目录1.Anaconda安装2.安装ubuntu显卡驱动3.安装CUDA4.安装cuDNN5.安装Tensorflow-GPU6.安装pycharm7.安装vscode1.Anaconda安装Anaconda

tensorflow_gpu-2.6.0的安装与配置深度学习Tensorflow缺失cublasLt64-11.dllcusolver64-11.dll等dll问题解决方法：当你的tensorflow_gpu-与cudnn

文章目录错误原因解决问题错误原因出现错误cuDNNerror:CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR，从这个名字就可以看出，出错原因其实有可能有很多种，我这里说一种比较常见的，就是：显存不足

Ubuntu22.04系统安装软件、显卡驱动、cuda、cudnn、pytorch安装Nvidia显卡驱动安装CUDA安装cuDNN安装VSCode安装Anaconda并更换源在虚拟环境中安装GPU版本的

大体准备工作与流程与博客英伟达官方源JetsonXavierNX安装Ubuntu20.04，配置CUDA，cuDNN，Pytorch等环境教程（基于NVIDIA官方教程，理论适用其它Jetson设备）一致

由于在windows和wsl上折腾了好久，装cuda、cudnn、cmake、gcc等软件，还经常遇到依赖、版本许多问题，最终污染了系统环境。在朋友的安利下，采用docker容器开发方案，试一下真香。

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按照自己的版本来哦，不要直接复制哦一、安装cuda1、使用nvidia-smi命令查看可安装最高版本的cuda，如下图，我这里显示最高支持12.1版本的cuda2、在官网CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloper选择目标版本cuda，依次选择对应选项然后复制下面的命令进行安装3、在安装过程中会出现第一问选择continue，然后回车第二问输入accept，然后回车第三问取

MinjuJung,JunmoKim3研究机构KoreaAdvancedInstituteofScienceandTechnology,RepublicofKorea二、主要内容这篇论文主要探讨了深度神经网络（DNNs

Track-Anything.cache这些目录需要在线安装的时候下载完成dockerrun--gpusall-itd--name=test-v/tools:/appnvcr.io/nvidia/cuda:12.1.1-cudnn8

1.10.1cuda11.31.8.1~1.12.1cuda11.61.12.0~1.13.1cuda11.71.13.0~2.0.1cuda11.82.0.0~2.1.1cuda12.12.1.0~2.1.1cuda与cudnn

目录1安装Anaconda2023.09版本2安装CUDA11.83安装深度学习库Cudnn8.6.04安装VSCODE20195安装Colmap3.86安装git7安装Python3.10+Pytorch2.0.07

安装教程（系统、驱动、CUDA、CUDNN、Pytorch、Timeshift、ToDesk）制作U盘启动盘，并安装系统在MSDNitellyou下载Ubuntu20.04Desktop版本，并使用Rufus

上篇文章介绍了如何搭建深度学习环境，在Ubuntu18.04TLS上搭建起了CUDA：9.0+cuDNN7.0+tensorflow-gpu1.9的训练环境。

错误：RuntimeError:UnabletofindavalidcuDNNalgorithmtorunconvolution解决方法：调小batchsize

一.NVIDIA驱动安装使用命令：ubuntu-driversdevices获取可用驱动信息系统设置-->软件和更新-->附加驱动-->应用更改。当然也可以采用命令安装或者到NVIDIA官网下载手动安装驱动装好后在终端执行：nvidia-smi如果出现如下图则安装成功二.CUDA的安装CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloper官网下载cuda11.8，按步骤进行安装，注意

欢迎关注，获取我的更多经验分享大家好，我是极智视界，本文来介绍一下解读英伟达软件生态深度神经网络库cuDNN。

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window11系统CUDA、cuDNN安装以及环境变量配置一，说明二，cuda的下载以及安装1.确定自己电脑设备哪个版本cudaa.点击左下角b.点击左下角c.接着点击`组件`2.cuda的下载3.cuda

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整理|苏宓、袁滚滚出品|CSDN（ID：CSDNnews）当地时间12月24日，SamAltman在X平台上罕见地发起了一个「许愿池」，「希望OpenAI在2024年构建/修复什么?」

前言：DNN是神经网络的里面基础核心模型之一.这里面结合DNN介绍一下如何解决深度学习里面过拟合,欠拟合问题目录：DNN训练常见问题过拟合处理欠拟合处理keras项目一DNN训练常见问题我们在深度学习网络训练的时候经常会遇到下面两类问题

优雅永不过时，这里列举我对实验室4090显卡的操作，目的是为了让实验室所有人都有隔离的沙盒环境，节省硬盘以及更方便系统：Ubuntu22.04显卡不限型号英伟达驱动安装略，网上教程很多CUDA和CuDNN

关于使用tensorflow时，cuda和cudnn不匹配问题的解决方案利用deepC训练模型时，爆出来很多错误，将缺失的文件一一备齐后还是出现如下的报错：刚开始认为是tensorflow的版本问题，重新用

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目录1、基础安装1.1GPU安装1.1.1GPU版本支持1.1.2下载CUDA1.1.3安装CUDA1.1.4配置环境变量1.1.5检测CUDA是否安装成功1.2CUDNN安装1.2.1下载CUDNN1.2.2

