtime</em> <em>version</em> 最后<em>发现</em>pytorch下载时选择<em>cuda</em>版本,选错了安装就会报这个异常 解决办法:选择正确的<em>cuda</em>版本重新安装即可。...
InternalError: Failed to create session. CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime versio
今天早上起来,打开电脑,<em>发现</em>win10在更新,更新完<em>发现</em>TensorFlow-gpu不能用了??? 报错:InternalError: Failed to create session. 往回找:Failed to get the number of CUDA devices: CUDA <em>driver</em> <em>version</em> is insufficient for CUDA <em>runtime</em> versi...
Ubuntu16.0.4+1080ti+ cuda9.1+cudnn7.0.5 安装 及 caffe 测试
主要还是要参考官方文档 <em>cuda</em> 安装有两种方法,这里参考 blog.csdn.net/guojunxiu/article/details/78848503 使用 Package Manager Installation的方法 目前网上大部分教程都是Runfile Installation安装的,然而这中方法很繁琐,需要关X Server,禁用nouveau等等,还会出现无法开机、无限循环...
Check failed: error == cudaSuccess (35 vs. 0) CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime
Check failed: error == <em>cuda</em>Success (35 vs. 0)  CUDA <em>driver</em> <em>version</em> is insufficient for CUDA <em>runtime</em> <em>version</em>*** Check failure stack trace: ***解决:linux系統把<em>cuda</em>驱动装一下1.bios中务必关闭Secure Boot: 如果已经关闭,则直接看第二条p...
ubuntu下安装CUDA
   经过本人三天的奋战,终于在自己机器上完成了CUDA3.0的安装,本人的安装的版本应该是普适的,可以根据自己情况对比安装。<em>cuda</em> 3.0不支持gcc 4.4或以上的版本,建议gcc 4.3或以下。  http://archive.ubuntu.com/ubuntu/pool/universe/g/gcc-4.3/提供了安装包。一般要安装五个文件: gcc-3.4-base_3.4.6-6ubuntu3_i386.deb、gcc-3
Ubuntu16.04+CUDA8.0+CUNN5.1+caffe+tensorflow+Theano
前言   经过一周的不懈努力,通过对网站各种安装教程的学习,终于呕心沥血的完成本次的<em>环境</em>搭建= =。虽然网站的教程多不胜数,但是学习下来,总有一些不尽人意的地方,比如一些命令行中少了一个空格或者什么的,对于一个Ubuntu小白(就像我一样+_+)来说出了问题,很难察觉。现在就根据我自身在安装过程中的一些体会总结,来详细地梳理一遍,一是可以给自己做一个记录下次<em>配置</em>安装的时候会方便很多,二是也希望跟
cuda注意
1,不能在主机代码中对<em>cuda</em>malloc()返回的指针进行解应用,主机代码可以将这个指针作为参数传递,对其进行算术运算,甚至可以将其转换为另一种不同的类型,但是,不可使用这个指针来读取或者写入内存; 2,主机指针只能访问主机代码中的内存,而设备指针也只能访问设备代码中的内存; 3,memPitch:在内存复制中最大的修正量,单位是字节,在<em>cuda</em>DeviceProp中的字段。作用; 4,G
安装NVIDIA显卡驱动+CUDA+CUDNN+NVCAFFE的问题总结
首先安装的过程就不多赘述,网上有的是帖子介绍如何安装,基本上都大同小异, 我就先说一下我遇到的几个问题,首先因为ubuntu16.04自带了nouveau驱动,这样会导致我们安装驱动的时候出问题, $ mv /lib/modules/4.8.0-36-generic/kernel/<em>driver</em>s/gpu/drm/nouveau/nouveau.ko /lib/modules/4.8.0-36-
cudnn cuda version check
<em>cuda</em> : cat /usr/local/<em>cuda</em>/<em>version</em>.txtcudnn:cat /usr/local/<em>cuda</em>/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
ubuntu16.04安装cuda9——简明教程
折腾了两三天总算是<em>装好</em>了,感想有二:官方教程才是爸爸;有些教程可以让你少活二十年。 首先把官方教程膜拜上:官方教程 官方教程中给出的安装方法有两种: Package Manager Installation Runfile Installation 虽然本教程讲的是安装<em>cuda</em>9,但还是建议大家安装<em>cuda</em>8(在步骤2下载<em>cuda</em>8的deb安装包即可 CUDA8下载链接),因为tens
