CuDNN 第16页

【深度学习之YOLO8】环境部署

目录一、确定版本CUDAtoolkit、cuDNN版本Python、PyTorch版本二、安装Python下载环境变量验证安装三、安装Anaconda安装环境变量验证安装创建conda虚拟环境常用命令四

春马与夏·2023-08-31 10:02

Could not locate cudnn_ops_infer64_8.dll. Please make sure it is in your library path!解决办法

说是无法定位cudnn_ops_infer64_8.dll。

luffy5459·2023-08-31 08:32

一文详解GCC7、CUDA 11.2、CUDNN部署

在部署之前，需要了解下python-tensorflow-cuDNN-CUDA版本对应关系,以便能够完全兼容下文以此版本为例部署gcc-7.3.1gpudriver-460.106.00cuda-11.2cudnn

spark大数据玩家·2023-08-31 03:47

ubuntu20.04 安装驱动+cuda11.1+cudnn8.0.5.39-1

ubuntu20.04安装驱动+cuda+cudnn安装驱动禁用nouveau驱动安装nvidia驱动卸载原有驱动更换国内源安装依赖安装nvidia驱动安装cuda卸载或删除原有的cuda安装cuda11.1

Ice0310·2023-08-30 14:18

编译带cuda的opencv4.5.5(4.2.0+cuda11.1+cudnn8.0.5未成功)

活了这么大也没中过奖，也没中过超过20块钱的彩票，居然在这个地方中奖了，很犀利！！最终换成4.5.5版本的成功了:cmake的内容:cmake\-DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE\-DCMAKE_C_COMPILER=/usr/bin/gcc\-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local\-DOPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../../o

渡伴·2023-08-30 05:45

windows10上搭建caffe以及踩到的坑

1.环境Windows10RTX2080TI11GAnacondaPython2.7visualstudio2013cuda11.1cudnn8.2.0cmake3.26.1git2.具体步骤2.1安装

渡伴·2023-08-30 05:42

4.1 Tensorflow:卷积函数

其负责对卷积层提取的特征进行处理以获得我们需要的结果卷积函数卷积函数是本篇文章要讲解的内容,在TensorFlow中卷积函数输入的参数其输入参数主要有input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu

weixin_30765475·2023-08-30 05:04

最近流传出来的计算机视觉CV视频课程

深度学习在计算机视觉中的应用.mp4│任务5：深度学习的总结.mp4│任务6：开发环境的配置,Python,Numpy,Keras入门教程.mp4│任务7：GPU驱动程序安装.mp4│任务8：CUDA的安装.mp4│任务9：cuDNN

globals_11de·2023-08-29 21:21

win11下安装wsl ubuntu以及cuda-pytorch

目录1.wslubuntu安装1.1安装1.2迁移2.安装cuda2.1安装2.2环境变量配置2.3检查安装3根据CUDA版本安装cudnn4安装anaconda5安装pytorch5.1创建虚拟环境5.2

Qaiya·2023-08-29 11:37

Linux服务器安装anaconda和pytorch

在官网上下载需要的版本https://repo.anaconda.com/archive/注意尽量安装最新版本Linux服务器安装pytorch参考链接:在anaconda环境中使用conda命令安装cuda、cudnn

lankou~·2023-08-29 11:33

ubuntu上的cudnn安装

在cudnn官网上寻找版本匹配的cudnn并下载。

woshicaiji12138·2023-08-29 11:40

win10安装pytorch GPU

这次就再记录一遍这次安装的是pytorch，这么多年似乎pytorch要逐渐统一深度学习库了，下面几个步骤1.安装cuda+cudnn这一步其实不难，就是东西有点大，而且NV官网页面打开很慢。

相国·2023-08-29 10:59

NVIDIA 驱动程序&CUDA&cuDNN各版本下载地址

NVIDIA驱动程序&CUDA&cuDNN各版本下载地址NVIDIA驱动程序https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?

