安装 cuda9 显示 cuda 10 [问题点数:50分]

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卸载CUDA9安装CUDA8
作者:teeyohuang邮箱:teeyohuang@163.com本文系原创,供交流学习使用,转载请注明出处,谢谢由于个人原因,需要卸载<em><em>cuda</em>9</em><em>安装</em><em>cuda</em>8,但是发<em><em>cuda</em>9</em>很难卸载干净,<em>安装</em><em>cuda</em>8时又给我自动<em>安装</em>到<em><em>cuda</em>9</em>去了,后来终于成功干净彻底地删除<em><em>cuda</em>9</em>了,于是记录一下亲测有效!1.正常卸载操作sudo apt-get --purge remove  <em>cuda</em>   :卸载软...
cuda8.0 升级到cuda 9.0后两版本都存在而冲突的解决方案
问题描述 使用 cat /usr/local/<em>cuda</em>/version.txt 得到版本为9.0;而使用 nvcc --version 得到版本为8.0 而使用tensorflow等等时,只可以调用<em>cuda</em> 8.0 解决方案 问题的产生是环境变量没有配置好的原因,所以需要修改profile文件 sudo vim /etc/profile 在末尾加上 export PAT...
windows 10环境下CUDA9.0 安装图形驱动失败解决方案
右键计算机 &amp;gt; 管理 &amp;gt; 服务和应用程序 &amp;gt; 服务找到 “Windows Installer”右键选择 “启动
深度学习番外篇---WIN10+PyTorch0.4.0+CUDA9.1环境配置
不久前PyTorch0.4.0官方支持了Windows,可谓是感天动地,于是乘比较空闲的时间搭搭环境,顺便做下记录。 一.下载和<em>安装</em>CUDA9.1+cudnn-9.1库(注意下载的时候选择好配套的版本) CUDA 地址如下: https://developer.nvidia.com/<em>cuda</em>-downloads?target_os=Windows&amp;amp;amp;amp;target_arch=x86_...
多版本cuda 共存使用
实验室服务器多人使用,使用的tf框架版本不同,所需要的<em>cuda</em>不同。因此,需要共存使用。 首先,在<em>安装</em><em>cuda</em>前,先确保显卡驱动是最新的(因为可以向下兼容,如果驱动版本较老无法使用<em><em>cuda</em>9</em>.0)。 显卡驱动卸载与<em>安装</em>(提前下载好最新版本驱动:http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=cn) 进入控制台,Ctrl+Alt+F1 关闭图形界面...
CUDA9.0安装图形驱动失败
右键计算机&amp;gt;管理&amp;gt;服务和应用程序&amp;gt;服务找到“Windows Installer”右键选择“启动”
cuda8.0与cuda9.0互相切换
前提:已经<em>安装</em>了<em>cuda</em>8.0以及<em><em>cuda</em>9</em>.0的Linux电脑 步骤: 1)将配置文件~/.bashrc中的<em>cuda</em>路径加上,不过加的是<em>cuda</em>8.0或者<em><em>cuda</em>9</em>.0的快捷方式的路径。 export PATH=&quot;/usr/local/<em>cuda</em>/bin:$PATH&quot; export LD_LIBRARY_PATH=&quot;/usr/local/<em>cuda</em>/lib64:$LD_LIBRARY_PAT...
OPENCV3.3+CUDA9.0 环境搭建若干错误总结
因为CUDA9.0的若干改动,在window环境下编译opencv源码时会产生若干错误,先将错误整合如下: 1. Cmake生成vs工程文件发生错误如下: CMake Error: The following variables are used in this project, but they are set to NOTFOUND. Please set them or mak
安装cuda 9.0出现没有核心执行或找不到核心的问题
比如这个问题也是CUDA9.0出现的问题,是因为显卡计算能力小于3.0出现的,换CUDA8.0就可以了。 我显卡是GT630M <em>cuda</em>为96个计算能力为2.1 我之前也是出现那个问题才换成<em>cuda</em> 8.0 开发环境为VS2015+<em>cuda</em>8.0. 另外驱动也要下载最新版的。CUDA8.0和CUDA9.0都不支持比较旧板驱动。 计算能力很快,我的gt630m可
Windows 10安装配置Caffe并支持GPU加速
Windows <em>10</em>下<em>安装</em>配置Caffe并支持GPU加速 基本环境 建议严格按照版本来  - Windows <em>10</em>  - Visual Studio 2013:网盘链接  - Matlab R2016b: 网盘链接 - Anaconda:官网链接  -  CUDA 8.0.44:官网链接  - cuDNN v4:官网链接 1. <em>安装</em>CUDA 8
UBUNTU下,重新安装CUDA9.0后,重新安装opencv3.4.0
我的<em>安装</em>过程主要按照https://www.cnblogs.com/txg198955/p/5990295.html,并根据自己的实际情况对命令和步骤进行了相应更改。 一、卸载以前版本:在Build(make路径)下打开终端,执行下面的命令 1. $ sudo make uninstall 2. $ cd .. 3. $ sudo rm -r build 4. $su
Cuda9.0以上安装opencv3.0以上
问题一:由于Cuda9.0以上不支持opencv2.0架构,<em>安装</em>时会报错CMake Error: The following variables are used in this project, but they are set to NOTFOUND.需要修改几个文件1) FindCUDA.cmake  (opencv-2.4.13/cmake/FindCUDA.cmake)2) OpenCV...
