CUDA9.0

Faster-RCNN_TF实践及训练自己的数据集

smallcorgi/Faster-RCNN_TF，具体依赖在该项目中明确有说明，这里在补充一下其它基本环境cuda8.0、tensorflow-gpu==1.10.0、Python2.7首先我的使用的机器只安装了cuda9.0
yeler082·2020-09-10 21:05

【平台搭建】windows深度学习环境搭建-CUDA9.0、cudnn7.1、tensorflow_gpu1.10的安装（附软件网盘下载链接）

目录1.操作系统2.软件下载3.安装CUDA9.04.安装cudnn7.15.安装tensorflow_gpu1.105.1运行pipinstall命令安装本地WHL文件5.2运行pipinstall命令安装msgpack库6.测试运行环境7.总结1.操作系统本文中演示的操作系统是Win10。2.软件下载百度云盘下载链接:https://pan.baidu.com/s/1zfI8MYEgjttSQ
suu_fxhong·2020-09-10 20:05

Keras使用GPU加速运算(CUDA9.0+cudnn 7.1+tensorflow-gpu 1.8.0 +Keras 2.1.5+Keras_Applications 1.0.8...)

本文电脑：win1064位家庭中文版1803版本，i7-8000HQ；显卡：GTX1050i;CUDA版本：cuda_9.0_win10.exe（[链接：CUDA9.0]提取码：lxr3cudnn版本：
小小程序猿666·2020-09-10 16:02

Ubuntu16重装显卡驱动并配置CUDA9.0、cuDnn、tensorflow1.12环境

其实之前很早就在Ubuntu上配置过tensorflow1.10的环境了，平时用也没啥问题，后来要看tensorflow的objectdetection模块，需要升级到tensorflow1.12版本以上。想着直接在原来的环境中直接使用命令pipinstalltensorflow-gpu==1.12就可以了，确实这样是可以安装好tensorflow，可以运行objectdetectiondemo的
ZengTudou·2020-09-10 12:04

GEMM 通用矩阵乘

CUDA9.0中GEMM接口不支持数据按列存储（即横向排布），当只有C横向排布时会报第15个值错误，当A、B横向排布时，虽然不会报错，但后续操作会访存越界。
D_Major·2020-09-03 10:56

求助！！tensorflow无法调用GPU计算。。

在参考官网方法后，升级了显卡驱动，安装了CUDA9.0及配套的cudnn7并添加了环境变量。然后pip安装tensorflow-gpu安装成功后，importtensorflowastf
weixin_38946936·2020-08-26 23:23

CenterNet训练自己的数据集

首先说一下具体的代码能运行成功所需要的条件：cuda9.0与cuda9.0相匹配的cudnnpytorch0.4.0版本然后就是自己遇到的一系列问题了：Q1首先我是想在自己原来的cuda10.0和cudnn
dlut_yan·2020-08-26 15:54

RTX2080显卡与pytorch兼容问题：cuda9.2

如果直接在anaconda里面装cuda9.0及以下版本，系统cuda用10.0，可以解决大部分问题，但是当需要用系统cuda编译的时候，系统cuda编译出来的
CvBeginner·2020-08-26 15:21

TensorRT多版本pycuda共存导致import pycuda.driver时出现ImportError: libcurand.so.8.0: cannot open shared object

因工作需要，ubuntu系统中同时存在两个版本的cuda，分别是cuda8.0和cuda9.0。tensorRT本身支持多个版本的cuda，关于tensorRT的安装可以参考官方文档。
wangchunallen·2020-08-26 14:40

tensorflow--安装以及错误解决办法。

方案一，先装python3.6，然后装cuda9.0，cuddn，然后用pipinstalltensorflow-gpu==1.8.0。
o情花o·2020-08-26 11:41

【深度学习】CUDA9.0、cuDNN7在Ubuntu16.04上的安装

参考感谢CUDA9.1、cuDNN7在Ubuntu16.04上的安装详细的教程，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，以后再安装就会很顺利了~环境操作系统：Ubuntu16.04显卡：QuadroM60001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$lspci|grep-invidia验证自己的Linux版本是否支持CUDA，一般都支持$
cyclone_li·2020-08-25 01:20

cuda 9.1 和 eigen手动适配

计算机视觉应用中，经常用到eigen库，也会用到cuda库，因为eigen库没有及时followcuda的更新，导致cuda9.0和9.1最新的版本，会出eigen兼容问题，报错如下：note：如果使用
neurobot·2020-08-24 19:52

TensorFlow版本升降级/解决GPU与CUDA版本冲突

目前tensorflow官方提供的版本只支持cuda9.0，非源码安装要求GPU计算能力在3.5以上。
Ayden_Tian·2020-08-24 06:41

windows 7 下cuda 9.0 卸载、cuda8.0 安装

1.首先对于cuda8.0、cuda7.5的卸载都可以兼容安装cuda9.0之后，电脑原来的NVIDIA图形驱动会被更新，NVIDIAPhysx系统软件也会被更新(安装低版cuda可能不会被更新)。
shuiyuejihua·2020-08-24 06:53