theano编程错误及解决方法
最近在做科研过程中,用到了theano符号计算框架,我在原有程序的基础上做了改动,但程序一直报错,而theano程序又比较难调试,甚是纠结,在反复测试了好久后才弄明白,故在这里把它们记录下来,以免自己以后可能陷入同一个“坑”。(1)错误提示“UnboundLocalError: local variable ‘e0’ referenced before    assignment”;    错误样
ubuntu16.04 安装cuda8.0 遇到的显卡驱动问题
~/<em>cuda</em>samples/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples/1_Utilities/deviceQuery$ ./deviceQuery ./deviceQuery Starting... CUDA Device Query (Runtime API) <em>version</em> (CUDART static linking) <em>cuda</em>GetDeviceCount returned 3
CUDA/caffe ERROR:cudaGetDeviceCount returned 30/35,Check failed: error == cudaSuccess (30/35 vs. 0)
解决方法CUDA运行时NVIDAI显卡必须是当前使用的显卡。否则无法获取GPU设备,<em>cuda</em>GetDeviceCount函数会报错,错误码35 nvidia-prime切换显卡,如果只是按照提示logout,再重新login是不行的,必须重启系统,否则会报错,错误码30 caffe的问题也是同样的道理因为caffe也要调用<em>cuda</em>的<em>cuda</em>GetDeviceCount函数获取GPU设备。
Ubuntu 14.04上Caffe安装:CPU-Only与GPU支持
https://christopher5106.github.io/deep/learning/2015/09/04/Deep-learning-tutorial-on-Caffe-Technology.html
TensorFlow 报错 failed call to cuDevicePrimaryCtxRetain: CUDA_ERROR_INVALID_DEVICE
今天使用python virtualenv安装TensorFlow gpu版,一直报错 各种<em>配置</em>版本按官网来的https://www.tensorflow.org/ <em>cuda</em>8.0 cudnn5.1 错误如下 2017-06-16 13:53:53.632070: W tensorflow/stream_executor/<em>cuda</em>/<em>cuda</em>_<em>driver</em>.cc:523] A non-pri
选择要用的GPU: CUDA_VISIBLE_DEVICES
服务器中有多个GPU,选择特定的GPU运行程序可在程序运行命令前使用:CUDA_VISIBLE_DEVICES=0命令。0为服务器中的GPU编号,可以为0, 1, 2, 3等,表明对程序可见的GPU编号。 1. 命令: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 # 只有编号为1的GPU对程序是可见的,在代码中gpu[0]指的就是这块儿GPU CUDA_VISIBLE_DEVICES=0...
请教:MATLAB error: The CUDA driver could not be loaded. nucuda.dll
各种试,还是没有解决此问题,请各路大神帮忙!谢谢! 运行STRCF代码,MATLAB报错:There is a problem with the CUDA <em>driver</em> or with this GP
CUDA runtime version vs CUDA driver version - what's the difference?
https://stackoverflow.com/questions/40589814/<em>cuda</em>-<em>runtime</em>-<em>version</em>-vs-<em>cuda</em>-<em>driver</em>-<em>version</em>-whats-the-differenceCUDA has the functions <em>cuda</em>RuntimeGetVersion() and <em>cuda</em>DriverGetVersion() (see detailed d...
TensorFlow 1.13 在 windows 上的构建
一.使用CMake + VS2015 IDE编译(失败,结果导向的看后面用 Bazel编译) 准备工作 安装 cmake 3.12+ (3.9+应该也可以) 下载 swigwin-3.0.12,从 http://prdownloads.sourceforge.net/swig/swigwin-3.0.12.zip 选个镜像下载,因为这个版本内有编译好的swig.exe,用来生成 python...