手把手教你在Linux上安装CUDA9.0(以及如何避开所有的坑)
前言:         本篇文章是基于<em>安装</em>CUDA 9.0以及Ubuntu的经验写,CUDA9.0目前支持Ubuntu16.04和Ubuntu17.04两个版本,如下图所示(最下面的<em>安装</em>方式我们选择第一个,即runfile方式):       大家可以先将CUDA文件下载下来,但是最好不要急于<em>安装</em>,一定要先将NVIDIA给出官方指导手册仔细看一下,然后再找几篇好的博客看一下,大致了解一下CU...
pytorch+cuda9.0
torch-0.3.0.post4-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl 官网总是打不开,再次备份一份,有需要的请自行下载
深度学习框架GTX960+cuda9.0+cudnn安装
在ubuntu下使用深度学习框架,不可避免要用到GPU加速,也不可避免会使用<em>cuda</em>和cudnn两个库。本篇博文主要记录自己在配置caffe深度学习框架时<em>安装</em><em>cuda</em>和cudnn的过程电脑配置:ubuntu16.04 + Nvdia GTX960M现在主流caffe框架<em>安装</em>的都是<em>cuda</em>8.0的版本,<em>cuda</em>官网上已经有9.0的版本,大致了解了一下,9.0的版本也比较适合我当前配置使用,因此选择安...
Windows8.1 64bit环境下搭建深度学习平台之CUDA安装与配置
想要让Theano在Windows8.1下能利用GPU并行运行,
Win 10 安装 cuda 莫名安装失败?
从安全模式启动(参见这里)。在c盘的Program Files和Program Files(x86)两个文件夹中分别删除NVIDIA Corporation和NVIDIA GPU Computing Toolkit文件夹。正常模式重启,重新<em>安装</em>即可。...
百度云 win10 深度学习环境 cuda_9.0.176_win10 .exe cudnn-9.0-windows10-x64-v7.1.zip
百度云网盘共享 包含但不限于 <em>cuda</em>_9.0.176_win<em>10</em> .exe cudnn-9.0-windows<em>10</em>-x64-v7.1.zip 391.01-desktop-win<em>10</em>-64bit-international-whql.exe Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe
TX2核心板安装OpenCV3.2(在cuda9.0的环境下)
今天新到的TX2,还有点烫手,买来要用在无人机上做视觉的目标识别,所以自然要装上OpenCV喽!TX2核心板买来就自带了<em><em>cuda</em>9</em>.0,据说这个和opencv3不太搭,在<em>安装</em>的过程中确实体会到了,需要改动不少地方。一、下载opencv3.2点击opencv官网,找到opencv3.2版本,直接下载解压缩就行。<em>安装</em>所需要的依赖:1. sudo apt-get install build-essent...
CUDA8.0和9.0版本切换
CUDA deb方式<em>安装</em>后,nvcc –version无效的问题 sudo apt-get autoremove nvidia-<em>cuda</em>-toolkit //查看/usr/local/<em>cuda</em>/bin中是否有nvcc的可执行文件 //在~/.bashrc中添加 export PATH=$PATH:/usr/local/<em>cuda</em>/bin source ~/.bashrc nvcc --v...
YOLOV3实战1:Ubuntu16.04搭建Cuda9.0+Cudnn一步到位,拒绝出错!
这是本人第一次写博客,写得不好的地方或者有侵权的地方烦请通知本人和谅解,谢谢! 有问题,欢迎加群:813221712(对象检测交流群)交流 通用检测对象检测是机器视觉中比较热门的研究方向,本系列教程旨在从最基本的搭建硬件环境到精通Darknet框架(目前主要使用YOLO V3做检测,检测效果见 https://www.bilibili.com/video/av21665749/), 这是本系列教...
cuda9分享百度云下载
<em><em>cuda</em>9</em>  ubuntu 17.04  <em><em>cuda</em>9</em> ubuntu 16.04 链接: https://pan.baidu.com/s/1boP3KKJ 密码: f3qd
VS2015下CUDA9的安装
环境:win<em>10</em>  VS2015    GTX  Geforce <em>10</em>60 由于提前<em>安装</em>了显卡驱动,<em>安装</em>CUDA9(<em>cuda</em>_9.0.176_win<em>10</em> ) ,CUDA8 相继失败,总是说VS Integration无法<em>安装</em>,,,试了网上各种方法:卸载显卡驱动和所有与Nvidia有关的东西、先<em>安装</em>VS Integration再<em>安装</em>其他组件、装VS2013和CUDA8.0、均失败。。。。。 就差...
