cuDNN 第12页

Windows10+Python3.7.8搭建深度学习环境

目录参考资料写博客的动机电脑配置重要：版本汇总安装Python3.7.8pip安装Numpy等包安装CUDA(10.1)安装cuDNN安装TensorFlow-gpu安装PyTorch简单小测试结束语参考资料

cairne song·2023-10-19 02:52

win10+MX350+CUDA+TensorFlow 安装

按照他的方法，MX350显卡安装配置是CUDAv10.2,cuDNNv7.6.5。但是安装完成后才发现，目前

jackrma·2023-10-19 02:49

MX350显卡+win10安装TensorFlow（anaconda下安装）

环境配置：系统cpugpuCUDACUDNNwin10i5-10210UMX350显存2GB10.2v7.6.5一、安装CUDA1.确认计算机显卡型号：在设备管理器（鼠标右键单击此电脑，选择管理，进入页面

朽月初二·2023-10-19 02:49

小新pro13 (2020款，Nvidia MX350)+win10+cuda10.2+cudnn7.6+pytorch搭建深度学习环境

机器说明：小新pro132020款(事先说明，大家的本子一定要有独立显卡)，显卡升级为mx350,相对于mx250来讲档次上升了一个层次，但是对于Nvidia系列的显卡来讲，GTX系列的显卡比MX系列有着更加出色的性能，对于大型游戏（本人不太懂端游），和专业人员（比如视频剪辑，还有我们深度学习环境搭建）来讲有着很好的作用。前面我所说的MX350的性能归为入门级的显卡，性能接近于gtx系列中的gtx

「已注销」·2023-10-19 02:15

笔记本玩深度学习！带GPU！ Win10 + Anaconda + Cuda + Pytorch + Pycharm

笔记本系统CPUGPUCUDAcuDNNPyTorch联想小新win10i5-1035GMX350显存2GB10.2v7.6.51.8Anaconda是个神器，pytorch里面的各种库，都可以用此一一安装

平凡的兵·2023-10-19 02:14

ubuntu22.04安装OpenCV及Opencvcontrib,cuda,cudnn,pytorch

目录安装CUDA及CUDNN安装依赖项编译配置VSCODE配置CLion安装CUDA及CUDNN由于已经安装了驱动，直接看nvida-smi，支持的最高CUDA版本是12.2，好像听说Pytorch最高支持到

rotga·2023-10-19 01:13

cuda cudnn miniconda教程

查看显卡驱动执行安装命令cuda命令cuda下载连接下载自己对应的版本就好，完成后执行步骤bashcuda_11.3.0_465.19.01_linux.run这里选择continue继续就好这里选择accept这里可选择是否安装driver，我已经安装了nvidia-driver了，所以这里就不选择driver运行完第三步，你就可以在你的/usr/local/下看到你的cuda了，我的是这样的，

Mr_sujiabao·2023-10-18 21:54

全网最正确的配置cuda和cudnn环境的方法

cuda：https://docs.nvidia.com/cuda/index.html#installation-guidescudnn：https://docs.nvidia.com/deeplearning

培根炒蛋·2023-10-18 21:08

Caffe版yolov3+tensorRT

一、caffe安装（基于ubuntu16.04,cuda9.0,cudnn7.0,opencv3.2）由于不同机器的环境和配置不同，安装caffe大体会有些差异。不过基本的流程是一致的。

未来真好·2023-10-18 20:46

Ubuntu20.02下CUDA11.2+cudnn8.1.1+opencv+opencv_contrib4.5.2编译【保姆全套教程(持续更新)】

系统Ubuntu20.02NVIDIA驱动版本>=465CUDA版本11.2.2cudnn版本8.1.1Opencv版本4.5.2辅助工具cmake-gui：用来编译opencvNVIDIA驱动下载https

小风狗狗·2023-10-18 17:05

win10 YOLO-v3-keras-gpu版本实现记录

yolo-v3的算法2、在https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights下载权重并放在keras-yolo3的文件夹下3、配置cuda环境下载电脑适配的cuda，cudnn

夜深人语寂·2023-10-18 16:17

c++编译/链接库/神经网络框架与cuda、cudnn的前世今生

C++编译/链接库/神经网络框架与Cuda、Cudnn的前世今生####C/C++编译链接C语言的编译链接过程就是把我们所编写的C/C++代码转换成相应硬件架构能够执行的指令集中的机器指令，整个过程主要分为编译和链接