CAFFE编译测试的小总结
1.   搭建的<em>环境</em>和代码:win7 64bit + vs2013+CUDA7.5  http://blog.csdn.net/thesby/article/details/50880802 2.  编译,制作数据集,训练参考的:  http://www.cnblogs.com/denny402/tag/caffe/ http://linusp.github.io/2015/0
import tensorflow时出现的“Failed to load the native TensorFlow runtime”错误解决办法
tensorflow目前有CPU和gpu两种版本,我用的是cpu版本。今天在安装tensorflow完后,在import的时候出现了“Failed to load the native TensorFlow <em>runtime</em>”的报错信息,报错信息下面也给出了常见错误的解决方式: See https://www.tensorflow.org/install/install_sources#common...
关于OP_REQUIRES failed at save_restore_v2_ops.cc:Not found:Key inference/xxx not found in checkpoint解决
笔者是在做课题时用QT做分割和分类显示的时候遇到此问题,问题如标题所示,由于笔者都是用卷积来做的,估计是分类的模型图和分割模型图撞掉了,解决办法是在分类和分割的操作后都加一个: # 重置计算图 tf.reset_default_graph() 起到重置图的作用,问题完美解决 ...
tensorflow1.12 多GPU协同训练报错tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError: libnccl.so.2
       tensroflow为了提高多模型训练速度,需要多个GPU同时工作,而且我们一般使用的工作站都是8块tesla K80,如果能将8块显卡的计算力充分利用起来,将会大大提高模型训练的速度,缩短模型训练时间。        这几天看到tensorflow的morroredstrategy特别好用,就想试试,所以写了代码,想看看多个GPU的效能怎么样,就仿照github上tensorfl...
Check failed: error == cudaSuccess (8 vs. 0) invalid device function
最近在复现R-CNN一系列的实验时,<em>配置</em>代码所需要的<em>环境</em>真是花费了不少时间。由于对MATLAB不熟悉,故实验采用的都是github上rbg大神的python版本。上周在做Fast R-CNN时,按照教程一步步的来,一路有惊无险,顺利通过,而这次在<em>配置</em>Faster R-CNN时,前面的编译没有问题,一运行 ./tools/demo.py --net zf  就会出现如上错误: Loaded n
Solution: Android INSTALL_FAILED_INSUFFICIENT_STORAGE error
1、实体机The INSTALL_FAILED_INSUFFICIENT_STORAGE error is the bane of every Android developer's life. It happens regardless of app size, or how much storage is available. Rebooting the target device fixes
android真机调试报错Installation error: INSTALL_FAILED_INSUFFICIENT_STORAGE 的解决办法
android真机调试的时候,app在真机上闪退,LogCat报错: Installation error: INSTALL_FAILED_INSUFFICIENT_STORAGE  Please check logcat output for more details.  Launch canceled! 解决办法: 修改proj.android/AndroidManife
deviceQuery
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v7.5\1_Utilities\deviceQuery\../. ./bin/win64/Debug/deviceQuery.exe Starting...  CUDA Device Query (Runtime API) <em>version</em> (CUDART static linking)
CUDA deviceQuery参数详解
C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\1_Utilities\deviceQuery\../. ./bin/win64/Debug/deviceQuery.exe Starting... CUDA Device Query (Runtime API) <em>version</em> (CUDART static linking)Detected 1
CUDA(五)用deviceQuery看GPU属性
在CUDA安<em>装好</em>后可以用DeviceQuery看一下GPU的相关属性,从而对GPU有一定了解,有助于今后的CUDA编程。 #include "<em>cuda</em>_<em>runtime</em>.h" #include "device_launch_parameters.h" #include #include #include int main() { int
