nvcc

windows下切换不同版本cuda

版本接下来：管理->高级系统设置->环境变量首先我们需要将CUDA_PATH对应的版本号修改为我们想要切换的版本号之后编辑PATH将v11.1对应的环境变量上移到其他版本之上最后重启cmd，nvcc
科研小fw·2022-11-25 07:04

WIN10下不同版本cuda切换注意点

3、前移要将俩个变量都前移4、利用nvcc-V检查cuda版本时要重新进入cmd，不能在原cmd中检查
大杯冰镇烧仙草·2022-11-25 07:34

win10环境中多cuda版本的切换

多cuda版本的切换电脑中已经装了三个cuda版本一个是cuda11.4一个是cuda10.1，cuDNN7.6.5一个是cuda10.0,cuDNN7.4.2先查看一下系统环境是哪个版本；nvcc-V
qq_39019359·2022-11-25 07:04

windows多个cuda版本切换

只需修改环境变量path中的先后顺序，把要用的版本提前查询命令nvcc-V注意：修改后需重新打开命令提示符进行查询
cly0216·2022-11-25 07:00

win10 切换多CUDA环境

win10为方便进行深度学习训练，可以安装多个cuda版本（例如：cuda11.1和cuda8.0）win10由cuda11.1进行cuda8.0版本切换，如下所示1、查看当前cuda版本nvcc-V版本号为
鱼跃此时海螣❀·2022-11-25 07:28

windows anaconda+cuda11.6+pytorch1.12.1踩坑记录

的时候才发现最新的pytorch并不兼容cuda的最新版本，然后我就去再安装了cuda的11.6，然后在卸载11.7版本的时候发现怎么都删不干净，我查了网上有两种看查cuda版本的方式:在windows终端中输入 nvcc-V
白雪枯枝落叶·2022-11-24 10:07

mxnet以及dgl的配套安装（linux服务器、GPU版）

mxnet以及dgl的配套安装（linux服务器、GPU版）1、在确定CUDA正常能够使用的情况下，先查看CUDA的版本，linux服务器上使用nvcc--version命令查看，我的是10.1版本的。
不知名亮仔！·2022-11-24 04:46

c++ nvcc编译CUDA程序入门示例

这里的术语：host：指CPU及其内存device：指GPU及其内存使用nvcc，就可以编译CUDA程序，CUDA程序包括host代码和device代码。
guotianqing·2022-11-24 01:57

Ubuntu 18.04.5 和20.04 安装 OpenCV3.2.0

opencv3.23、Configure4、Build5、Install6、3.2和4.5版本切换**2021.08.18更新，在ubuntu20.04上安装**系统配置：I9,rtx3090,cuda-11.2,nvcc
yxdydSky·2022-11-23 21:42

在Ubuntu20.04系统anaconda3的环境下安装pytorch3d+opencv

Preliminaries由于后续要用到cuda，所以首先查看当前的cudaruntimeapi版本1nvcc-V这里，可以看出，当前电脑的cuda版本是11.3【这里可能会有可能cuda版本不是11.3
闪电盖_Adam·2022-11-23 21:28

手把手教你如何创建虚拟环境，安装pytorch，文末提供安装包

1、验证conda是否安装成功在安装pytorch之前，需要验证coda安装是否成功WIN+R键，打开cmd，输入nvcc-V,出现以下界面说明安装成功，并且知道版本为10.2（记住）2、创建虚拟环境在命令窗口输入命令
Fomharun·2022-11-23 20:06

编译darknet报错：[obj/convolutional_layer.o] Error 1 或者[obj/convolutional_kernels.o] Error 1

Makefile文件：【第一处】---->多个博客是这样写的GPU=1CUDNN=1OPENCV=1OPENMP=0DEBUG=0【第二处】---->cuda-11.1是我自己的cuda版本，需修改成自己的安装版本NVCC
秋天的波·2022-11-23 14:04

2021-10-18 主机配置cuda+cudnn+vs2017

官网下载对应的cuda版本https://docs.nvidia.com/cuda/官网首页提供的为最新版，旧版查看：选择合适的选项（local）安装路径为默认，记录安装位置（后期要用到）在命令行中输入nvcc-V
who are you605·2022-11-23 14:36