Never_ghm·2023-10-17 23:05

AI - Ubuntu 机器学习环境 (TensorFlow GPU, JupyterLab, VSCode)

tensorflow-gpu-on-ubuntu介绍所需软件安装前GCCNVIDIApackagerepositoriesNVIDIAmachinelearningNVIDIAGPUdriverCUDAToolKitandcuDNNTensorRTMiniconda

CatchZeng·2023-10-17 10:27

[自用] win 10安装cuda 10.2和cuDNN 10.2

之前已经安装cuda10.0和cuDNN10.0参考博文：https://blog.csdn.net/qq_50677040/article/details/132131346https://blog.csdn.net

东山一角·2023-10-17 05:04

opencv编译支持gpu版本

1.编译文件设置：opencv编译gpu版本，支持c++和python调用（踩坑一个月，最终成功）_opencvgpu版本_小树苗m的博客-CSDN博客一、安装编译版本cudnn非运行版本cpcuda/

昵称是啥可以喝么？·2023-10-17 03:24

【opencv】windows10下opencv4.8.0-cuda Python版本源码编译教程

博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论文章目录【opencv】windows10下opencv4.8.0-cudaPython版本源码编译教程前言准备工具anaconda/cuda/cudnnanaconda

牙牙要健康·2023-10-17 03:51

wsl子系统Ubuntu18.04，cuDNN安装

如果觉得本篇文章对您的学习起到帮助作用，请点赞+关注+评论，留下您的足迹本文主要wls子系统Ubuntu18.04安装cuDNN，安装cudnn坑巨多，因此记录以备日后查看，同时，如果能够帮助到更多人，

权双·2023-10-17 02:44

【RTX 3060Ti 深度学习环境配置图文（安装Anaconda、VScode、CUDA、CUDNN、pytorch）】

RTX3060Ti深度学习环境配置图文（安装Anaconda、VScode、CUDA、CUDNN、pytorch）配置安装驱动一、安装Anaconda1.1Anaconda简介1.2下载Anaconda1.3

ClownMagize·2023-10-17 02:12

Ubuntu20.04（arm架构）系统在vscode中配置cuda+c/c++编程环境

1、环境介绍在linux系统中安装vscode后配置cuda+c/c++编程环境进行学习cuda编程，笔者使用的arm架构的jetsonagxorin开发套件，其中已经安装好的cuda11，cudnn,

m0_61133217·2023-10-17 02:12

部署笔记(一): 安装CUDA, cudnn，编译一个简单的CUDA程序(c++)，以及vscode模板文件

1.安装CUDA查看Ubuntu操作系统的版本lsb_release-a我的版本是DistributorID:UbuntuDescription:Ubuntu18.04.1LTSRelease:18.04Codename:bionic查看驱动支持的最高级的CUDAToolkit版本，下面输出我最高支持11.7CUDAVersionnvidia-smiFriFeb2415:48:082023+---

智障学AI·2023-10-17 02:41

基于Anaconda+VSCode的Mask R-CNN环境配置（RTX2060s+Cuda10.2+cudnn8.2）

MaskR-CNN环境配置（RTX2060s+Cuda10.2+cudnn8.2）前言一、环境配置二、具体步骤1.Anaconda2.Python前言分享一个跑通的MaskR-CNN环境。

KalutSirocco·2023-10-17 02:11

ipynb pycharm 运行_Mask RCNN代码之demo.ipynb运行与理解

配置信息：ubuntu16.04python3.6.5tensorflow1.4.1keras2.1.5cuda8cudnn6利用jupyter打开Terminal，输入如下命令来启动Anaconda-Navigator

weixin_39727934·2023-10-17 01:55

主机回来以及，简单的环境配置(RTX3070+CUDA11.1+CUDNN+TensorRT)

紧接着前几天的事：特殊的日子，想起了当年的双(1080TI)显卡装机实录和炼丹炉买不起了:聊一聊这段日子的显卡行情之后，决定买一台整机玩玩。而现在，主机终于回！来！了！主机回来干什么，当然是——配置环境。老潘之前也有一些配置环境的文章，可以参考：ubuntu16.04下安装NVIDIA（cuda）-gtx965m相关步骤以及问题pytorch-0.2成功调用GPU：ubuntu16.04，Nvid