关于设备CUDA的信息查询
大家好, 请问怎么看自己设备的CUDA计算能力和架构? 我使用CUDA-z里没有计算能力和架构信息 还是说这两个信息是和CUDA版本有关的? 我使用的是5.5 win7下,
CUDA学习日记2
1. 二维数组使用 #include #include using namespace std; static const int ROW = 10; static const int COL = 5; int main() { int** array = (int**)malloc(ROW*sizeof(int*)); int* data = (int*)malloc
Cuda安装步骤记录(超详尽)
安装硬件: intel i5 + NVIDIA 740 M 安装流程细分为如下10个步骤,细化步骤粒度更易避免出错: 4、下载 CUDA 8.0  5、安装 CUDA 8.0  6、验证 CUDA 8.0 是否安装成功  7、安装 cudnn  8、安装 opencv3.1  9、安装 caffe  10、安装 pycaffe notebook 接口<em>环境</em>
Ubuntu16.04系统下CUDA7.5配置Caffe教程
Ubuntu16.04系统下CUDA7.5<em>配置</em>Caffe教程由于最近安装了Ubuntu16.04,苦于之前<em>配置</em>Caffe的教程都在版本14.04左右,无奈只能自己摸索,最终<em>配置</em>成功。本文教程的特点是不需要降级gcc的版本,毕竟<em>cuda</em>7.5不支持gcc5以上(默认不支持,实际支持),避免出现一系列乱七八糟的问题,反正之前我是碰到了。 本文是在参考caffe官网教程以及http://www.li
【Caffe】Caffe,CUDA,cuDNN安装指南,以及各种问题的解决方法(Ubuntu14.04)
最近在家把双系统搞定了,准备周末没事自己在家跑跑数据啥的。正好这次也把caffe的安装指南写一下。
ubuntu14.04 Nvidia 驱动和cuda安装(转)
1. 安装build-essentials 安装开发所需要的一些基本包 sudo apt-get install build-essential 2. 安装NVIDIA驱动 2.1 准备工作 在关闭桌面管理 lightdm 的情况下安装驱动似乎可以实现Intel 核芯显卡 来显示 + NVIDIA 显卡来计算。 具体步骤如下: 1. 进入Ubuntu, 按 ctrl+al
为了caffe(三)在安装完了caffe之后做python配置
为了caffe(三)在安装完了caffe之后做python<em>配置</em>   <em>配置</em>  联想笔记本G480 双显卡(intel集成显卡和N卡独立显卡GeForce610M) ubuntu14.0464位 <em>cuda</em>7.5   cudnn5.1   opencv3.0  +caffe   现在是2016年8月这个方法早晚失效        我因为看别人教程   安装过程中各个版本问题兼职要吐了  记录一
关于CUDA两种API:Runtime API 和 Driver API
CUDA 目前有两种不同的 API:Runtime API 和 Driver API,两种 API 各有其适用的范围。高级API(<em>cuda</em>_<em>runtime</em>.h)是一种C++风格的接口,构建于低级API之上。由于 <em>runtime</em> API 较容易使用,一开始我们会以 runetime API 为主;
CUDA issue:cudaGetDeviceCount()错误
CUDA issue:<em>cuda</em>GetDeviceCount()错误:运行<em>cuda</em> ./deviceQuery,Fail,原因:no CUDA-capable device is detected。重装<em>cuda</em>,主要集中整理一下检验的方法。
第一个cuda程序
随便写个纪念下。新建一个工程,右键单击该工程Custom Build Rules里面选择Cuda Runtime API Build Rule(v4.1)。另外点击该项目的右键,属性的linker->input右侧有Additional Dependencies添加<em>cuda</em>rt.lib cutil32D.lib。添加新项目比如<em>cuda</em>test.cpp,重命名为<em>cuda</em>test.cu
caffe编译问题(一)——error == cudaSuccess
之前<em>配置</em>后编译caffe出现了下面这个问题: Check failed: error == <em>cuda</em>Success (8 vs. 0) invalid device function 然后查了一些资料,才知道是显卡<em>cuda</em>版本跟caffe对不上,最后采用了最简单的方法,打开makefile.config文件,修改下面的这个部分 把里面对不上的部分注释掉,我上次搞定是因为注释掉了35那个接口
Ubuntu 16.04+CUDA 9.1+cuDNN v7+OpenCV 3.4.0+Caffe+PyCharm 完全安装指南,国内最全!(适用CUDA 9.0)
    感谢作者的分享,原文地址:http://blog.csdn.net/balixiaxuetian/article/details/79154013    首先得感谢一篇博客的作者yhao:点击打开链接 (http://blog.csdn.net/yhaolpz/article/details/71375762) 他提供了很详细的基于CUDA 8.0 的安装过程。由于我需要安装的是CUDA ...