thisiszdy·2023-08-29 08:24

Ubuntu20.04安装pytorch1.10，cuda11.3，cudnn

Ubuntu20.04安装pytorch，cuda1.cuda安装输入命令nvidia-smi查看自己电脑的版本型号和cuda版本在英伟达官网查看自己的显卡版本和cuda驱动版本https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html选择对应版本进行下载，下载地址，我选择的是cuda11.3。随便进入个文件夹打开终端，然后

努力的渣渣_lj·2023-08-29 02:31

如何无需代码，实现AI换脸效果？

2.软件准备：l微软VisualStudio2015（不要安装2017版本）lCUDA9.0（不要安装成9.1版本）lCuDNN7.0.5l主程

射射鲸·2023-08-29 01:28

cudnn安装教程及注意事项

Cudnn安装教程及注意事项安装步骤一、下载安装文件二、安装cudnn三、测试是否安装成功1.复制cuDNN样例到一个可写入路径2.进入可写入路径3.编译测试样例4.运行测试样例注意事项一、cp:无法获取

只是一个代号不必认真·2023-08-28 18:02

Tensorflow版本与CUDA版本的对应关系（官方 Linux）

经过测试的构建配置GPU版本Python版本编译器构建工具cuDNNCUDAtensorflow-2.1.02.7、3.5-3.7GCC7.3.1Bazel0.27.17.610.1tensorflow

草帽夫卡·2023-08-28 10:33

RTX4060安装pytorch-gpu （Cuda12.2）,[pytorch] torch.cuda.is_available() False,torch使用GPU运行，而不是CPU运行的操作指南

RTX4060安装pytorch-gpu（Cuda12.2）技术分享问题描述：在cmd中运行以下命令返回的是false第一步:我的电脑显卡是4060Ti,我安装的cuda是12.2，那么我需要下载的cudnn

骨子里的偏爱·2023-08-27 23:49

2020-05-12 记录win10下安装mmdetection

在安装过程中不要选择win10SDK（因为版本问题编译过不了），可手动安装win10SDK10.0.18362.1版本2.安装anaconda3.安装cuda9和对应的cudnn4.安装gitbash5

Y悦灬·2023-08-27 18:37

Blender文件云端GPU渲染

新缸中之脑·2023-08-27 10:32

CUDA+CUDNN+torch+torchvision安装

所以需要先更新驱动，然后按照下面的顺序装0、更新驱动1、CUDA11.12、CUDNN8.2.03、torch1.8.1

JYWsuperman·2023-08-26 22:06

cuda11.1和cuDNN v8.8.1的安装目录问题

cuda的不同版本文件路径是不一致的，在cuda10.1中，配置cudnn的文件路径是：sudocpcuda/include/cudnn.h/usr/local/cuda-10.1/include/sudocp-Pcuda

星之所望·2023-08-26 11:09

tensorRT安装

需要cuda,cuDNN,tensorRT三者匹配。

Little__Black·2023-08-25 07:32

Could not load dynamic library ‘libcudnn.so.7‘；

Couldnotloaddynamiclibrary‘libcudnn.so.7’;问题背景：安装tensorflow2.0后，并安装了cuda10.0以及cudnn7.4.2,调用tf.test.is_gpu_available

贰の⑩次方·2023-08-25 06:55

Centos7.9 离线安装gcc4.8.5

环境配置Centos7.9,cuda:10.0,cudnn7.4.2在一个无网机器上安装cuda10.0时，报错无gcc,故需离线安装gcc,经测试，安装gcc4.8.5后可正常安装cuda10.0gcc

贰の⑩次方·2023-08-25 06:55

学习并行计算(CUDA Python)-1-初尝试

所以决定从哪里摔倒就从哪里爬起来此内容只在于记录自己自学过程中找到的各种资料以及看到的各种内容，同时记录自己遇到的错误，梳理思路，督促自己学下去注：本人非计算机科班，计算机基础薄弱到极点，可能有些错误会比较弱智1-装环境装环境这里，首先是要安装CUDA和CUDNN