OLDPAN·2023-10-16 18:11

c#调用CUDA执行YOLOV5对象检测

c#使用调YOLOV5对象检测，并调用CUDA进行计算1.CUDA版本11.22.cuDNN用cudnn-windows-x86_64-8.9.3.28_cuda11-archive记得把压缩包的三个文件夹放到

xcagy·2023-10-16 08:56

MX130+python3.7.6+CUDA 10.0+CUDNN 7.4.2+TensorFlow-gpu安装

MX130+CUDA10.0+CUDNN7.6.1+TensorFlow-gpu安装一、CUDA安装二、CUDNN安装三、tensorflow-gpu安装环境：GeForceMX130（支持CUDA)python

orldoung·2023-10-15 18:14

ubuntu查看cuda和cudnn版本

cuda版本cat/usr/local/cuda/version.txt或者nvcc-Vcudnn版本cat/usr/local/cuda/include/cudnn.h|grepCUDNN_MAJOR-A2

aaon22357·2023-10-15 05:09

深度学习框架搭建

pytorch一个深度学习框架，集成了一些深度学习的框架CUDA是电脑有英伟达显卡的话，可以加速，cuDNN是专

For the brave·2023-10-15 02:53

没有为paddle_inference.dll 加载符号文件

我下载的c++预测库如下图所示，cuda10.2_cudnn7.6_avx_mkl_trt7要求CUDA10.2,CUDNN7.6,TensorRT7。

脆皮茄条·2023-10-15 01:44

【Jetson平台 ubuntu 18.04 使用 TensorRT 加速 YOLOv5 检测】

注意：tensorrt转换出来的模型实际上是和硬件绑定的，也就是在部署的过程中，如果你的显卡和显卡相关驱动软件（cuda、cudnn）发生了改变，那么模型就得需要重新做转换。

GUNDAM_EXIA_·2023-10-14 23:59

ubuntu下yolov7 tensorrt模型部署

yolov7tensorrt模型部署一、Ubuntu18.04环境配置1.1安装工具链和opencv1.2安装Nvidia相关库1.2.1安装Nvidia显卡驱动1.2.2安装cuda11.31.2.3安装cudnn8.21.2.4

燃烧的枫·2023-10-14 23:59

ubuntu下yolov6 tensorrt模型部署

yolov6tensorrt模型部署一、Ubuntu18.04环境配置1.1安装工具链和opencv1.2安装Nvidia相关库1.2.1安装Nvidia显卡驱动1.2.2安装cuda11.31.2.3安装cudnn8.21.2.4

燃烧的枫·2023-10-14 23:59

ubuntu下yolov5 tensorrt模型部署

yolov5tensorrt模型部署一、Ubuntu18.04环境配置1.1安装工具链和opencv1.2安装Nvidia相关库1.2.1安装Nvidia显卡驱动1.2.2安装cuda11.31.2.3安装cudnn8.21.2.4

燃烧的枫·2023-10-14 23:27

各种工具一览

目录LabelmeLabelImgLabelboxPowerPointWPSNIrCMDDoxygenU-BootfrpMicrosoftVisualC++(MSVC)IntelMKLLLVMBLAScuDNNAMIOpenMPIEigenxtermturboboostwheelNEONRedisOpenAIGym

天边一坨浮云·2023-10-14 22:47

Docker向：caffe2镜像制作的Dockerfile

FROMnvidia/cuda:8.0-cudnn6-devel-ubuntu16.04LABELmaintainer="[email protected]"#caffe2installwithgpusupportRUNapt-getupdate

神经病研究神经网络·2023-10-14 21:07

利用Anaconda离线实现深度学习开发环境移植（亲测有效）

使用并激活虚拟环境需求背景：由于公司项目部署，对方不能连接外网，所以利用Anaconda实现深度学习开发环境离线迁移步骤如下所示：即联网机器A，离线机器B：迁移前提环境：两台机器必须安装相同版本的cuda与cudnn

郭庆汝·2023-10-14 18:09

docker + tensorflow serving + tensorflow-gpu jupyter 部署

gpu的话，还得安装nvidia-docker，且tensorflowserving的镜像得是对应cuda的版本，例如tensorflowserving:1.12.0-gpu对应最高的cuda版本是9，cudnn

xzx1232010·2023-10-14 15:08

window10 anaconda cuda cudnn tensorflow-gpu踩的坑

说一说我在anaconda安装tensorflow-gpu踩的坑再运行tensorflow_objectionAPI官网测试程序的坑==问题总结我先安装anaconda3(自带python3.5)，再安装CUDA8.0，（PS：这里注意下，CUDA默认安装自带NVIDIA驱动，如果安装前电脑就有NVIDIA驱动，记得卸载，不然安装CUDA会黑屏，再开机还是要卸载原来的NVIDIA驱动（NVIDIA