Nsight VS2012 was not found,no CUDA-capable device is detected,cudaGetDeviceCount returned 30
问题一 VS2012 was not found   为了实践Deep Learning有关的算法,尝试在本子上搭建Theano<em>环境</em>,按照Theano官网一步步进行<em>配置</em>,但还是遇到了不少问题,心累~~(* ̄3 ̄)╭在用VS2012 Express作为编译器安装CUDA5.5时遇到一个问题:     Nsight for Visual Studio 2012 not installed
tensorflow的CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version 问题解决方案。
CUDA <em>driver</em> <em>version</em> is insufficient for CUDA <em>runtime</em> <em>version</em> 翻译过来就是CUDA的驱动程序版本跟CUDA的运行时版本不匹配! 1.CUDA <em>driver</em> <em>version</em>(驱动版本):就是NVIDIA GPU的驱动程序版本; 查看命令:nvidia-smi 我们看到我的GPU的驱动程序版本是:384.8...
查看cuda版本
查看方法: nvcc --<em>version</em> 若nvcc指令无法识别,先安装nvidia-<em>cuda</em>-tools: sudo apt install nvidia-<em>cuda</em>-toolkit 在百度上搜索出来的查看方法是如下指令: cat /usr/local/<em>cuda</em>/<em>version</em>.txt 个人感觉该方法有时是错误的,在我个人的机器上用上述指令得出的结果是 CUDA Version ...
CUDA 版本,显卡驱动,Ubuntu版本,GCC版本之间的对应关系
显卡驱动与CUDA版本对应关系 来源:https://docs.nvidia.com/<em>cuda</em>/<em>cuda</em>-toolkit-release-notes/index.html CUDA版本与Ubuntu 版本,以及GCC版本对应关系 CUDA 8.0 来源:https://docs.nvidia.com/<em>cuda</em>/archive/8.0/<em>cuda</em>-installation-guide-l...
解决RuntimeError: cuda runtime error (30) : unknown error at /pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp:70&N...
解决两个问题: (1)RuntimeError: <em>cuda</em> <em>runtime</em> error (30) : unknown error at /pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp:70 (2)NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA <em>driver</em>. Make...
cuda配置出现如下问题
对一个自动生成的工程进行调试时出现如下问题: 1>------ 已启动全部重新生成: 项目: CUDAWinApp4, <em>配置</em>: Debug Win32 ------ 1>正在删除项目“CUDAWinA
PyTorch(总)——PyTorch遇到令人迷人的BUG与记录
这篇博客就用来记录在使用pytorch时遇到的BUG,虽然年纪大了,但是调出BUG还是令人兴奋^_^! BUG1: 在使用NLLLoss()激活函数时,NLLLoss用来做n类分类的,一般最后一层网络为LogSoftmax,如果其他的则需要使用CrossEntropyLoss。其使用格式为:loss(m(input), target),其中input为2DTensor大小为(minibatch...
pytorch 减小显存消耗,优化显存使用,避免out of memory
本文是整理了大神的两篇博客:如何计算模型以及中间变量的显存占用大小:https://oldpan.me/archives/how-to-calculate-gpu-memory如何在Pytorch中精细化利用显存:https://oldpan.me/archives/how-to-use-memory-pytorch还有知乎中大神的解答:https://zhuanlan.zhihu.com/p/3...