吧啦啪唧·2023-08-24 15:02

仅在python虚拟环境中安装CUDA、CUDNN、PaddlePaddle-gpu

0、前言在配置深度学习环境时，若想使用GPU加速，就需要安装CUDA、CUDNN，然而在系统中安装的话，若不同框架需要的版本不同，就会比较麻烦。

叶舟·2023-08-24 15:30

Windows 系统从零配置 Python 环境，安装CUDA、CUDNN、PyTorch 详细教程

python环境1.1安装Anaconda1.2检查环境安装成功1.3创建虚拟环境1.4进入/退出刚刚创建的环境1.5其它操作1.5.1查看电脑上所有已创建的环境1.5.2删除已创建的环境2安装CUDA和CUDNN2.1

friedrichor·2023-08-24 15:56

VS2017编译opencv4.5.0+CUDA11.6+DNN

一、编译版本程序准备：Windows10：VisualStudio2017：CUDA+CUDNN：CMake3.23.2.0：OPENCV4.5.0+opencv_contrib-4.5.0：下载地址：

命中缺汤·2023-08-24 15:50

conda 环境转移到新电脑

在新的Ubuntu下安装cuda，cudnn的十分麻烦，一不小心就弄错了，无数次重装，可能都环境都没配好。

往事如yan·2023-08-24 04:29

第十一篇-Tesla P40+Text-Generation-Webui

部署环境系统：CentOS-7CPU:14C28T显卡：TeslaP4024G驱动:515CUDA:11.7cuDNN:8.9.2.26介绍简单好用(当然速度不是最快的)，支持多种方式加载模型，transformers

木卫二号Coding·2023-08-23 08:19

Python_深度学习环境配置

大概linux下的安装步骤，细节可能不完整1、NVIDIA显卡驱动安装2、CUDAToolkit的安装3、cuDNN的安装4、深度学习PyTorch库5、深度学习框架Darknet6、图片标注工具Labellmg1

十一姐·2023-08-23 05:42

[ubuntu][原创]cuda环境变量的添加和cudnn安装

cuda环境变量的添加：vi~/.bashrc9.0版本exportLD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-9.0/lib64exportPATH=$PATH:/usr/local/cuda-9.0/binexportCUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-9.09.2版本exportLD_LIBRARY_

FL1623863129·2023-08-22 22:17

TensorRT 开始

image本文选择了TensorRT-8.2.2.1.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.4.cudnn8.2.tar.gz

GoCodingInMyWay·2023-08-22 17:17

ubuntu 20.04 安装高版本cuda 11.7 和 cudnn最新版

一、安装显卡驱动参考另一篇文章：Ubuntu20.04安装Nvidia显卡驱动教程_ytusdc的博客-CSDN博客二、安装CUDA英伟达官网（最新版）：CUDAToolkit12.2Update1Downloads|NVIDIADeveloperCUDA历史版本下载地址：CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloper这里是nvidia给出的官方安装指南（遇到问题时可以查阅）

ytusdc·2023-08-22 16:50

【Ubuntu20.04安装Nvidia驱动、CUDA和CUDNN】

Ubuntu20.04安装Nvidia驱动、CUDA和CUDNN1Nvidia驱动安装1.1安装1.2安装Nvidia可能会遇到的问题1.2.1NVIDIA驱动与Nouveau驱动不兼容1.2.2ERROR

Dymc·2023-08-22 16:19

视觉学习（八）---zed调用yolov5之目标检测遇到的问题及解决

zed调用yolov5进行目标检测时遇到的问题，记录下~~2.环境信息开发板：JetsonXviewerNX摄像头：zed2系统：Ubuntu18.043.问题及解决问题1：RuntimeError:cuDNNerror

wqm-story027·2023-08-22 09:00

【Error】cuda缺少文件

错误描述Couldnotloadlibrarylibcudnn_ops_infer.so.8.Error:libcudnn_ops_infer.so.8:cannotopensharedobjectfile