由cuda9.1装回cuda9.0时的两个问题

一开始想的是在保留cuda9.1的基础上，再安装cuda9.0（1）报错：libcudnn-dev依赖于cudnn7.0+cuda9.1，但是cudnn7.1+cuda9.0正要被安装。
SSurprising·2020-08-24 06:46

CUDA9.2 降级成 CUDA9.0 记录

前言我发现CUDA版本装9.2真心不是一个好主意，不仅TensorFlow没有官方的CUDA9.2支持（Github上有别人编译好了的，可以找一下如果需要），现在PyTorch更新stable版的1.0了，也暂时只有CUDA8.0,9.0,10.0的支持，除非从源码编译，而且考虑到之后装keras、TFLearn、tensorlayer等怕出问题，就准备把我的CUDA降级成9.0.卸载CUDA（9
bat67·2020-08-24 05:40

贼心不死安cuda记录-双显卡笔记本Ubuntu安装cuda9.0

Acer宏碁AspierE14系列，型号E5-471G-57-WZIntel集成显卡Intel®HDGraphics5500(BroadwellGT2)+NvidiaGeforce820M独显小破笔记本，就为了安个环境跑跑小的demo，双显卡安cuda真费劲，贼心不死，记录下尝试的各种过程，也许成了也能为类似情况提供一些建议。安装准备多次重装，Ubuntu18出了好多问题，于是安了Ubuntu16
进击的煎饼果子·2020-08-24 03:45

深度学习环境配置cuda9.0 ubuntu

cuda9.0安装tensorflowCUDA9.0支持版本1.12.0pipinstalltensorflow-gpu==1.12.0pipinstallkeras==2.2.4安装pytorchCUDA9.0
CloudCver·2020-08-22 15:12

Ubuntu16.04 安装 TensorFlow 和配置 OpenCV

以下，以安装TensorFlow1.5.0为例，其中匹配的cuda/cudnn的版本分别为cuda9.0和cudnn7.0。
公输睚信·2020-08-21 23:23

Jetson TX2 安装 cuda9.0 及 cudnn7 超详细（真实亲测）

JetsonTX2安装cuda9.0及cudnn7超详细（真实亲测）划重点：本文主要针对于JetsonTX1/2，如果想在pc端安装cuda及cudnn，那这篇没有任何帮助！
sunshinefcx·2020-08-21 05:42

[安装配置]NVIDIA Jetson TX2 JetPack3.2 安装 OpenCV 3.4.0

环境：TX2上刷了JetPack3.2系统，CUDA9.0，需要在Python3使用OpenCV，通过编译安装的方式。
GitKid·2020-08-21 05:33

ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory

环境：cuda9.0，cuann7，python3.6，tensorflow1.8问题描述：在安装完tensorflow1.8之后，importtensorflow出现以下错误（省略掉无用的报错信息）：
麻瓜藤之父·2020-08-21 01:07

【TensorRT】Ubuntu16.04 + TensorRT-5.1.5.0 + ONNX-TensorRT 安装及 yolov3转onnx

一、软硬件版本已安装Ubuntu16.04python2.7.16显卡:TeslaP4cuda9.0.176cudnn7.5待安装TensorRT-5.1.5.0二、下载从nvidia官网下载适用cuda9.0
蒲公英的记忆·2020-08-20 21:35

TX2核心板安装OpenCV3.2（在cuda9.0的环境下）

TX2核心板买来就自带了cuda9.0，据说这个和opencv3不太搭，在安装的过程中确实体会到了，需要改动不少地方。
SLAM菜鸟·2020-08-20 16:55

win10下安装anaconda3+python3.7+tensorflow2.0.0(GPU)+cuda10.0+cudnn+pytorch及查看cuda+cudnn版本

验证：之后看菜单中是否有anaconda32.Cuda+cuDNN+tensorflow-gpu之前安装需要查TensorFlow版本与cuda适配rutensorflow1.5.0支持cuda9.0,
Just fine·2020-08-19 21:34

ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory

环境：cuda9.0，cuann7，python3.6，tensorflow1.8问题描述：在安装完tensorflow1.8之后，importtensorflow出现以下错误（省略掉无用的报错信息）：
爱叫啥叫啥去·2020-08-19 05:41

Ubuntu卸载Cuda

所以只能卸载cuda9.1，安装cuda9.0。
jk大懒猫·2020-08-19 04:58

利用LibTorch调用PyTorch训练好的模型

LibTorch的安装虽然说安装，其实就是下载官方的LibTorch包而已，从官方网站中选择PyTorch(1.1)，libtorch，以及cuda的版本，其中会出现下载链接，这里为cuda9.0的链接
TangCode·2020-08-19 03:45