Windows+CUDA9.0+opencv2.4.13.6[还是有几个小错误-不推荐]
参考博客: https://davidstutz.de/compiling-opencv-2-4-x-with-<em>cuda</em>-9/ 在尝试使用CUDA 9编译OpenCV 2(例如OpenCV 2.4.13.6)时,主要有两个问题: 该nppi库在CUDA 9下被拆分为一系列库,防止发送的FindCUDA.cmake脚本找到它; 并且FindCUDA.cmake没有正确处理最新的GPU架构。 ...
【深度学习】CUDA9.0、cuDNN7在Ubuntu16.04上的安装
参考 感谢CUDA9.1、cuDNN7在Ubuntu16.04上的<em>安装</em>详细的教程,花了几个小时解决的环境配置的问题。其中遇到了一些问题,总结一下,以后再<em>安装</em>就会很顺利了~ 环境 操作系统:Ubuntu16.04 显卡:Quadro M6000 1 前期准备 在【CUDA的官网】查看自己的GPU版本是否在CUDA的支持列表中 $ lspci | grep -i nvidia 验...
CUDA各版本百度网盘下载
NVIDIA官网上下载特别慢,所以整理了一份CUDA各版本大包圆供各位深度学习爱好者下载,本文件为包含百度网盘分享链接的网址,包含下载密码(Windows)
深度学习GPU运算 cuda 百度云下载
深度学习时GPU运算,<em>cuda</em>官网下载速度慢的要命,终于下下来了,来备个份,也给大家分享下 win<em>10</em> <em>cuda</em> 8.0.61: 链接:http://pan.baidu.com/s/1mi9L4jY 密码:c0zk win7 <em>cuda</em> 8.0.61: 链接:http://pan.baidu.com/s/1mhEUWGS 密码:pxyl win7 <em>cuda</em> 7.0 链接:http
cuda9.0 for win10
包括支持win<em>10</em>的<em><em>cuda</em>9</em>.0及cudnn,下载文档后里面有百度网盘的下载链接和密码。
离线安装Ubuntu16.04 NVIDIA1060驱动 CUDA9.0 CUDNN7.0 anaconda TensorFlow-GPU
离线<em>安装</em>Ubuntu16.04 NVIDIA<em>10</em>60驱动 CUDA9.0 CUDNN7.0 anaconda TensorFlow-GPU pycharm opencv-python opencv-contrib-python pytorch clion qt5
ubuntu16 由于内存不足导致的 sh cuda******.run安装不上
总是出现: Extraction failed. &amp;nbsp;Ensure there is enough space in /tmp&amp;nbsp; Signal caught, cleaning up 解决方法: &amp;nbsp; &amp;nbsp; 增加临时文件夹的容量: &amp;nbsp; &amp;nbsp; sudo ...
CUDA 9.0在Ubuntu上的安装
1.下载CUDA 在以下网址下载9.0的deb文件(注意选取合适的平台): https://developer.nvidia.com/<em>cuda</em>-downloads (如果当前页面为9.0以上版本,可在必应上用“<em>cuda</em> 9.0 download ”作为关键词检索定位相关下载网页) 2.终端<em>安装</em>deb文件 在终端执行如下命令:   sudo dpkg -i <em>cuda</em>-repo-u...
cuda安装
<em>cuda</em>的<em>安装</em>包
装了cuda9.1后发现不兼容卸载后装cuda8.0
<em>安装</em>nvidia显卡驱动前先当然依赖库先要装全了   1 sudo apt-get install libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler 2 sudo apt-get install --no-install-recommends libboos...