转自：https://www.infoq.cn/article/Y8UuJHRTGvrZVKKPJFh21背景介绍深度卷积网络（DeepNeuralNetworks,DNN）被广泛用于计算机视觉任务，如目标检测

一.安装之前1.在安装CUDA之前的首先需要一张英伟达的显卡（按摩店的显卡天赋全点在游戏上去了），此时我们在桌面上鼠标点击右键出现了快捷方式栏入口，此时我们点击;NVIDIA控制面板右键如同所示：2.我们将看见控制面板的主页点击帮助3.显示如下，点击组件我们可以看见该显卡支持CUDA最高版本号二.此时已知该显卡支持的最高版本号，进入官网下载CUDAToolkitArchive|NVIDIADeve

ubuntu18.04安装后的登陆问题、卡顿问题及基本环境配置1.ubuntu18.04循环登录、卡在开机界面、无法进入图像界面2.安装显卡驱动3.确定tensorflow-gpu版本与CUDA和cuDNN

platform/cpu_feature_guard.cc:142]ThisTensorFlowbinaryisoptimizedwithoneAPIDeepNeuralNetworkLibrary(oneDNN

环境配置根据INSTALL.cn.md安装文档进行：1.创建新环境，并安装CUDA和cuDNN因为我之前有环境以及配置好了，直接复制过来：condacreate-nPadddleDetection--cloneAdcondaactivatePadddleDetection2

condacreate-nmaskrcnnpython=3.8condaactivatemaskrcnn2.安装对应的pytorch和tochvision根据sudojetson_release命令查看jetson版本号以及与它适配的cuda、cudnn

在这里插入图片描述编译|苏宓头图|CSDN下载自东方IC出品|CSDN（ID：CSDNnews）众多语言中，Rust作为一款小众的现代系统编程语言，近几年间，接连受到了各大企业的青睐。

前几天重装Windows10，恢复现有的DotNetNuke网站时，遇到下面的错误：不能在此路径中使用此配置节。如果在父级别上锁定了该节，便会出现这种情况。

Extra微调实例测试图生图微调编辑使用蒙版微调StableDiffusion基本使用方法环境配置：Ubuntu20.04,Python3.10,StableDiffusionv1-5,CUDA11.7,cuDNN8

109361785https://blog.csdn.net/matrix273/article/details/103534991以上就完成了在anaconda虚拟环境py3.6tf中安装cuda=9.0,cudnn

内容的一部分来源于贾志刚的《opencv4应用开发、入门、进阶与工程化实践》。这本书我大概看了一下，也就后面几章比较感兴趣，但是内容很少，并没有想像的那种充实。不过学习还是要学习的。在实际工程项目中，并不是说我们将神经网络训练好拿来就直接落地，事实上，一个深度学习网络的落地在训练验证好才是开始的第一步，剩下为了部署网络，需要考虑场景问题，硬件配置，软件配置。需要对网络进行蒸馏，剪枝，轻量化，是模型

而X-SQL则更进一步，使用MT-DNN取得了比SQLOVA更好的效果。本篇博客将为大家介绍另一个使用预训练模型的方法：HybridSQL

选择的版本环境是：最新的nvidia驱动、cuda11.1、cudnnv8.1.1，下面会说为啥这么选。

然而，DNN通常包含数以百万计的可训练参数，这很容易导致过拟合问题。

本文介绍了清洁安装的UbuntuServer22.04LTS安装NVIDIA显卡驱动、CUDA12.1、cuDNN的方法及ChatGLM3、百川2、FastChat等大语言模型的部署使用方法。

source:https://www.bilibili.com/video/BV1bW4y197Mo/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=cb51e6e50c82c7f849cf3713e202e16c选择CUDA版本根据pytorch选择CUDA版本根据网页显示选择CUDA11.8登录官网选择版本：输入代码进行安装：在终端输入代码进行安装gedit~/.bash

搞环境搞容器：FROMnvidia/cuda:11.8.0-cudnn8-devel-ubuntu22.04ENVDEBIAN_FRONTEND=noninteractive#安装基本软件包RUNapt-g

参考教程（实际操作时略有不同）：123在老师电脑上的版本说明：在conda下新建了名为tf-gpu的虚拟环境python3.9tensorflow-gpu2.5.0cudatoolkit11.3.1cudnn8.2.1keras2.5.0

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基于深度学习的tensorflow环境配置1.安装anaconda1.1下载anaconda1.2anaconda的安装2.安装cuda2.1查看电脑cuda版本2.2下载cuda安装包2.3安装cudnn3

1.硬件和软件说明显卡：4060Ticuda：cuda11.7cudnn：cudnn8.5.0NVIDIA驱动：535.146.02Anaconda3软件：2023.09版所有软件均可在网络上下载，如下图

配置CUDNN遇到问题/sbin/ldconfig.real:/usr/local/cuda-11.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn_ops_train.so.8isnotasymboliclink

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整理|孙胜出品|CSDN(ID:CSDNnews)10月5日，微软开始正式推送Windows11。“让用户与之所爱，更近一步。”