显卡，显卡驱动,nvcc, cuda driver,cudatoolkit,cudnn的协作与联系

在使用深度学习框架的过程中一定会经常碰到这些东西，虽然anaconda有时会帮助我们自动地解决这些设置，但是有些特殊的库却还是需要我们手动配置环境，但是我对标题上的这些名词其实并不十分清楚，所以老是被网上的教程绕得云里雾里，所以觉得有必要写下一篇文章当做笔记供之后参考。1|0GPU型号含义参考【GPU编程系列之一】从深度学习选择什么样的gpu来谈谈gpu的硬件架构显卡：简单理解这个就是我们前面说的
田小猫·2022-11-23 12:09

显卡，显卡驱动,nvcc, cuda driver,cudatoolkit,cudnn

显卡，显卡驱动,nvcc,cudadriver,cudatoolkit,cudnn是什么在使用深度学习框架的过程中一定会经常碰到这些东西，虽然anaconda有时会帮助我们自动地解决这些设置，但是有些特殊的库却还是需要我们手动配置环境
pan_mlpan·2022-11-23 12:08

cuda nvcc版本不一致_显卡，显卡驱动,nvcc, cuda driver,cudatoolkit,cudnn到底是什么？

在使用深度学习框架的过程中一定会经常碰到这些东西，虽然anaconda有时会帮助我们自动地解决这些设置，但是有些特殊的库却还是需要我们手动配置环境，但是我对标题上的这些名词其实并不十分清楚，所以老是被网上的教程绕得云里雾里，所以觉得有必要写下一篇文章当做笔记供之后参考。GPU型号含义参考【GPU编程系列之一】从深度学习选择什么样的gpu来谈谈gpu的硬件架构显卡：简单理解这个就是我们前面说的GPU
weixin_39790528·2022-11-23 12:08

显卡，显卡驱动,nvcc, cuda driver,cudatoolkit,cudnn详解

在使用深度学习框架的过程中一定会经常碰到这些东西，虽然anaconda有时会帮助我们自动地解决这些设置，但是有些特殊的库却还是需要我们手动配置环境。GPU型号含义参考【GPU编程系列之一】从深度学习选择什么样的gpu来谈谈gpu的硬件架构显卡：简单理解这个就是我们前面说的GPU，尤其指NVIDIA公司生产的GPU系列，因为后面介绍的cuda,cudnn都是NVIDIA公司针对自身的GPU独家设计的
仁义礼智信达·2022-11-23 12:05

解读CUDA Compiler Driver NVCC - Ch.2 - Compilation Phases

前言上篇文章我们了解了nvcc是做什么的，本篇文章我们会了解CompilationPhases，编译阶段，nvcc预定义的宏，编译支持的文件格式等。
AliceWanderAI·2022-11-23 02:59

Windows下安装pytorch gpu版本

pytorchgpu版本安装自己安装后的一个总结1.下载安装anaconda2.查看cuda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
阿芙罗蒂·2022-11-22 18:49

Windows10 mmcv-full mmaction2 mmdection安装及使用记录

安装完成后，使用nvcc-V查看cuda是否安装成功。二、Pytorch、Torch安装对应CUDA版本的pytorch，在这里找到对应的安装命令，使用命令行安装即可。三、
Enep·2022-11-22 15:14

【nvcc -V】bash: nvcc: command not found...

解决方案：修改bashrc#Sourceglobaldefinitionsif[-f/etc/bashrc];then    ./etc/bashrcfiexportPATH=/usr/local/cuda-11.6/bin:$PATHexportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.6/lib64再source~/.bashrc激活环境
zy_destiny·2022-11-22 15:14

【nvcc -V】bash: nvcc: command not found...