ubuntu卸载cuda8.0,、安装cuda9.0以及cudnn安装教程
<em>安装</em>cudnn教程
win7下安装CUDA9.0+Cudnn7.0.4+tensorflow任意版
win7下<em>安装</em>CUDA9.0+Cudnn7.0.4+tensorflow1.4.0 亲测有效
Debian安装cuda的过程
这周折腾<em>cuda</em>的<em>安装</em>将近3天,非常痛苦,在此记录一下,好久没有写过博客了。 原因:因为使用了mxnet的version是0.12.0,而之前的<em>cuda</em>支持的是0.9.0所以需要重装<em>cuda</em> 最初的那台机器是不支持mxnet=0.12.0的,但是后来找的机器也没有看是否支持mxnet=0.12.0,就开始直接装<em>cuda</em>8.61; 导致根本就没搞清楚这台机器的最初版本是否支持mxnet=0.1
cudnn7.3 for cuda9
Download cuDNN v7.3.0 (Sept 19, 2018), for CUDA 9.0 cuDNN v7.3.0 Library for Linux cuDNN v7.3.0 Library for Windows 7 cuDNN v7.3.0 Library for Windows <em>10</em> cuDNN v7.3.0 Runtime Library for Ubuntu16.04 (Deb) cuDNN v7.3.0 Developer Library for Ubuntu16.04 (Deb) cuDNN v7.3.0 Code Samples and User Guide for Ubuntu16.04 (Deb)
TX1 刷系统+装cuda
准备工作: 一台装有 Ubuntu 64位操作系统的主机:由于 JetPack 是先在主机上下载并<em>安装</em>相关的包,然后刷到 TX 1上,所以需要一台主机。本人在14.04上测试没有问题,其它系统没有测试(最好是新装的ubuntu 14.04系统,<em>安装</em>时 选择不<em>安装</em>更新和第三方软件)。一根网线:连接 TX 1 与路由器<em>显示</em>器,键鼠 等     1. 下载 JetPack 2.3 在主机
cuda9+cudnn7和cuda7+cudnn7(for win7版本)
链接里包含<em><em>cuda</em>9</em>+cudnn7和<em>cuda</em>7+cudnn5(都是针对win7),其中还包含各种<em><em>cuda</em>9</em>的版本,亲测可用
Ubuntu 17.04安装CUDA9.0 Cudnn7 Opencv3.3 Caffe安装
CUDA9.0 Cudnn7 Opencv3.3CUDA9.0 Cudnn7 Opencv3.3CUDA9.0 Cudnn7 Opencv3.3
Win10+VS2012使用CUDA9.0 项目配置方法
1、首先建立一个空项目<em>cuda</em>test,如下图所示: 2、添加新项test<em>cuda</em>cpp 3、复制粘贴以下代码 // CUDA runtime 库 + CUBLAS 库 #include “<em>cuda</em>_runtime.h” #include “cublas_v2.h” #include ...
CUDA9.0百度网盘下载
我在装tensorflow-gpu版本时,下载<em><em>cuda</em>9</em>.0,每次都是下载好半天就断线了,后来下载成功,就上传到百度云,和大家分享一下,由于限制了最大只能是220M,而大小有1.4G,我把百度云链接密码在文档中。如果失效,请私信博主。
ubuntu16.04下 1080ti显卡驱动384.98+cuda9.0+cudnn+caffe 安装过程,本人新测,没毛病
ubuntu16.04下 显卡驱动384.98+<em><em>cuda</em>9</em>.0+cudnn9.0+caffe <em>安装</em>我自己尝试的在16.04下<em>安装</em>如上所述,系统<em>安装</em>不多说,主要说显卡驱动往下的部分,和我自己遇到的问题和解决办法。 装ubuntu16.04 显卡驱动384.98 <em><em>cuda</em>9</em>.0 cudnn9.0 caffe 导入导出Markdown文件 丰富的快捷键 装ubuntu16.04原系统是win<em>10</em>,在这个基
cuda9.1装回cuda9.0时的两个问题
一开始想的是在保留<em><em>cuda</em>9</em>.1的基础上,再<em>安装</em><em><em>cuda</em>9</em>.0 (1)报错:libcudnn-dev 依赖于cudnn7.0+<em><em>cuda</em>9</em>.1,但是cudnn7.1+<em><em>cuda</em>9</em>.0正要被<em>安装</em>。 之后无论什么操作机会都会被这一句给卡住。当时直接手动删了/usr/local下的<em><em>cuda</em>9</em>.1,后来好像貌似是使用sudo apt-get -f remove libcudnn-dev给删除的。 (2)...
Centos7 重装英伟达显卡驱动+Cuda9.0+Cudnn7
机房断电导致已经配置好的Centos7深度学习机器突然运行不了Tensorflow。并且出现以下情况,运行nvidia-smi <em>显示</em>貌似没有问题。但是其实在运行深度学习框架的时候运行不了。估计是显卡驱动坏了。重装吧。首先卸载显卡驱动。目前我知道的显卡驱动<em>安装</em>方式有三种1、CUDA(.run)下载以后<em>安装</em>带上显卡驱动;2、显卡驱动.run文件<em>安装</em>3、集成软件包<em>安装</em>(yum等)接下来介绍后两种<em>安装</em>方式...
Ubuntu14.04+cuda-8.0+cudnn-v5.1+安装教程+开机low-graphic玄学脱坑+开机无限循环+重装显卡驱动
前言:这篇博客并不能保证顺利<em>安装</em><em>cuda</em>,但是可以让你避免进入一个坑~以及帮你如何进坑后跳出了参考教程:<em>安装</em>tensorflow和<em>cuda</em>的教程,有坑,但是其他还可以脱坑指南,但是排版比较乱本机实验环境:Ubuntu14.04 64 笔记本 硬件配置(涉及系统<em>安装</em>,配置作为参考): CPU: i7 - 6700HQ GPU:GTX 960M 内存: 4G DDR4 * 2 双通道共 8 G SSD...
linux 下设置 cuda 的默认环境变量
在 linux 下使用 pip <em>安装</em> tensorlfow 的时候(官方教程:https://www.tensorflow.org/install/pip), 如果 <em>cuda</em> 的版本不被 tensorflow 支持,<em>安装</em>不会报错,依然会成功。但是实际无法运行程序,利用官方的测试代码检查: $ python -c &amp;amp;quot;import tensorflow as tf; tf.enable_eager_e...