Opencv 实现GPU解码

实验环境：Ubuntu16.04,NvidiaK40,CUDA9.0,OpenCV3.4,FFmepg3.3.1,IntelE5-2630v32.4GHz首先需要安装CUDA，安装过程请参考NVIDIA
南有乔木NTU·2020-08-19 00:54

笔记本win10+GTX1050TI配置Tensorflow 亲测

由于之前安装了CUDA9.1，而目前的Tensorflow最多支持到CUDA9.0，所以有连两个方案：1.下载大神编译的.whl文件具体方法可以参考
CV_七少·2020-08-18 23:21

Dell G3实测通过： Ubuntu16.04 + GTX1060 + CUDA9.0 + cuDNN7.05 + caffe 0.15 + Digits6.1 （超详细图文安装流程说明）

本流程在此硬件上实测通过：DellG3CPUi7-8750H；GTX10606G显存withMax-Q；内存8G；128g固态+1T预装Win10主要参考：成功安装ubuntu16.04+cuda9.0+cuDNN7.0.5+caffe+digits（附错误汇总）NVIDIA官方手册BuildDigits及其必要先决条件所对应的md手册1.Ubuntu安装及依赖环境搭建1.1Ubuntu安装注意事
高文王·2020-08-18 20:42

【人脸识别】Dlib 深度学习人脸识别

1，dlib库编译安装（1）下载源码http://dlib.net/生成编译工程（使用cmake），可以选择gup选项，需要cuda9.0支持，点击generate后，Openproject使用vs编译即可
长缨缚苍龙·2020-08-18 16:57

linux cuda9.0 cudnn7.14安装

好久没有写博客了，一直没有时间打理，刚好又到一年1024，写个博客纪念一下。分两步，cuda文章目录1.安装cuda1.1下载1.2安装1.3配置1.4激活2.复制cudnn2.1下载并解压2.2复制2.3激活1.安装cuda1.1下载选择适合你的系统的版本下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive如：1.2安装shcuda_xxx
夏洛的网·2020-08-18 15:17

乌班图 18.04 tensorRT安装踩坑

完整的安装教程在文末，这里先展示报错信息：根据网上给出的教程，在乌班图下安装了cuda9.0以及tensorRT，发现报错如下：执行：sudoapt-getinstalltensorrt报错：下列软件包有未满足的依赖关系
代码大萝卜·2020-08-18 06:18

Ubuntu实现多版本CUDA切换——CUDA9.0与CUDA10.0切换

参考链接：https://blog.csdn.net/qq_18649781/article/details/89787858gitclone到的深度学习的代码需要使用各种不同版本的Tensorflow、PyTorch等库，而这些库不同版本所依赖的CUDA版本也不尽相同，所以在配置环境时会带来麻烦，实现不同版本CUDA的直接切换十分必要。保证多个CUDA版本共存的前提是NVIDIA的驱动都能够支持
陆羽飞·2020-08-17 15:39

激活服务器虚拟环境时出现bad interpreter:No such file or directory，将cuda9.0升级cuda10.1步骤

在使用华为云服务器时，将cuda9.0升级为cuda10.1过程命令删除了某文件，导致anaconda无法使用，激活环境出现如下报错：激活python也是python2，其他环境全崩了，搜索很多，最终重装
Jayden yang·2020-08-17 14:49

win10下安装多个cuda(cuda9.0和10.0)，并自由切换版本

1.前言最近想测试下cuda版本的高地是否会影响GPU显存的初始占用，如果低版本的cuda占用显存较少那岂不是非常棒？所以这就牵涉到了多版本cuda共存的问题，网上很多博客只是浅谈了安装过程，我这里给出安装过程的可视化结果，方便大家查阅学习。2.当前cuda版本win10下安装的第一个版本是10.0，cudnn为7.5，安装这个版本为的是使用tensorflow1.13.1，具体安装过程参见我的博
做一只AI小能手·2020-08-17 14:17

安装cuda9.0 时 自动装成了 cuda10.0

参考自：https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1024342/cuda-setup-and-installation/unable-to-uninstall-cuda-9-0-completely-and-install-8-0-instead/在新一轮的环境配置中，我按照NVIDIAcuda-9.0（在线安装）的安装步骤照常走直到最后一步sudoapt
寻找如意·2020-08-17 14:36

升级cuda9.0 到cuda10 报错 Unable to find the module utility `modprobe`

在容器里升级cuda9.0到cuda10，尝试新的训练环境，先卸载9后，安装10的相关驱动报如下错[INFO]:ERROR:Unabletofindthemoduleutility`modprobe`;
roxxo·2020-08-17 10:18

