哦......哦
哦......哦

cuDNN和CUDA的安装

一、安装cuDNN和CUDA

1、通过tensorflow官网找到适配的cuDNN和CUDA的版本

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 2、进入英伟达官网（驱动程序->开发者->CUDA->Downloads->Download Centers->CUDA Toolkit->Download now->Archive of Previous CUDA Releases->找到对应的CUDA版本11.2.2）

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 下载CUDA11.2.2->找到对应系统版本

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 安装CUDA，（可以创建一个临时文件夹用于放置解压后的文件，临时文件在CUDA安装完成后会被自动删除）修改路径后

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 解压中

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 进入CUDA安装界面

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 选择精简

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勾线选项，点击NEXT

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 安装完成后，点击下一步

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 不做任何勾选，点击关闭

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 3、下载cuDNN（进入英伟达驱动程序页面->开发者->开发者专区->Platfoma->cuDNN）

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 进入页面，点击Download cuDNN

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 之后会进入到NVIDIA登录界面（没有账号的需要join now注册）

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 完成注册后会出现下面的页面

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 然后可以进行以下操作

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 下载匹配的cuDNN版本

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 下载后进行解压，进入解压后的文件夹

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 将bin中所有文件复制到CUDA的bin文件夹（CUDA默认安装到了C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA）

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 将include 中所有文件复制到CUDA的include文件夹下

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 将lib/x64中所有文件复制到CUDA的lib/x64文件夹下

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 二、测试

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    在erlang otp的开发中，如果调用第三方的应用，会有有些错误会不打印栈信息，因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息，所以对排查bug有很大的阻碍，这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数：erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。 也可以用这个函数：erlang:get_s
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