在centos 中批量安装cuda
单机<em>安装</em><em>cuda</em>   ,可以直接执行 ./<em>cuda</em>_8.0.XX_linux.run ,然后按照提示一步步的<em>安装</em>。但是当有多台机器的需要<em>安装</em>时,这种交互<em>安装</em>就麻烦了。最好有命令行的方式,一步<em>安装</em>。 ./<em>cuda</em>_8.0.xx_linux.run 提供了这种批量<em>安装</em>的方式:         ./<em>cuda</em>_8.0.44_linux.run  --silent   --driver --to
win10 1080ti驱动+cuda9 安装、卸载
1.下载显卡驱动 在nvida官方网站:https://www.geforce.cn/drivers 下载自己对应的显卡驱动 388.13-desktop-win<em>10</em>-64bit-international-whql.exe 2.<em>安装</em>显卡驱动 2.1)如果是新系统,则直接双击显卡驱动.exe<em>安装</em>执行文件 2.2)如果已经<em>安装</em>显卡驱动的系统,想<em>安装</em>最新版本的显卡驱动,则需要在安全...
nvidia cuda工具包更新9.0版本记录
因工作需要,对公司2台服务器升级<em>cuda</em>到9.0版本。本文记录其过程。
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。
Ubuntu16.04+cuda9.0+cudnn7.05+opencv3.4.0+caffe配置
Ubuntu16.04+<em><em>cuda</em>9</em>.0+cudnn7.05+opencv3.4.0+caffe配置过程,两台电脑均已测试通过,一台是台式机,配有GTX<em>10</em>80Ti,另一台是笔记本,配有GTX960M显卡,都能完美运行,有需求的可以拿去参考一下。 导致配置不成功的原因很多,希望按照我的流程能顺利配置好,理论上<em><em>cuda</em>9</em>.1也是可以的,但是不建议,最好是和我的配置完全一致,毕竟这些版本已经很高了,没必要追求最最新的版本了。
ubuntu下CUDA编译的GCC降级安装
预<em>安装</em>重要依赖 如果直接<em>安装</em>GCC,可能会遇到以下问题: Building GCC requires GMP 4.2+, MPFR 2.3.1+ and MPC 0.8.0+ MPC : 下载 : http://www.multiprecision.org/mpc 解压: $ tar xf mpc-0.9.tar.gz GMP : 下载gmp
CUDA 安装问题解决
1. 问题: 在win8下<em>安装</em>了最新的<em>cuda</em>5.5,新建了一个工程,尝试编译的时候失败了,错误信息如下: 1>  Compiling CUDA source file kernel.cu... 1>   1>  C:\Users\某某\Documents\Visual Studio 2012\Projects\matrixAssign\matrixAssign>"C:\Program
Win10下搭建Vs2017+CUDA开发环境
Win<em>10</em>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...
vs2017+cuda9.0+opencv3.4实现l0smoothing
转载,改编自github:https://github.com/Afshinzkh/L0Smoothing;不想花积分的话可以参考一下。我的实现过程:cmake编译opencv3.4源码(文件中有编译好的可以直接用),装<em><em>cuda</em>9</em>.0(GPU:GTX <em>10</em>70),可以不装CUDNN用不到,代码的输入输出图片路径大家看源码改一下,opencv需要的输入连接根据编译环境的不同需要更改(我的是debug x64),另外要将对应的el.exe加到环境路径中,emm,应该没坑了。
opencv3.3 在cuda9.0环境下编译问题解决
CMake Error: The following variables are used in this project, but they are set to NOTFOUND. Please set them or make sure they are set and tested correctly in the CMake files: CUDA_nppi_LIBRARY (ADVAN...
cuDNN v7.0.5 适用于Ubuntu14.04 for CUDA 9.0
Download cuDNN v7.0.5 (Dec 5, 2017), for CUDA 9.0下的两个库和例子 cuDNN v7.0.5 Runtime Library for Ubuntu14.04 (Deb) cuDNN v7.0.5 Developer Library for Ubuntu14.04 (Deb) cuDNN v7.0.5 Code Samples and User Guide for Ubuntu14.04 (Deb)
CUDA9.1_CUDNN7.05_windows
CUDA9.1_CUDNN7.05_windows深度学习 python包
安装cuda的错误解决办法
错误一、无法<em>安装</em>依赖 解决办法: 方法一:更换源,可以选择清华源 方法二: 先<em>安装</em>一个aptitude, 即在终端输入:sudo apt-get install aptitude<em>安装</em>完之后,使用此工具<em>安装</em>qt-sdk可用。即在终端输入:sudo aptitude install qt-sdk错误二、<em>安装</em>驱动失败 提示1,依赖问题,没有<em>安装</em>好依赖,请看上面错误一解决 提示2,没
cudnn7 for cuda9.0
cudnn7.0版本,对应<em><em>cuda</em>9</em>.0。文件包括bin、include和lib文件夹,其中bin文件夹下是cudnn64_7.dll。此版本是64位win<em>10</em>的。
Linux无root权限安装cuda9.1和cudnn7.05以及编译框架时无lcuda.so的问题
无root权限 centos 7 <em>cuda</em> 9.1 cudnn 7.05 for <em>cuda</em> 9.1 1 下载<em>安装</em><em>cuda</em> <em>cuda</em>下载 https://developer.nvidia.com/<em>cuda</em>-downloads. 在选择linux及对应的系统之后,选择 runfile(local)下载. 给文件运行权限chmod +x filename.run 然后 ./filena...