解决RuntimeError: cuda runtime error (30) : unknown error at /pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp:70&N
解决两个问题: (1)RuntimeError: <em>cuda</em> <em>runtime</em> error (30) : unknown error at /pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp:70 (2)NVIDIA-SMI has failed because it couldn't communicate with the NVIDIA <em>driver</em>. Make sure...
机器学习torch代码训练过程中常见bug解决经验
1.out of memory  THCudaCheck FAIL file=/tmp/luarocks_cutorch-scm-1-3726/cutorch/lib/THC/generic/THCStorage.cu line=66 error=2 : out of memory In 20 module of nn.Sequential: ……torch/inst
请教cuda error——unspecified launch failure
<em>cuda</em>程序运行中两次出现同样的错误: <em>cuda</em> error in file "kernel.cu" in line 1855 : unspecified launch failure <em>cuda</em> er
Pytorch 读取参数错误 RuntimeError: cuda runtime error (10) : invalid device ordinal
很久没发博客了,但是今天在Pytorch的参数读取过程中遇到了一个比较罕见的bug。 RuntimeError: <em>cuda</em> <em>runtime</em> error (10) : invalid device ordinal at torch/csrc/<em>cuda</em>/Module.cpp:87 找了很久没有解决方案,StackOverflow和pytorch的issues上也没有人遇到相似的问题。最后只能亲亲自上
pytorch踩坑(1)
RuntimeError: <em>cuda</em> <em>runtime</em> error (38) : no CUDA-capable device is detected at /pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp:74
devicequery查看不到支持cuda设备
显卡是NVIDIA 的GTS 250,系统是windows 7 64位,toolkit 和sdk都是支持windows 64 位的2.3版本,显卡驱动是支持windows 7 64位 的8.15.11
Ubuntu 18.04 cuda 9.0 双1080TI 只显示一张
追加:【已解决,有一张显卡硬件不稳定】 参考我的最终记录: https://blog.csdn.net/u012911347/article/details/82854018 这又是一篇关于<em>cuda</em>和nvidia的博客,暂时解决了显卡就只显示一张和<em>cuda</em>无法使用的问题。 如果你想了解更多,可以看看我前面几篇博客记录。大体上就是,ubuntu 18.04和<em>cuda</em> 9.0 在390.48驱...
Cuda 在windows上的配置问题
新手小白拿到实验室电脑,电脑为曙光天阔W580I-G10,有四个tesla c2075,现在装了win10-64bit、<em>cuda</em>7.5驱动、VS2013 显卡驱动装的354.7 tesla驱动,但是c
不同版本cuda对应的NVIDIA驱动版本
不同版本<em>cuda</em>对应的NVIDIA驱动版本 https://docs.nvidia.com/<em>cuda</em>/<em>cuda</em>-toolkit-release-notes/index.html 不同版本<em>cuda</em>对应的NVIDIA驱动版本 posted on 2018-08-04 08:20 sundaygeek 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏...
关于CUDA,cuDNN,TF,CUDA驱动版本兼容问题
实际工作当中,经常维护好几个项目的代码,不同项目依赖的TF版本<em>不一致</em>问题。网上找了好多资料,但是每次遇到的问题都不一样,每次都要去查(就是是一样的问题,解决办法也可能会不一样)每次踩坑无数,今天痛定思痛,下决心总结一下。 基本概念 CUDA:用于GPU编程的语言,跑TF的时候用了GPU,TF里面很多函数(或者依赖库)是CUDA语言编写的。不同TF版本需要...
Windows查看CUDA版本
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cuda runtime error(35):CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version 解决方法
在jupyter 运行时出现这样的错误 查看一下,是否是TRUE  Pytorch官网,选好对应版本, 网速快的直接复制粘贴到Ubuntu终端 网速渣的,下个轮子https://pytorch.org/get-started/previous-<em>version</em>s/#pytorch-linux-binaries-compiled-with-<em>cuda</em>-8 进入PyTorch的下...
