cudann 第2页

Jeston nx安装cuda,cudann,tenorrt并且卸载原先的opencv（JectPack 5.01）

这里我把nx分成了两个部分进行安装：系统的安装和cuda的安装。这样做的原因是因为在安装cuda这些组件的时候nx需要联网，在有网线的情况下可以通过网线连接WIFE口进行直接安装之后再按照我另外一篇博客中直接把这些插件勾选上去就可以了之后把sd卡的系统拷贝到固态中，（很可惜公司WIFE离我太远了，刚好又没有网线本来想尝试从电脑桥接网络到nx上），没有网线的话我们先安装系统之后连接上WIFE之后再c

hy不会视觉·2022-11-20 17:00

NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch

同理算力8.x的显卡不可以在支持最高算力7.x的CUDA版本下运行解决办法：重新安装cuda11.1和cudann8.2.0https://blog.cs

代码小白的成长·2022-11-19 21:44

利用PaddleOCR训练车牌识别模型

-前言2--生成车牌数据集3--构建车牌数据集标签4--自定义字典5--训练模型6--模型转换和推理7--模型转换为onnx模型8--参考1--前言①系统：Ubuntu18.04②Cuda：11.0③CudaNN

憨豆的小泰迪·2022-11-16 07:51

pytorch安装和tensorflow环境搭建和cuda加速和cudann安装教程记录日期2022.10.20日

pytorch安装的过程踩得坑，需要教程的直接看最后红字。5月31日开始的最近想要学习神经网络于是。首先在网上查一下，这些人都用什么库写的神经网络。numpy出现10次TensorFlow出现6次pytorch出现5次keras出现4次sklearn出现2次scipy出现两次那么我最终确定，从numpy,TensorFlow，pytorch入手再进行对比一下，网上其中一个评价如下：就这么说吧，今年

weixin_55008315·2022-11-08 11:34

NVIDIA+CUDA+cudaNN的配置与Anaconda虚拟环境的搭建--深度学习第一步

目标：1.从头开始，一步一步搭建深度学习环境2.实现适用于python语言的深度学习网络训练环境具体内容和总流程如下：1.英伟达显卡安装和cuda配置安装；2.虚拟环境Anaconda3的搭建；3.测试实现torch1.4+gpu；4.安装IDE：pycharm。begin~NVIDIA显卡的cuda和cuDNN配置：提示：这里以win10下的NVIDIAGeForceRTX3060为例，进行安装

柏常青·2022-10-13 09:47

win11+RTX3060+tensorflow2.7.0+python3.8+cuda11.6+cudann8.3.3

爱因斯坦关门弟子·2022-08-10 07:03

GMOEA代码运行2--运行环境的搭建和运行

的训练过程一个生动的比喻GMOEA--GAN在MOP的应用GMOEA的动机GMOEA的框架GMOEA的网络模型GMOEA模型训练GMOEA生成子代代码运行环境搭建1.安装Anoconda2.安装cuda3.安装cudann4

CUG-吴彦祖·2022-07-10 13:57

Pytorch安装记录

环境Win10NVIDIA驱动：442.50conda4.8.31.安装CUDA显卡，CUDA,cudann和Pytorch的对应关系参考这里显卡驱动版本与CUDA版本的对应关系：本机显卡驱动对应的CUDA

1kyne_zyy·2022-06-26 07:38

RTX2080Ti+Win10+Cuda10.1+Cudnn7.6+tensorflow-gpu2

文章目录1.tf官网说明2.Anaconda安装3.condatf虚拟环境4.tf-gpu安装5.cuda安装6.cudann安装1.tf官网说明https://www.tensorflow.org/install

HJZ11·2022-06-19 07:45

用dockers搭建深度学习服务器环境（ubuntu：18.04）

服务器0.预备1.安装docker2.安装深度学习虚拟docker环境3.jupyter镜像使用3.后续使用4.容器备份说明：学校的高性能服务器，需要连接进行深度学习的实验，由于正常的要安装cuda和cudann