Ubuntu 安装openCV2.4.9 和cuda时 错误及对应解决方案
issue: nvcc fatal   : Unsupported gpu architecture 'compute_11' CMake Error at <em>cuda</em>_compile_generated_matrix_operations.cu.o.cmake:206 (message):   Error generating /home/smie/Documents/opencv2.4.
CUDA_by_examples示例julia成功运行环境配置过程(vs2015+CUDA8.0)
本人由于项目需求开始学习CUDA并行编程,CUDA_by_examples是一本入门级神书,但是我在尝试编写其中的第一个例程Julia时却没那么顺利,原因是我们<em>安装</em>的vs中不包含图像处理需要的glut、glut32等库文件,多次查资料修改后运行成功。在这里将自己的整个配置过程写下来供需要的人参考。还是学生,第一次写博客,尽量表达清楚。第一步:下载vs2015(请自行到官网下载,这里我用的是2015...
Ubuntu 18.04 run方式安装Cuda9.0 惠普Z6工作站
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 我已经写了几篇Cuda崩溃的博客,都是在这台惠普Z6工作站上。以前也用<em>cuda</em>,<em>安装</em>用deb,然后apt,到这台机器同样的命令和<em>安装</em>方式,出现了依赖问题,也就是<em>cuda</em>-9-0 (&amp;gt;= 9.0.176)导致apt...
TX1刷机教程(安装caffe、cuda/cudnn)
Jetson TX1是英伟达公司出的GPU开发板,拥有世界上先进的嵌入式视觉计算系统,提供高性能、新技术和极佳的开发平台。虽然TX2已经出了,可以买到,但是为了稳妥起见,还是先买个TX1试试水,以后再升级吧。TX1的包装还是蛮精致的:     先来张全家福吧,可以看到,Jetson TX1包含:一块开发板、WIFI天线、电源适配器(在指定淘宝买,缺少插座现,需要自己买)、Micro USB线(下
给服务器装cuda时踩过的坑
花了一下午加一早上终于把碰到的问题都解决了 读官方文档给服务器<em>安装</em><em>cuda</em>和cudnn 1.~/.bashrc 文件和 /etc/profile 这两个文件都可以添加环境变量,但是又有区别 这也是为什么第一天晚上在管理员账号下可以看到(nvcc -V)版本是9.0 但是普通用户看不到的原因 ~/.bashrc 只能修改当前用户的环境路径,而/etc/profile修改的是所有用户的。当然...
CUDA Toolkit安装失败、windows cuda安装失败、win7 cuda安装失败、win10 cuda安装失败
 1、关闭360、腾讯管家等2、服务里面开启windows installer3、卸载原来的所有显卡驱动 
如何在多个CUDA版本之间自由切换、编译程序
在多个CUDA版本之间自由切换、编译程序 1. 不同论文用的<em>cuda</em>版本经常不一样,如何在不同的<em>cuda</em>版本之间自由切换。 2. 如何编写程序,自动识别操作系统中的CUDA版本,并加载其nvcc编译器。
基于nv cuda9的docker镜像构建pytorch py3.5镜像
从 9.0-cudnn7-runtime-ubuntu16.04 构建一个 py3.5 的pytorch环境 Dockerfile FROM nvidia/<em>cuda</em>:9.0-cudnn7-runtime-ubuntu16.04 MAINTAINER HustCoderHu &amp;lt;coderhzx@gmail.com&amp;gt; RUN rm /etc/apt/sources.list....
