He_Yu
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cuDNN

The NVIDIA CUDA® Deep Neural Network library (cuDNN) is a GPU-accelerated library of primitives for deep neural networks. cuDNN provides highly tuned implementations for standard routines such as forward and backward convolution, pooling, normalization, and activation layers. For more information go to https://developer.nvidia.com/cudnn.

To use cuDNN v5.1.10 for CUDA 7.5 you will need to add the following environment variables to your .bashrc file or wrapper script,

export CPATH=/usr/local/cudnn5.1-7.5/include:$CPATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cudnn5.1-7.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export LIBRARY_PATH=/usr/local/cudnn5.1-7.5/lib64:$LIBRARY_PATH

Or load the environment module for cuDNN v5.1.10 for CUDA 7.5, by executing the following command,

module load cudnn/5.1-7.5

Note: This module also contains the correct CUDA paths.
cuDNN v5.1.10 for CUDA 7.5 documentation can be found in /usr/local/cudnn5.1-7.5/doc
cuDNN v5.1.10 for CUDA 7.5 sample can be found in /usr/local/cudnn5.1-7.5/sample
To use **cuDNN v6.0.21 for CUDA 7.5 **you will need to add the following environment variables to your .bashrc file or wrapper script,

export CPATH=/usr/local/cudnn6.0-7.5/include:$CPATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cudnn6.0-7.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export LIBRARY_PATH=/usr/local/cudnn6.0-7.5/lib64:$LIBRARY_PATH

Or load the environment module for cuDNN v6.0.21 for CUDA 7.5, by executing the following command,

module load cudnn/6.0-7.5

Note: This module also contains the correct CUDA paths.

cuDNN v6.0.21 for CUDA 7.5 documentation can be found in /usr/local/cudnn6.0-7.5/doc

cuDNN v6.0.21 for CUDA 7.5 sample can be found in /usr/local/cudnn6.0-7.5/sample

To use cuDNN v5.1.10 for CUDA 8.0 you will need to add the following environment variables to your .bashrc file or wrapper script,

export CPATH=/usr/local/cudnn5.1-8.0/include:$CPATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cudnn5.1-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export LIBRARY_PATH=/usr/local/cudnn5.1-8.0/lib64:$LIBRARY_PATH

Or load the environment module for v5.1.10 for CUDA 8.0, by executing the following command,

module load cudnn/5.1-8.0

Note: This module also contains the correct CUDA paths.

cuDNN v5.1.10 for CUDA 8.0 documentation can be found in /usr/local/cudnn5.1-8.0/doc

To use cuDNN v6.0.21 for CUDA 8.0 you will need to add the following environment variables to your .bashrc file or wrapper script,

export CPATH=/usr/local/cudnn6.0-8.0/include:$CPATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cudnn6.0-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export LIBRARY_PATH=/usr/local/cudnn6.0-8.0/lib64:$LIBRARY_PATH

Or load the environment module for v6.0.21 for CUDA 8.0, by executing the following command,

module load cudnn/6.0-8.0

Note: This module also contains the correct CUDA paths.

To use cuDNN v7.0.5 for CUDA 8.0 you will need to add the following environment variables to your .bashrc file or wrapper script,

export CPATH=/usr/local/cudnn7.0-8.0/include:$CPATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cudnn7.0-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export LIBRARY_PATH=/usr/local/cudnn7.0-8.0/lib64:$LIBRARY_PATH

Or load the environment module for v7.0.5 for CUDA 8.0, by executing the following command,

module load cudnn/7.0-8.0

Note: This module also contains the correct CUDA paths.
To use cuDNN v7.2.1 for CUDA 8.0 you need to add the following environment variables to your .bashrc file,

export CPATH=/usr/local/cudnn7.2-8.0/include:$CPATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cudnn7.2-8.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export LIBRARY_PATH=/usr/local/cudnn7.2-8.0lib64:$LIBRARY_PATH

Or load the environment module for v7.2.1 for CUDA 8.0, by executing the following command,

module load cudnn/7.2-8.0

Note: This module also contains the correct CUDA paths.

To use cuDNN v7.0.5 for CUDA 9.0 you will need to add the following environment variables to your .bashrc file or wrapper script,

export CPATH=/usr/local/cudnn7.0-9.0/include:$CPATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cudnn7.0-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export LIBRARY_PATH=/usr/local/cudnn7.0-9.0/lib64:$LIBRARY_PATH

Or load the environment module for v7.0.5 for CUDA 9.0, by executing the following command,

module load cudnn/7.0-9.0

Note: This module also contains the correct CUDA paths.
To use cuDNN v7.1.4 for CUDA 9.0 you will need to add the following environment variables to your .bashrc file or wrapper script,

export CPATH=/usr/local/cudnn7.1-9.0/include:$CPATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cudnn7.1-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export LIBRARY_PATH=/usr/local/cudnn7.1-9.0/lib64:$LIBRARY_PATH

Or load the environment module for v7.1.4 for CUDA 9.0, by executing the following command,

module load cudnn/7.1-9.0

Note: This module also contains the correct CUDA paths.

To use cuDNN v7.2.1 for CUDA 9.0 you will need to add the following environment variables to your .bashrc file or wrapper script,

export CPATH=/usr/local/cudnn7.2-9.0/include:$CPATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cudnn7.2-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export LIBRARY_PATH=/usr/local/cudnn7.2-9.0/lib64:$LIBRARY_PATH

Or load the environment module for v7.2.1 for CUDA 9.0, by executing the following command,

module load cudnn/7.2-9.0

Note: This module also contains the correct CUDA paths.