Alexvan666·2022-05-12 07:23

Pytorch 深度学习_环境配置

Pytorch深度学习第一章环境配置-Anacondas3+Pytorch+CUDA+CUDANN+Pycharm一条龙文章目录Pytorch深度学习第一章环境配置-Anacondas3+Pytorch

宁缺、·2022-05-07 11:01

CUDA-Z工具分析Nvidia显卡算力信息

CUDA-Z运行需要主机首先已经安装CUDA和N卡驱动为前提，具体步骤可参考博客:DarknetCUDA/CUDANN环境的快速安装_tugouxp的专栏-CSDN博客之后便可以开始下面的步骤：下载cuda-zcuda-z

papaofdoudou·2022-02-07 07:02

Darknet环境安装CUDANN实现推理加速

首先参考下面几篇文章安装darknet,cuda的基础环境:Yolov3网络的物体检测_tugouxp的专栏-CSDN博客1.Getdarknet代码$gitclonehttps://github.com/pjreddie/darknet$cddarknet$makecaozilong@caozilong-Vostro-3268:~/yolo$gitclonehttps://github.com/

papaofdoudou·2021-11-13 19:56

深度学习 tensorflow-gpu for Win10-64bit安装踩坑流程（cuda9.2 ，cudnn7.1）

呢嘻嘻嘻嘻嘻·2021-05-21 10:55

Ubuntu20.04|最新一版的深度学习基础环境安装指导

MarToony|名角·2021-05-07 12:19

ubuntu18.04 +cuda10.2+cudnn+Anaconda+pytorch

ubuntu18.04+cuda10.2+cudnn+Anaconda+pytorch根据自己的需要Pytorch来选择安装cuda的版本10.2需要做的步骤1、显卡驱动安装2、cuda10.2的安装3、cudann

HJC256ZY·2020-09-14 13:41

驱动、Cuda、Cudann

首先声明，由于我自己使用的服务器系统是Ubuntu16.04，所以一下一些命令均是在该系统的Terminal下执行的。1.怎样查看自己使用的Ubuntu版本？以下三种命令都行：1.uname-a2.lsb_release-a3.cat/proc/version2.怎样查看系统正在使用的驱动版本？sudodpkg--list|grepnvidia-*3.怎样查看系统正在使用的Cuda版本？因为不同的

麦地与诗人·2020-08-23 05:55

[Tensorflow1.x / 2.x] Anaconda 三行指令安装 cuda，cudann，tf-gpu2.x / 1.x 完美运行

摸索了一个上午，得到方法简单而且亲测完美运行，安装前Anaconda和pip最好换源，注意要按照顺序从上向下执行，不能跳步三行安装tf-gpu2.0condainstallcudatoolkit=10.0.130condainstallcudnn=7.6.5=cuda10.0_0pipinstall--upgradetensorflow-gpu==2.0三行安装tf-gpu1.4condainst

HNU_软2_chx·2020-08-16 12:02

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

AutoMachineLearning的起步

首先使用autokeras入个门autokeras的依赖是tensorflow和pytorch，由于我已经安装了cuda和cudann，所以pytorch我是自行上官网安装的，至于tensorflow有个比较大的问题

绩点想上3.7的辣鸡·2020-08-16 07:29

Ubuntu16.04安装cuda9.0/10.1+cudann+tensorflow

runfile方式安装cuda官网下载cuda_9.0.103_384.59_linux.run（这个是cuda安装文件）cudnn-9.0-linux-x64-v7.solitairetheme8（这个是cudann

hiudawn·2020-08-15 23:11

ubuntu16.04.6+GTX1050+CUDA+CUDANN安装教程

0.安装信息联想y7000pGTX1050系统：ubuntu16.04.6+win10双系统nvidia驱动：418.56cuda：10.0cudann:7.61.无线网卡问题ubuntu16.04.6

