详情访问如下网站https://docs.cupy.dev/en/stable/install.html我下载的是11.8版本的.3.下载cudn

/cuda_12.2.1_535.86.10_linux.run安装cudn

第一步：U盘启动盘制作软碟通（UltralSO）刻录工具第二步：进入BIOS，更改模式（这里就是很容易出现问题的地方）不然容易出现：NoBootDeviceFound.Pressandykeytorebootthemachine#######更改模式（F1F2F12一起狂按，总会出来）：下面有两种，Legacyboot模式和Uefiboot模式在LEGACYBOOT下可以看到，这是磁盘的信息，SS

Preparation：工具：windows10+cudn9.0+cudnn7.0+tensorflow1.6.0下载：cudn9.0+cudnn7.1，点击进入云盘可以下载，也可以进入官方网站进行下载

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

模型论文：https://blog.csdn.net/quincuntial/article/details/78854930汉化0、环境准备：ubuntu18.04.4系统，pytorch1.2.0，CUDN10

、安装、卸载及环境配置1.下载Anaconda2.安装Anaconda3.Anaconda的环境配置4.赋予普通用户/超级用户使用Anaconda的权限5.卸载Anaconda三、显卡驱动、Cuda、cuDN

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言问题分析1、使用了镜像下载，误下成cpu版本解决方法：2.pytorch版本与CUDN不配套解决办法：验证附CUDN版本号查看方式及

importtorchfromtorch.nn.functionalimportcross_entropyimportnumpyasnpimportrandomdeffix_random_seed(seed):#设置seed保证每次初始化相同np.random.seed(seed)torch.manual_seed(seed)random.seed(seed)torch.backends.cudn

文章目录前言一、安装cudn+cudnn安装pytorch前言确保Windows系统版本高于windows1021H2或Windows11，然后在Windows中将显卡驱动升级到最新即可，WSL2已支持对显卡的直接调用

可以通过以下步骤来下载适合CUDA12.0版本的PyTorch：打开命令行/终端。运行以下命令：pipinstalltorch==1.7.1+cu12torchvision==0.9.0+cu12torchaudio==0.9.0-fhttps://download.pytorch.org/whl/cu12/torch_stable.html这样就可以安装适合CUDA12.0的PyTorch了。如

1.安装显卡驱动必要的依赖yum-yinstallpciutilsyuminstall-yepel-releaseyuminstall-ykernel-headerskernel-develdkms2.执行shell脚本禁用nouveau驱动cat>>/lib/modprobe.d/dist-blacklist.conf=450.80.02>=452.39CUDA11.5.x>=450.80.02

做个记录防止下一台电脑重复这类问题==2023.1.4一、大体步骤1.看自己电脑cudn的版本2.版本太低去下个驱动更新下，站内有保姆教程。可搜。3.下载anaconda，去清华镜像

repo.anaconda.com/pkgs/main/linux-64/cudnn-7.0.5-cuda8.0_0.tar.bz2 target_path:/home/yyf/miniconda3/pkgs/cudn

创建虚拟环境三、在虚拟环境下安转TensorFlow、CUDA以及cuDNN1、激活虚拟环境2、安装TensorFlow3、安装CUDA以及cuDNN（1）查看GPU所能支持的CUDA最高版本（2）安装CUDA和cuDN

1.1编译到官方网站下载后编译darknet，注意一定要下载cudn，编译gpu版本。为了演示方便，这里直接在windows上编译，使用cmake就行，依赖就是opencv，stb，还有就是cuda。

安装顺序VS2017--Anaconda---Python---CUDA---cuDN

1.确定显卡目前支持的CUDA版本，下载对应CUDA版本，安装英伟达官方CUDA下载地址：CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloper2.根据安装的CUDA版本,找到对应支持的CUDN

进入cmd输入nvidia-smi版本支持向下兼容，为了保证能够和其他开发库版本兼容，这里使用的CUDN版本为11.6.cuda下载CUDAToolkit|NVI

目录说明1驱动问题1.1卸载驱动1.2安装驱动2.cuda卸载2.1卸载用run方式安装的CUDA和驱动2.2卸载用deb方式安装的CUDA3cudn&cudnn安装3.1.cuda11.7安装3.2.

目录一.查看自己电脑支持的cuda最高版本二.打开Anaconda，进入自己创建的深度学习环境三.这用的是离线安装Pytorch，官网安装太慢1.打开[北京外国语大学镜像站](https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/?C=M&O=D)2.找到自己所支持的cuda版本<=最高cuda版本，点击下载四.离线安装Pytorch1

写在前面cudn版本为11.1.pytorch的版本为1.9（之前1.8改成了1.9，后面对应的版本请看官注意），应该属于比较新的版本所有下载安装内容我放在百度云盘了，需要的人自取，注意里面还有别的版本别下错了

下载cudn8.0及cnndu5.0，对cudn进行安装，将cnndu对应的文件夹的东西放到cudn中下载安装vs2015下载安装cmake版本尽量高一些下载caffehttps://github.com

—>安装显卡驱动—>安装CUDA—>安装Cudnn—>安装Tensorflow-gpu其中Tensorflow版本要与CUDA、Cudnn对应，对应关系如下：配置环境为：TF2.3（2.1、2.2）—CUDN10.1