Ubuntu16.04 安装cuda9.0 && cudnn 7.0.5 && TensorRT

Ubuntu16.04安装cuda9.0&&cudnn7.0.5&&TensorRT安装环境及准备工作保证ubuntu系统内核为4.4，如果不是请对ubuntu进行降核或者升核。查看ubuntu系统内核版本命令：uname-a下载cuda9.0runfile文件下载地址下载cudnndeb文件一共有两个文件，一个库文件一个开发文件，下载cudnn需要注册账号下载地址下载TensorRT压缩包下载地
径向基·2020-08-16 22:53

Ubuntu16.04 在cuda9.0环境下编译caffe

Ubuntu16.04在cuda9.0环境下编译caffe安装依赖库1.安装cuda9.0库安装教程2.安装opencv安装教程3.安装开发依赖包:sudoapt-getinstall-ybuild-essentialcmakegitpkg-configsudoapt-getinstall-ylibprotobuf-devlibleveldb-devlibsnappy-devlibhdf5
径向基·2020-08-16 22:22

ubuntu16.04基于cuda9.0编译安装opencv2.4.13.6的全过程

Ubuntu16.04，ffmpeg2.4.14（切记不要用高版本3.*），opencv2.4.13.6，xvidcore1.3.5安装基本环境sudoapt-getupdatesudoapt-getinstallbuild-essentialsudoapt-getinstallcmakegitlibgtk2.0-devpkg-configsudoapt-getinstalllibavcodec-
zhe_csdn·2020-08-16 22:44

ubuntu16.04 安装caffe opencv2.4.13.16 ，cuda9.0

安装caffe1.从github直接下载caffe到服务器上gitclonehttps://github.com/BVLC/caffe.git2.因为是服务器原因，之前各种依赖包已经拥有，所以不用下载3.进入caffe文件夹，可以看到里面有以下两个文件cdcaffesudocpMakefile.config.exampleMakefile.config//将Makefile.config.exam
worldeert·2020-08-16 22:30

ubuntu18.04安装显卡驱动和CUDA9.0

1、硬件与软件版本显卡：GeForceGTX750系统：Ubuntu18.04cuda：9.0版本cuDNN：cuDnnv72、英伟达显卡安装（.run方式安装容易出错，我使用的是ppa源方式安装。）2.1删除旧的驱动Linux默认安装的驱动不是英伟达的驱动，所以先把旧的驱动删除。#删除sudoapt-getpurgenvidia*2.2禁止自带的nouveaunvidia驱动#打开配置文件，网上
MrWei108·2020-08-16 20:11

ubuntu16.04 在cuda9.0环境下编译安装opencv2.4.13.7

ubuntu16.04在cuda9.0环境下编译安装opencv2.4.13.7安装步骤:1.安装cuda9.0：https://blog.csdn.net/zhuangwu116/article/details
径向基·2020-08-16 18:01

【ImportError: libcublas.so.9.0 一种较为简便的解决方法】

Pycharm中却显示：libcublas.so.9.0:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory解释：就是说，没有找到这个什么鬼9.0文件，一搜，这是cuda9.0
GOD_Dian·2020-08-16 14:37

win10安装cuda9.0，cudann

CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。cuDNN（CUDADeepNeuralNetworklibrary），是NVIDIA打造的针对深度神经网络的加速库，是一个用于深层神经网络的GPU加速库。如果你要用GPU训练模型，cuDNN不是必须的，但是一般会采用
岁月神偷小拳拳·2020-08-16 08:41

windows下CUDA的卸载以及安装

参考博客windows7下cuda9.0卸载、cuda8.0安装一、前言对于一个刚玩CUDA菜鸟来说，安装问题就是一个巨大的坑，安装过程里面有很多需要注意的细节，很多自定义的选项，如果漏选，对编译GPU
花花少年·2020-08-16 07:38

服务器多显卡-cuda9.0安装 ASPEED Graphics Family>X 1080 Ti

记录下服务器安装cuda的过程一开始完全没想到多块显卡会对cuda安装造成这么大的影响，造成多次的系统安装，内核安装。最后在参考了这偏文章（双显卡机器Centos7环境下NVIDIA驱动安装）之后终于解决.在这台浪潮的服务器，除了安装的1080TI外，还存在自带的ASPEEDGraphicsFamily(rev30)加速卡，一方面不兼容nvidia的驱动，一方面造成有两个显卡的问题。[audio@
W18750930043·2020-08-16 05:37

Win10 安装Tensorflow-GPU版教程（附CUDA安装 could not fine compatible graphic hardware问题解答）

但是由于tensorflow最近更新了，CUDA8.0不能支持，得改用CUDA9.0。而网上资料对应的是老版本tensorflow，只支持CUDA8.0上，结果走了不少弯路。
Chris_Yg·2020-08-16 04:00
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