会飞的小鸡·2020-08-13 23:34

Ubuntu18.04 + RTX2080Ti + CUDA + cudann + tensorflow-gpu安装

1、首先，安装UbuntuAnaconda3，可自行百度教程推荐：https://blog.csdn.net/luojie140/article/details/78696330；2、安装显卡驱动，Ubuntu默认是核显，需安装显卡驱动；执行以下命令：安装驱动在软件更新器上点击设置进入软件和更新界面，在下载自：选择驱动下载网址进入终端，执行以下命令，下载驱动1.更新apt-get源列表sudoap

AI深度学习与目标检测·2020-08-13 21:53

ubuntu16.04+GTX1060+ CUDA9.0+CUDANN7.0 tensorflow(GPU)安装，实测有效，安装包我放在云盘中，直接下载使用。

最近在运行一些semanticsegmentation的代码，好多都是GPU版本的，自己就安装一下，记录一下，开始错了好多次，最后参考了一些文章，发现这个版本问题很重要，我用的是一下版本cuda9.0+cudann7.0

科研小学生·2020-08-05 11:29

实验室服务器18.04LTS+RTX2080Ti+CUDA10.0+CUDAnn7.4+tf1.13装机之路

ubuntu16.04LTS系统失败2.ubuntu18.04LTS系统，DrCom上网掉线二、安装ubuntu18.04LTS系统三、安装NVIDIA驱动1.第一次安装2.第二次安装四、安装cuda、cudann4.1

LPFFFFF·2020-08-05 09:42

MANFOLD TX2配置Pytorch1.x方法总结（Python3.5+CUDA9.0+Opencv3.4.1）

硬件环境：MANFOLDTX2Ubuntu16.04Python3.5CUDA9.0CDUANN7.x配置过程：1、查看CUDA与CUDANN版本dji@manifold2:~$nvcc-Vnvcc:NVIDIA

qq_37172182·2020-08-03 22:44

ModuleNotFoundError: No module named 'torch_sparse.unique_cuda'

原因：pipinstalltorch_sparse时，编译器没有找到cuda或cudann的环境变量，只生成了cpu版本的torch_sparse，而省略了和cuda相关的模块。

颹蕭蕭·2020-08-03 18:22

MacOS 10.13.6安装cuda+cudann+pytorch的gpu版本

疫情在家炼丹，远程连接实验室实在是不太方便，随意准备用家里的电脑代替，虽然配置不能打，但是写写代码跑跑示例的还是可以的，由于所有的资料文件我都在手里的MacBook里面，所有准备弄一套macOS的黑苹果环境，系统装好后，就是装驱动了，具体如下：注意:由于黑苹果对驱动要求严格，且在macOSHighSierra10.13.6之后NVIDIA不在对显卡驱动进行支持，所以Mac的版本选择在10.13.6

anuory·2020-08-03 15:03

ubuntu 18.04+cuda10.1+cudnn 10.1安装

nouveau驱动安装cuda卸载显卡驱动重新安装显卡驱动验证错误安装方式首先内核不匹配降低内核安装gcc安装显卡驱动cuda安装选择runfile(local)安装过程有很多问题最好选择deb(local)cudann

ithinking110·2020-08-02 13:27

win10 GTX1060 tensorflow-gpu环境部署

显卡驱动-vs2017->cuda驱动->cudann（复制）annaconda3.5,(python3.6)tensorflow1.5这两个顺序没要求各个包的下载地址：链接：https://pa

weixin_39159012·2020-07-08 19:28

win10安装CUDA9.0+CUDANN+Anaconda3+PYTORCH1.x

硬件平台：win10(64位),NVIDIAGeforce940M软件下载：1：CUDA9.0，安装时注意加载路径（环境变量）官网地址：CUDA9.0下载2：CUDANN，对应CUDA9.0版本的CUDANN

qq_37172182·2020-07-07 23:33

Ubuntu16.04+cuda8.0+cudann5.1+opencv3.3+openpose 1.2.0 || 完全配置指南

前段时间看实验室的师兄有使用openpose处理一些问题，例如手势识别和步态识别等等，个人对openpose也有一些兴趣，所以尝试着在新买的电脑上进行openpose的安装配置，最后经过不懈努力成功跑上了openpose。这里把我安装的过程写出来，希望能帮助到大家。基本配置环境如下：电脑型号：ASUS飞行堡垒FX503VM装机系统：win10架构x86_64处理器：i5-73002.5GHZ四核内