ubuntu在安装cuda后开机黑屏
欢迎使用Markdown编辑器写博客本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来,用它写博客,将会带来全新的体验哦: Markdown和扩展Markdown简洁的语法 代码块高亮 图片链接和图片上传 LaTex数学公式 UML序列图和流程图 离线写博客 导入导出Markdown文件 丰富的快捷键 快捷键 加粗 Ctrl + B 斜体 Ctrl + I 引用 Ctrl
cuda_9.0.176_windows7+cudnn-9.0-windows7-x64-v7
英伟达的网站下载cudnn需要登录,这不是最关键的,是有时需要fq才能上去啊,因此下载了,放到网盘共享下。win7 x64 的<em>cuda</em>_9.0.176和cudnn-v7.0.5及cudnn-v7.1.4, tensorflow-gpu1.5.1下 测试使用正常
Linux非root用户如何优雅的安装cuda和cudnn
ubantu非root用户如何优雅的<em>安装</em><em>cuda</em>和cudnn 跑深度学习模型时,总会遇到各种版本的问题。如深度学习框架与<em>cuda</em>的版本不符,或者管理<em>安装</em>的<em>cuda</em>的版本太低,因此作为非root用户就很难受。为自己装<em>cuda</em>和深度学习框架就非常有必要 anaconda的必要性 非root<em>安装</em><em>cuda</em>和cudnn anaconda python有一个很好的版本管理器——anacond...
Ubuntu 安装Cuda8后,分辨率不能调节的解决方案
不知道从哪里找到的这个方案,反正是能解决了这个问题:重新升级了CUDA以后,发现在<em>安装</em>CUDA8.0后,分辨率变成800×600,而且不能改变,最终在网上找到了这个方法,运行下面几行代码,然后重启就好了,具体原因还是不是很清楚。sudo mv /etc/X11/xorg.conf /etc/X11/xorg.conf.backup sudo touch /etc/X11/xorg.conf sudo
windows7 64位机上CUDA7.0配置及在VS2010中的简单使用举例
windows7 64位机上CUDA7.0配置及在VS20<em>10</em>中的简单使用举例!
win10 安装cuda成功后 test sample 错误合集
Win<em>10</em>+VS2013+CUDA8.0编译运行例程(.cu)出现error MSB4062:未能从程序集…问题的解决 Win<em>10</em>离线<em>安装</em>.NET Framework 3.5的方法技巧(附离线<em>安装</em>包下载)
CUDA 7.5 不支持GCC4.7及以上的版本
编译sample里面的例子,出现错误:unsupported GNU version! gcc 4.7 and up are not supported!  只好装个低版本的gcc: sudo apt-get  install gcc-4.7 sudo apt-get  install g++-4.7   然后查看gcc-4.7装到哪里去了: 可以用 dpkg -L gcc 或
服务器用户 Tensorflow 与 CUDA 版本不兼容问题的解决
Linux Server,Tensorflow,GPU加速,CUDA版本不兼容,无superuser权限
【CUDA开发】CUDA编程接口(一)------一十八般武器
子曰:工欲善其事,必先利其器。我们要把显卡作为通用并行处理器来做并行算法处理,就得知道CUDA给我提供了什么样的接口,就得了解CUDA作为通用高性能计算平台上的一十八般武器。(如果你想自己开发驱动,自己写开发库- -那我不得不佩服你很有时间,想必也不会有很多人想自己在去实现一个CUDA吧,呵呵,虽然实现一个也不是太难)。前面我们讲到了一些简单的CUDA的C语言扩展的规则,下面就具体来讲解CUDA给
win10安装theano1.0版本GPU加速
.theanorc.txt文件 [global] openmp=False device = <em>cuda</em> optimizer_including=cudnn floatX = float32 allow_input_downcast=True [lib] cnmem = 0.8 [blas] ldflags= -lblas [gcc] cxxflags= -IC:\Anaco...
cuda运行时库配置问题
总是遇到一堆问题,这次遇到的问题和这个类似:http://<em>cuda</em>zone.nvidia.cn/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=483。先看了一些文章,明白了是因为VC在编译和链接过程用的默认库被新库取代。但是vc的很多操作都在默认库里面,所以会出现错误。 一、关于C运行时库 关于默认库的理解可以见(http://bbs.csdn.net/topics/6
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win<em>10</em>+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: ...
centos7 安装cuda后无法启动界面
再<em>安装</em>过程中有可能修改了/etc/X11/xorg.conf,因为自动配置可能无法找到最优的显卡驱动,因此导致无法启动界面。进行如下操作即可。 Xorg -configure # mv /etc/X11/xorg.conf /etc/X11/xorg.conf.old # cp ~/xorg.conf.new /etc/X11/xorg.conf  ...