Jankin_Tian·2023-08-21 22:12

Win10+anaconda+CUDA+pytorch+vscode配置

Win10+anaconda+CUDA+pytorch+vscode配置1.安装anaconda2.安装CUDA确认CUDA版本确认CUDA和pytorch版本安装CUDA3.安装cudnn4.安装Pytorch5

CZZ_CS·2023-08-21 21:32

从0开始yolov8模型目标检测训练

从0开始yolov8模型目标检测训练1大环境首先有大环境，即已经准备好了python、nvidia驱动、cuda、cudnn等。

爱吃油淋鸡的莫何·2023-08-21 19:04

W: GPG error: cudnn GPG key 错误

aptkeyErrorcudnn安装完毕后出现错误，显示软件源没有gpgkey验证，网上都是清一色的sudoapt-keyadv--keyserverkeyserver.ubuntu.com--recv-keys15198637E3EC4A60

迷途-归处·2023-08-21 10:48

【环境配置】ubuntu2204-cudnn GPG key 错误

问题:cudnnGPGerrorReadingpackagelists...DoneW:GPGerror:file:/var/cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.8.0.121InRelease

黄金旺铺·2023-08-21 09:46

Opencv+MKL+Cuda+Cudnn+mxnet for win10

Opencv+MKL+Cuda+Cudnn+mxnetforwin10-CSDN博客由于系统兼容性的问题，mxnet目前仅支持win10、linux、Mac，如果你的windows系统不是win10，请忽略本文

舟江渔谣·2023-08-21 06:09

001——win10 anaconda 安装 CUDA & cudnn

基于anacondastepone：conda环境condacreate-ntensorflowpippython=3.5activatetensorflow#gpu版本pipinstall--ignore-installed--upgradetensorflow-gpu#pipinstall--ignore-installed--upgradetensorflow#cpu版本condainsta

SeverusS_0f4a·2023-08-20 20:07

TypeError: Unexpected keyword argument passed to optimizer: beta1

所以终极解决办法就是如StyleGANGitHub描述的那样，使用相应版本的tensorflow、cudatoolkit和cudnn。

EDPJ·2023-08-20 20:22

PyTorch中torch.nn.MultiheadAttention()的实现（一维情况下）

TODOMHAdefsetup_seed(seed):torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all(seed)np.random.seed(seed)torch.backends.cudnn.deterministic

飞由于度·2023-08-20 09:05

使用虚拟环境conda安装不同版本的cuda，cudnn，pytorch

在这环境中，大多神经网络都必须要用到cuda，cudnn。不同的神经网络需求版本不同，所以也需要另行安装，这与前面一篇文章pip安装包的方式还不太一样。

骑羊儿放狼·2023-08-20 08:47

Cuda与对应Pytorch安装导流(附cudnn 零积分下载)

运算的pytorch‘的环境，就是想根据你的显卡，选择对应的CUDA版本，再根据你的CUDA版本选择对应的pytorch的GPU版本1.CUDA安装参考以下链接CUDA的安装是包括了：cuda与对应的cudnn

程序员进化不脱发!·2023-08-20 07:20

显卡驱动，cuda, cudnn，tensorflow，pytorch以及python之间对应版本关系详细汇总

CUDAToolkitDocumentation(nvidia.com)驱动下载地址：OfficialGeForceDrivers|NVIDIA二、cuda下载地址官网下载：CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloper三、cudnn

guo___ke·2023-08-20 00:08

cuda、cuDNN、深度学习框架、pytorch、tentsorflow、keras这些概念之间的关系

当讨论CUDA、cuDNN、深度学习框架、pytorch、tensorflow、keras这些概念的时候，我们讨论的是与GPU加速深度学习相关的技术和工具。

sunshine2853·2023-08-20 00:37

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