42270433·2023-10-14 15:37

docker中tensorflow无法调用GPU

NVIDIA-SMI440.33.01DriverVersion:440.33.01CUDAVersion:10.20x1项目中builddocker的文档，需要pull的nvidiadocker版本是10.01FROMnvidia/cuda:10.1-cudnn7

euzen·2023-10-14 15:32

Docker【部署 05】docker使用tensorflow-gpu安装及调用GPU踩坑记录

GPU2.1Couldnotfindcudadrivers2.2wasunabletofindlibcuda.soDSO2.3CouldnotfindTensorRT&&CannotdlopensomeGPUlibraries2.4Couldnotcreatecudnnhandle

シ風箏·2023-10-14 15:59

CUDA编程模型系列十( CUDA Stream / CUDA 流 / 多流执行)

本系列视频目的是帮助开发者们一步步地学会利用CUDA编程模型加速GPU应用,我们的口号是:让GPU飞起来本期我介绍了CUDA中Stream的概念和使用方法,CUDA流也是很多CUDA加速库(cuBLAS,cuDNN

扫地的小何尚·2023-10-14 10:39

『heqingchun-ubuntu系统下安装cuda与cudnn』

ubuntu系统下安装cuda与cudnn一、安装依赖1.更新sudoaptupdatesudoaptupgrade-y2.基础工具sudoaptinstall-ybuild-essentialpython

heqingchun16·2023-10-14 09:05

保姆级python环境配置(anaconda+pycharm+cuda+cudnn+pytorch)

如何下载pycharm1、下载网址2、下载流程三、更新NVIDIA驱动1、下载网址2、选择相应配置进行下载四、如何下载cuda1、查看可安装的cuda版本号2、下载网址3、下载流程4、注意事项五、如何下载cudnn1

HEU_firejef·2023-10-14 01:06

深度学习平台搭建： Ubuntu16.04 + 显卡驱动384 + cuda8.0 + cudnnv6.0 + anaconda3 + tensorflow-gpu-1.2 + keras

Ubuntu16.04+显卡驱动384+cuda8.0+cudnnv6.0+anaconda3+tensorflowgpu-1.2+keras##############################

hutingting0611·2023-10-14 01:03

Ubuntu 20.04 安装 TensorRT 8.2.5.1

首先要安装cuda和cudnn，我装的版本分别是python3.8，cuda11.3，cudnn8.4，TensorRT8.2.5.1一、cuda安装由于本机之前装pytorch的时候已经装过cuda了

猪扒已出闸·2023-10-14 00:13

离线安装pytorch及显卡驱动对应版本的cuda toolkit

C=M&O=D显卡驱动对应版本的cudatoolkit个人显卡驱动为442.50，因此下载的是：pytorch-1.5.1-py3.7_cuda102_cudnn7_0.tar.bz2torchvision

qq_40819945·2023-10-13 23:58

电脑（含有英伟达GPU）跑pytorch框架代码时不可用GPU解决办法

问题原因：没有安装对应的CUDAtoolkit（toolkit就是指工具包）和cuDNN（用于配置深度学习使用）解决办法：参考下面这篇博客安装对应的cuda和cuDNN问题即可解决https://blog.csdn.net

智能建造小硕·2023-10-13 21:40

pytorch(GPU) 安装简记—Windows版本

/anaconda/archive/minicondadi：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/②：安装符合你显卡cuda和cudnn

你好世界_zhy·2023-10-13 18:08

Ubuntu 20.04 + cuda 11.3 + cuDNN 8.2.1

Ubuntu+cuda11.3+cuDNN8.2.1文章目录Ubuntu+cuda11.3+cuDNN8.2.1安装CUDA11.3查看当前驱动然后卸载查看卸载下载CUDA11.3安装cuda11.3在

lin_AIOS·2023-10-13 04:40

ubuntu系统人工智能框架安装指南及常见问题解决方案——numpy、sklearn、TensorFlow、opencv、caffe2、caffe及中间的相关插曲

2.2numpy2.3sklearn2.4TensorFlow2.5opencv2.6caffe2（纯cpu版）2.7caffe(重头戏）2.7.1现有的相关配置（因机而异）2.7.2需要的配置（基于现有配置和其相互关联）2.7.3安装NVIDIAGPU驱动2.7.4安装CUDA2.7.5配置cuDNN2.7.6

Zjhao666·2023-10-13 04:10

解决CUDA error: no kernel image is available for execution on the device

1.电脑配置GPU3080算力8.6CUDA11.1CUDNN8.2.0conda4.9.2python3.8.52.问题描述首先在pytroch官网根据电脑相应配置使用pip命令pip3installtorch

图灵机学长·2023-10-13 03:41

推荐频道

cuDNN