DOSU_SS·2020-07-05 18:44

win10安装pytorch-geometric （PYG）包----亲测可用

pytorch安装参考：win10安装CUDA9.0+CUDANN+Anaconda3+PYTORCH1.xwin10下安装错误：$pipinstall--verbose--no-cache-dirtorch-scatter

qq_37172182·2020-07-05 06:28

UBUNTU16.04 caffe 配置问题

1.fatalerror:caffe/proto/caffe.pb.h:Nosuchfileordirectory重新链接cudann2.undefinedreferenceto`leveldb重新安装

迷途de小狼·2020-06-26 23:17

显卡驱动版本、cudatoolkit版本、cudann版本、tensorflow-gpu版本之间的对应关系

专门记一篇它们之间的关系，自己都老忘记。这篇主要针对想要安装tensorflow但又搞不清楚它们之间的关系的童鞋们。先来简单区分一下它们：显卡：一块硬件，真正干活的劳动力，GPU。比如GTX1060\1080这些就是显卡型号。显卡驱动（Driver）：首先显卡驱动是每个人的电脑上只要有显卡就有的东西，也就是你不搞深度学习，你的电脑也会用到，比如游戏啊之类。简单来说就是，你电脑上有个显卡，这玩意就是

Y.G.bh·2020-06-25 22:38

Anaconda安装Tensorflow-gpu精简教程

最近因为项目的需要，需要给ubuntu安装tensorflow-gpu，我在网上找了大量的教程，跟着网上的教程进行安装大致步骤是：安装显卡驱动安装CUDA安装CUDANN安装tensorflow-gpu

90後_小熊大·2020-06-25 14:30

window python tensorflow keras yolo3 测试

研究了好几天的yolo，尝试的跑了一下window版的yolov3，特此写下此篇以防忘记，也供大家参考学习下：本人电脑配置是：window10，GTX850M，python35，pycharm，cuda9.0，cudann9.0

李白不爱喝酒·2020-06-24 15:41

ffmpeg用Nvidia GPU进行加速

预先准备在已经安装过cuda的前提下，没装过看我Ubuntu16.04安装cuda+cudann+tensorflow，注意只看cuda安装章节就好了。

hiudawn·2020-06-23 14:03

docker深度学习环境配置

docker配置深度学习环境是非常容易的，只需要装好nvidia驱动即可，cudann和cuda不需要装。

DaiMorph·2020-04-18 23:24

conda 安装的坑

conda虚拟环境安装tensorflow最好用condainstall安装它会自动安装cudatoolkit即cudann等不与系统的cuda版本冲突conda换为国内的源condaconfig--addchannelshttps

FromZeroToOne·2019-09-24 10:00

Win10+Tensorflow2.0+CUDA10.0+CUDnn7.0

关键就是把版本对应上就行了，其他的就傻瓜式安装~相关下载AnacondaCUDA10.0CUDnn7.0关于Cudnn7.0的下载，这个官网总是要注册，注册完又不用了，挺烦人的，所以免费分享个百度网盘的链接：cudann7.0

花生david·2019-06-25 22:44

tensflow-gpu版的无数坑坑坑！（tf坑大总结）

之前预装有的pycharm+win10+anaconda3+python3的环境2019/3/24重新安装发现：目前CUDA10.1安装不了tensorflow1.13，把CUDA改为10.0即可（记得对应的cudann

ye-leng·2018-03-24 10:09

YOLOV2+window10+cuda8.0+cudnn6.0安装过程

1、下载YOLOV2源码（github有人已经搭好的直接用）https://github.com/AlexeyAB/darknet2、cuda8.0+cudann6.0安装参考博客http://blog.csdn.net

cool_策·2017-12-20 11:02

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