To use cuDNN v7.3.1 for CUDA 9.0 you will need to add the following environment variables to your .bashrc file or wrapper script,

export CPATH=/usr/local/cudnn7.3-9.0/include:$CPATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cudnn7.3-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export LIBRARY_PATH=/usr/local/cudnn7.3-9.0/lib64:$LIBRARY_PATH

Or load the environment module for v7.3.1 for CUDA 9.0, by executing the following command,

module load cudnn/7.3-9.0

Note: This module also contains the correct CUDA paths.

To use cuDNN v7.4.2 for CUDA 9.0 you will need to add the following environment variables to your .bashrc file or wrapper script,

export CPATH=/usr/local/cudnn7.4-9.0/include:$CPATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cudnn7.4-9.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export LIBRARY_PATH=/usr/local/cudnn7.4-9.0/lib64:$LIBRARY_PATH

Or load the environment module for v7.4.2 for CUDA 9.0, by executing the following command,

module load cudnn/7.4-9.0

Note: This module also contains the correct CUDA paths.

以此类推，下面我们只举这一个CUDA 10的一个例子

To use cuDNN v7.5.0 for CUDA 10.0 you will need to add the following environment variables to your .bashrc file or wrapper script,

export CPATH=/usr/local/cudnn7.5-10.0/include:$CPATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cudnn7.5-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export LIBRARY_PATH=/usr/local/cudnn7.5-10.0/lib64:$LIBRARY_PATH

Or load the environment module for v7.5.0 for CUDA 10.0, by executing the following command,

module load cudnn/7.5-10.0

Note: This module also contains the correct CUDA paths.

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  • 为mysql数据库建立索引 dengkane mysql性能索引
    前些时候，一位颇高级的程序员居然问我什么叫做索引，令我感到十分的惊奇，我想这绝不会是沧海一粟，因为有成千上万的开发者（可能大部分是使用MySQL的）都没有受过有关数据库的正规培训，尽管他们都为客户做过一些开发，但却对如何为数据库建立适当的索引所知较少，因此我起了写一篇相关文章的念头。  最普通的情况，是为出现在where子句的字段建一个索引。为方便讲述，我们先建立一个如下的表。
  • 学习C语言常见误区 如何看懂一个程序 如何掌握一个程序以及几个小题目示例 dcj3sjt126com c算法
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  • centos6.3安装php5.4报错 dcj3sjt126com centos6
    报错内容如下: Resolving Dependencies --> Running transaction check ---> Package php54w.x86_64 0:5.4.38-1.w6 will be installed --> Processing Dependency: php54w-common(x86-64) = 5.4.38-1.w6 for
  • JSONP请求 flyer0126 jsonp
          使用jsonp不能发起POST请求。 It is not possible to make a JSONP POST request. JSONP works by creating a <script> tag that executes Javascript from a different domain; it is not pos
  • Spring Security（03）——核心类简介 234390216 Authentication
    核心类简介 目录 1.1     Authentication 1.2     SecurityContextHolder 1.3     AuthenticationManager和AuthenticationProvider 1.3.1  &nb
  • 在CentOS上部署JAVA服务 java--hhf javajdkcentosJava服务
        本文将介绍如何在CentOS上运行Java Web服务，其中将包括如何搭建JAVA运行环境、如何开启端口号、如何使得服务在命令执行窗口关闭后依旧运行     第一步：卸载旧Linux自带的JDK ①查看本机JDK版本 java -version    结果如下 java version "1.6.0"
  • oracle、sqlserver、mysql常用函数对比[to_char、to_number、to_date] ldzyz007 oraclemysqlSQL Server
    oracle                                &n
  • 记Protocol Oriented Programming in Swift of WWDC 2015 ningandjin protocolWWDC 2015Swift2.0
    其实最先朋友让我就这个题目写篇文章的时候，我是拒绝的，因为觉得苹果就是在炒冷饭， 把已经流行了数十年的OOP中的“面向接口编程”还拿来讲，看完整个Session之后呢，虽然还是觉得在炒冷饭，但是毕竟还是加了蛋的，有些东西还是值得说说的。 通常谈到面向接口编程，其主要作用是把系统设计和具体实现分离开，让系统的每个部分都可以在不影响别的部分的情况下，改变自身的具体实现。接口的设计就反映了系统
  • 搭建 CentOS 6 服务器(15) - Keepalived、HAProxy、LVS rensanning keepalived
    （一）Keepalived （1）安装 # cd /usr/local/src # wget http://www.keepalived.org/software/keepalived-1.2.15.tar.gz # tar zxvf keepalived-1.2.15.tar.gz # cd keepalived-1.2.15 # ./configure # make &a
  • ORACLE数据库SCN和时间的互相转换 tomcat_oracle oraclesql
    SCN（System Change Number 简称 SCN）是当Oracle数据库更新后，由DBMS自动维护去累积递增的一个数字，可以理解成ORACLE数据库的时间戳，从ORACLE 10G开始，提供了函数可以实现SCN和时间进行相互转换； 　　 用途：在进行数据库的还原和利用数据库的闪回功能时，进行SCN和时间的转换就变的非常必要了； 　 　操作方法： 　　1、通过dbms_f
  • Spring MVC 方法注解拦截器 xp9802 spring mvc
    应用场景，在方法级别对本次调用进行鉴权，如api接口中有个用户唯一标示accessToken,对于有accessToken的每次请求可以在方法加一个拦截器，获得本次请求的用户，存放到request或者session域。 python中，之前在python flask中可以使用装饰器来对方法进行预处理，进行权限处理 先看一个实例,使用@access_required拦截： ?
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他