最近CUDA9.1 Windows10版本的官网总是下载失败,CUDAWin10版本+可运行CUDA9.1的Tensorflow
先<em>安装</em>tensorflow_gpu-1.6.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl,然后<em>安装</em><em>cuda</em>_9.1.85_win<em>10</em>.exe(百度云链接链接:链接:https://pan.baidu.com/s/1jKaFKwMEKIQR60PtH09jwg 密码:付积分的私信我,给密码,1.35G离线版CUDA,官网最近下载不了),将cudnn库(从https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download官网下载)中的文件添加到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1下的对应文件中,在path路径添加如下: C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1\bin C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.1\lib\x64 使用命令nvcc -V测试是否<em>安装</em>成功 注意现在的Tensorflow还不支持CUDA9.1,所以需要下载本文件中的tensorflow
pytorch-0.2成功调用GPU:ubuntu16.04,Nvidia驱动安装以及最新cuda9.0与cudnnV7.0配置
前言从<em>安装</em>ubuntu系统配置pytorch-GPU环境开始就已经走上了不归路,本以为没什么大问题,但其实坑非常的多,在此写上<em>安装</em>过程中遇到的种种问题与大家分享,希望大家少走弯路!另外要说明,<em>安装</em>过程中一定要仔细看<em>cuda</em>、cudnn的官方文档,官方文档写的过程非常的详细,仔细看之后再<em>安装</em>会避免不少的问题!电脑配置电脑为个人闲置的笔记本电脑: 处理器:i7-6700 显卡:GTX 965M(集显
Win10 64bit 安装Theano 配置CUDA 实现GPU加速 详细步骤
一、前言 之前接触过深度学习,由于实验室台式电脑是32位且没有独显,跑深度学习这样层次复杂的模型,运算时间上非常漫长(干着急…)。这次在自己笔记本上重新折腾,配置CUDA ,通过学习网上总结的教程,不断尝试,最终<em>安装</em>成功。现将整个<em>安装</em>过程记录下来。二、软件信息: 【1】操作系统:Win<em>10</em> 64bit 【2】Python环境及相关依赖包:Anaconda-2.1
cuda由7.0升级到8.0
有个单卡的服务器,想在上面装tensorflow 1.0,但是报错提示需要<em>cuda</em> 8.0,而本机的<em>cuda</em>是7.0. 于是就想进行升级: 升级之前的准备工作1 uname -m && cat /etc/*release # get ubuntu version 2 uname -r # g
VS(visual studio)中的cuda项目加载失败的解决方法
<em>cuda</em>项目加载失败的解决方法; 出现的问题; 解决的方法; 阅读之前注意:本文阅读建议用时:8min
cuda编程入门示例9
#include #include #include #include #define BLOCK_SIZE 16 static void HandleError(<em>cuda</em>Error_t err, const char *file, int line) { if (err != <em>cuda</em>Success) { printf("%s in %s at line %d\n", <em>cuda</em>
修复:安装 CUDA9.0 Patch 1 时载入文件后闪退
删除 C:\Program Files\NVIDIA Corporation\Installer2 文件夹后重新<em>安装</em>成功。
(超完整)Linux(debian9)服务器配置tensorflow环境:nvidia驱动、CUDA、cudnn、anaconda
从零开始使用Linux服务器,配置tensorflow环境使用服务器GPU资源。 一 系统信息 二 首次登陆 三 配置环境 1 <em>安装</em>nvidia驱动 2 <em>安装</em>CUDA toolkit 3 <em>安装</em>CUDNN 四 添加普通用户 五 在用户home下<em>安装</em>anaconda和tensorflow 1 登录服务器 2 <em>安装</em>anaconda 3 <em>安装</em>tensorflow 4 运行写好的tensorflow程序
Cuda 9.0 下载到最后失败问题解决方案
Cuda 9.0 下载到最后失败问题解决方案 想要用TensorFlow·-GPU的小伙伴一定会发现<em>cuda</em>官网下载不论是用网页下载还是迅雷,总是到90%以上时候不能下载,现提供亲测可行方案: 1. 找到自己想要的<em>cuda</em>版本,截止到目前为止已经有<em><em>cuda</em>9</em>.2了,如果想用来GPU加速的话,要下载对应的符合的cudnn版本和注意TensorFlow版本(本文作者使用最新版本TensorFl...
非root用户安装或升级CUDA和CUDNN版本
很多框架的版本都受限于CUDA和CUDNN的版本,而如果没有服务器的root权限的话,这将很不方便。 非root用户也是可以修改CUDA和CUDNN版本的。亲测有效。 方法来自: https://blog.csdn.net/sinat_20280061/article/details/80421532 环境: Ubuntu==16.04.2 GPU: GTX <em>10</em>80Ti 原CUDA...
Win10 NVDIA CUDA安装失败解决方案
最近尝试使用自己电脑(GTX<em>10</em>50 Noteboook)win<em>10</em>+caffe ssd+vs2013+CUDA进行学习 从NVIDIA Developer官网下载CUDA最新版(9.2) 需要NVDIA登录账户 解决方式 若电脑已经<em>安装</em>VS2013和NVDIA显卡驱动,需要先卸载 理论上需要先<em>安装</em>VS再<em>安装</em>CUDA(不然会) 进入安全模式 删除系统盘中Program F...
关于CUDA6.5中newdelete的解读
最近在检查自己项目中存在的问题,涉及到了new 和 delete 的问题,于是查找CUDA6.5中的simple,中间有关于newdelete的例子,我本想随意参考一下吧,没想到,这次参考倒是让我研究了整整一天多的时间             这里贴出部分代码: template class Vector : public Container { public:     // Con
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。
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