1.环境配置，安装显卡驱动，cuda，cudnnlinux上安装NVIDIA显卡驱动以及深度学习需要的cudn、cudnn、pytorch_宜城有少年的博客-CSDN博客_linux安装nvidia显卡驱动

下载安装文档https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html1：查看本机cuda驱动版本Cudn

torch.cuda.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all(seed)torch.backends.cudnn.benchmark=Falsetorch.backends.cudn

前几天解决了pjreddie版的darknet在cudnn8环境下的编译问题，见我的博文《pjreddie版darknet在cudnn8.x环境下编译问题解决》，之前使用的是cuda10.2，修改了convolutional_layer.c源码后顺利通过了，而我的训练端使用了cudnn8.x，cuda11环境，在编译pjreddie版本的darknet时又出现了问题，来看具体报错的信息：图中显示是

并且CUDA和Cudn

4种随机种子：importtorch.backends.cudn

pycharm安装博客Anaconda+PyCharm的安装与配置-知乎二、设置pycharm中的字体大小（1）（2）三、查看自己显卡的版本号然后根据下面的网址选择对应的tensorflowgpu版本和cudn

中遇到的坑使用pipinstall-rrequirement.txt下载依赖，所下载的是torch而非pytorch，且依然能用cpu训练解决方法自行下载pytorch和其他依赖pytorch安装步骤：安装cudn

一.环境我的cudn版本我的cudnn版本是8.1.1那么我下载的对应的tensorrt版本是7.2.2.3，当然并不是要严格安装我的版本来，但是如果和我

1.首先是安装ubuntu16.04，然后安装独立显卡驱动，这步骤我简单说明关于ubuntu装机：1.首先制作启动盘，注意一定要选择一个内核比较新版本的ubuntuiso文件2.F12进入bios装机F12--sandi--Installubuntu--按步骤装：English(选择语言)Installthird-partysomethingelse装机磁盘容量设置：sudoapt-getupda

run-no-x-check-no-nouveau-check-no-opengl-fileshttps://www.nvidia.cn/Download/driverResults.aspx/160186/cn安装Ｔensorflow版本及对应的CUDN.https

+tensorflow+faster-rcnn前言anaconda[安装anaconda](https://repo.continuum.io/archive/)配置虚拟环境安装cudacudnn安装cudn

本人电脑环境为win10+CUDA10.2+Cudn

一路确定即可）打开Anacondaprompt，然后执行piplist查看已安装的包如果你只有CPU，请执行：pipinstalltensorflow如果你有GPU，请参考：Win10x64+CUDA10.0+cuDN

文章目录0.前提：1.cudn、cudnn下载2.pytorch下载、环境配置：3.出现的错误0.前提：本人之前已经安装过anaconda+python+pycharm。

等一定了解和熟练后再总结一套自己的教程，这样对自己以后安装东西有很大的帮助本人github准备工具cmake、vs2017、opencv4.5.0、opencv_contrib-4.5.0、cuda、cudnn一、下载安装cuda、cudn

则证明没有安装如果没有安装请参考这篇Anaconda的安装教程：Windows下，Anaconda安装教程（保姆级）2.检查CUDA和CuDNN是否安装如果需要GPU进行训练，需要安装计算框架CUDA和深度学习工具包cudn

当前环境：minicondapython=3.6.8tensorflow-gpu=2.3.0cudatoolkit=10.1.243cudnn=7.6.0=cuda10.1_0升级方式一：pipinstalltensorflow-gpu==2.5.0-ihttps://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/condainstallcudatoolkit=11.2cudnn

等一定了解和熟练后再总结一套自己的教程，这样对自己以后安装东西有很大的帮助本人github准备工具cmake、vs2017、opencv4.5.0、opencv_contrib-4.5.0、cuda、cudnn一、下载安装cuda、cudn

Yolo训练环境搭建目录Yolo训练环境搭建（一）GPU环境安装1）安装NVIDIA显卡驱动2）安装cudn10.0和cudnnv7.6.5.32（二）opencv和opencv_contrib安装（三

nvidia驱动版本为460.80（见图一）对应CUDAToolKit最高版本为11.2.2（对应版本见图二）图一图二在安装pytorch之前电脑上已经安装过从nvidia官网上下载的CUDATooKit和Cudn

本来想环境配置完用GPU跑一下Yolov4的，但是Yolov4的检测图片上没有结果显示，可能是cuda等配置的版本问题，暂时还没有找到解决方法（CPU跑是可以的，只需要把Makefile里的GPU、CUDNN、CUDN

here2、查看CUDA以及Cudn

本文介绍的是自己的一套环境配置(ubuntu18.0.4+cuda11.1.0+cudn

版本号，终端中命令nvidia-smi查看3.下载cuda命令nvcc--version查看是否安装成功一般不要修改默认安装的位置，即使修改也未必能安装到指定位置4.下载cudnn5.cudnn拷贝到cudn

虚拟线圈算法流程图核心代码结果展示车流量检测导言环境要求Anaconda安装见：https://blog.csdn.net/qq_43529415/article/details/100847887CUDAcudnnCUDA和cudn