解决方案：修改bashrc#Sourceglobaldefinitionsif[-f/etc/bashrc];then    ./etc/bashrcfiexportPATH=/usr/local/cuda-11.6/bin:$PATHexportLD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.6/lib64再source~/.bashrc激活环境
zy_destiny·2022-11-22 15:14

RuntimeError: Error compiling objects for extension 和nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘c

新服务器跑遇到的错误首先，按照官网步骤安装相关包：本人环境：显卡驱动版本：NVIDIA-SMI460.73.01DriverVersion:460.106.00CUDAVersion:11.2CUDA版本：nvcc-V
JaciusCV·2022-11-22 11:59

Win10安装cuda、cudnn检测是否安装成功

1.进入终端激活创建的虚拟环境：condaactivatePyTorch通过nvcc-V和nvidia-smi分别查看cuda版本:这里我系统最高可支持的是11.6的cuda。
旅途中的宽~·2022-11-22 10:00

查看CUDA和CUDNN是否安装成功（conda 环境）

方法一、condalist则说明CUDA和CUDNN已经配置成功方法二、nvcc-V如果安装成功会输出CUDA的版本信息（V要大写），如果没有安装nvcc，那么可以选择安装或者采用一方法，采用服务器可能出现没有权限的情况
wangpan007·2022-11-22 10:27

查看显卡和cuda是否安装成功

我被这个问题尴尬了很久，nvidia-smi查看显卡驱动是否安装成功nvcc-V查看cuda是否安装成功，其实也就是cuda是否安装成功注明一下，以前一直以为要安装cudnn，其实cudnn是个加速包，
北京纯牛奶·2022-11-22 10:25

【CUDA】判断电脑CUDA和cuDNN是否安装成功（Windows）

查看CUDA安装是否成功：nvcc-V进入到CUDA的安装路径，找到如下两个.exe文件：我自己安装完的路径为：C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA
Koma_zhe·2022-11-22 10:24

怎么检查cuda是否安装成功（以及查看cuda的安装位置）

方法一：win+r，再cmd，再在命令行中输入nvcc-V可以查看版本信息方法二：打开CUDA安装目录下：C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v11.1
舒心远航·2022-11-22 10:54

Windows 下安装CUDA和CUDNN以及验证是否安装成功

一、CUDA和CUDNN安装参见下面一篇博客：深度学习之CUDA+CUDNN详细安装教程二、验证是否安装成功首先验证CUDA，win+R进入CMD，在命令行输入nvcc-V，如下图所示，则表示cuda已经安装成功
偶然is·2022-11-22 10:23

cmd中检查cuda及cudnn是否成功安装及其版本

1.在cmd中检查cuda是否安装成功：nvcc-V2.在cmd中检查cudnn是否安装成功：在cmd运行【C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\
信小颜·2022-11-22 10:49

目标检测实战教程07-windows端cpp部署PaddleDetection目标检测模型

前置的软件环境：vs2019cuda和cudnn(查看电脑的cuda版本命令行输入nvcc-V)cmakeopencv3.4.6下载地址，并且配置环境变量。
为成大道踏平坎坷·2022-11-22 09:51

查看cuda和pytorch版本（以及相互对应问题）

１、condaactivateZXKD//ZXKD为自己建立的conda环境；2、ZXKD环境下安装了python3.6；３、查看cuda版本命令行输入：nvcc-V４、卸载pytorch方法(1)conda
Zzz要努力·2022-11-22 08:45

Linux查看当前Cuda（CUDA Toolkit ）版本

写这篇博客的目的是想区分一下两个基本的命令：1、nvcc-V或者:cat/usr/local/cuda/version.txt这条命令是查看当前Cuda的版本，即实际安装的Cuda版本。
普通网友·2022-11-22 08:01

nvcc编译器之编译选项（chapter 4）

目录4.NVCC编译选项4.1命令选项类型和符号4.2命令选项描述4.NVCC编译选项4.1命令选项类型和符号每个nvcc选项都有一个长名称和一个短名称，它们之间可以相互替换。
敩科炼技堂·2022-11-22 06:58

nvcc编译器之GPU代码编译（chapter 5）

目录5.GPU编译5.1GPU多代架构5.2GPU特性列表5.3应用兼容性5.4虚拟架构5.5虚拟架构特性列表5.6兼容性补全机制5.7nvcc示例5.GPU编译本章描述了由nvcc与CUDA驱动协同维护的
敩科炼技堂·2022-11-22 06:58