关于选择显卡的问题
在./XXXXX(可执行文件)q前面加CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 也就是 CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 ./XXXXX
深度学习准备之Ubuntu下装显卡驱动
装显卡驱动之step two(很多同学都是因为这步而放弃<em>深度学习</em>的): 这也是使用<em>深度学习</em>框架GPU版本的关键,无奈装了几天没<em>装好</em>,大部分时间都是停在这一步,只能放弃,其实这里与我的电脑显卡设置有关
CUDA学习笔记五
 Warp 逻辑上,所有thread是并行的,但是,从硬件的角度来说,实际上并不是所有的thread能够在同一时刻执行,接下来我们将解释有关warp的一些本质。 Warps and Thread Blocks warp是SM的基本执行单元。一个warp包含32个并行thread,这32个thread执行于SMIT模式。也就是说所有thread执行同一条指令,并且每个thread会使用各
【pytorch cuda error】CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version at torch/csrc/cud
最近更新了pytorch,直接用的 pip install --upgrade torch torchvision <em>发现</em>运行原来的代码报错了,不能设置<em>cuda</em>(),第一反应就是更新导致<em>cuda</em>版本和torch版本不对应,查了下果然如此,实验室服务器<em>cuda</em>版本是0.8.16,所以直接卸载了torch重新装,从pytorch官网复制指令非常稳健。 所以以后更新还是乖乖的在官网去复制指令吧...
nvidia 驱动与CUDA 的安装
1、驱动  将驱动源加入,更新 sudo add-apt-repository ppa:graphics-<em>driver</em>s/ppa sudo apt-get update  查找最新的版本   sudo apt search nvidia-          最后数字代表版本号,越大说明越新 2、CUDA驱动  在官网找到对应OS与CPU,  https://develop
Ubuntu16.04下CUDA和driver的卸载(由.run安装)
问题描述 判断是否需要卸载 由.run格式安装的卸载方式 问题描述 用.run文件安装的不合适的CUDA和<em>driver</em>的卸载方式说明(如果是.deb文件安装,应该参考<em>cuda</em>安装官方tutorial)。 判断是否需要卸载 因为有些格式下安装的CUDA和<em>driver</em>是可以兼容的,所以在卸载之前,可以先参考<em>cuda</em>安装官方tutorial提供的表格判断一下是否需要卸载。 举...
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安装的小伙伴们不一定适用。 第一步其实并不是安装安装 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...
安装NVIDIA显卡驱动以及CUDA
安装<em>cuda</em> http://blog.csdn.net/u010837794/article/details/63251725 安装显卡驱动 http://m.blog.csdn.net/u010159842/article/details/54344683
CUDA安装之问题
  最近打算在darknet开源项目的基础上做一些关于图像处理的工作,尝试着自己安装<em>cuda</em>,其安装过程比较简单,安装网上的教程安装即可。但由于本人的笔记<em>配置</em>较低,出现了一些意外的麻烦,现列举在此,以方便将来查看。 问题一:CUDA <em>driver</em> <em>version</em> is insufficient for CUDA <em>runtime</em> <em>version</em> 按照字面意思理解,这个问题的原因是目前计算机上显...
IIS安装组件C:\WINDOWS\system32\drivers\i386下载
还有很多 大概缺少一些 网上找不到 安装IIS用的 C:\WINDOWS\system32\drivers\i386 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/a62153610/2318448?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/a62153610/2318448?utm_source=bbsseo[/url]
在vc++6.0平台注册、加载MapWinGis下载
MapWinGISMapWinGIS是一个不错的开源组件GIS项目,基于微软的COM思想编写,开发人员可以利用其ActiveX组件在自己的系统中添加GIS的相关功能,例如地图显示;在图层上标绘点,线,图形;计算长度,存取GIS数据等相关工作。 本教程是基于vc++开发平台详细平台搭建手册,附源代码 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/pipihaoyun/1966986?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/pipihaoyun/1966986?utm_source=bbsseo[/url]
我是猪整人软件58123163510.下载
不说我是猪1分钟后自动关机000000000000.0 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/x740517508/2139248?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/x740517508/2139248?utm_source=bbsseo[/url]
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