【深度学习】【mmdetection】FCOS代码阅读一

#创建虚拟环境condacreate-nopen-mmlabpython=3.7-ycondaactivateopen-mmlab#记得使用‘nvcc-V’查看自己cuda的版本，然后到p
Hanawh·2022-11-22 05:18

win10中如何切换CUDA的不同版本

10.0和11.4现在要切换11.4一：将CUDA_PATH中的10.0更改为11.4（更改版本看自己已经拥有的）二：系统变量>双击Path将关于11.4的两个文件上移一路确定退出重新打开cmd输入nvcc
我变成了柴犬·2022-11-22 03:54

CUDA升级和版本切换方法

cuda-10.1/bin:…哪个在前面哪个就是你的CUDA版本查看软链接ls-l/usr/local如果你的电脑里有多个CUDA，哪个路径在你的系统默认路径，哪个就是你当前在使用的版本快速查看CUDA版本nvcc-V
原来的就挺好·2022-11-22 03:23

Ubuntu切换不同版本的cuda

然后查看当前cuda对应版本：nvcc-V打开bashrc文件夹：gedit~/.bashrc添加以下内
Airs_Gao·2022-11-22 03:22

2021年7月20日，使用yolov5训练摔倒检测模型，效果超乎你想象！！！

在cmd中输入nvcc-V,最终结果显示下图即确定你的cuda10.0环境安装成功。
萧鼎·2022-11-22 03:10

cuda版本nvidia-smi和nvcc -V显示不同

Cuda的driverAPI和runtimeAPI自己的ubuntu系统安装pytorch时发现nvidia-smi和nvcc-V两个命令查看Cuda版本不一致CUDA有两个主要的API，driverAPI
bitzwc1124·2022-11-22 03:12

RuntimeError: No CUDA GPUs are available【解决办法总结】

windows中cmd终端输入nvcc--version可以查看版本。
qq_33467504·2022-11-22 02:52

Windows 10 安装cuda、PyTorch

选择精简安装打开cmd输入nvcc--version，显示版本号即为安装成功：cmd中输入setcuda，可以查看CUDA设置的环境变量。CUDA_PATH=C:\ProgramFiles\NV
安谦柔·2022-11-21 19:27

cuda、cudnn和torch的下载以及对应一些命令

要用torch的GPU训练模型，需要下载cuda、cudnn和torch的做法如下win+R打开cmd命令行界面nvcc--version查看cuda版本，最好下载cuda和torch对应的版本。
liuzelin680·2022-11-21 17:33

CUDA版本不同：nvidia-smi和nvcc -V

1.问题之前就发现，nvidia-smi中的CUDA版本与nvcc不一致，nvidia-smi的结果显示CUDA版本是11.0，而从nvcc-V命令来看，却是CUDA10.0。但是跑代码也没啥问题。
Sophia$·2022-11-21 04:44

pytorch安装过程中出现torch.cuda.isavailable()=False问题

1.cuda是否安装正确nvcc-V2.cudnn是否安装正确nvidia-smi3.安装Anaconda4.更换清华源-不做描述5.安装虚拟环境6.安装pytorchhttps://pytorch.org
夜石·2022-11-21 02:39

nvcc fatal : Value ‘c++14‘ is not defined for option ‘std‘

openpose编译出错:nvccfatal:Value'c++14'isnotdefinedforoption'std'.但是根本没有搜到相同的问题及答案,这里根据类似错误记录我的解决方案(PS:此方法同样适用于caffe编译，因为原理是一样的）这里贴出openpose编译白痴教程:https://blog.csdn.net/qq_38198286/article/details/1161307
温温最可爱·2022-11-21 02:38

win10安装pytorch-gpu

步骤总结：1.下载cudatoolkit11.3,完成环境配置path,安装后cmd窗口输入nvcc-V查看安装信息2.下载cudaa11.x,解压缩到cuda11.3覆盖三个文件夹3.condacreate-nmytorchpython
anglegou·2022-11-21 01:46

记录一下Pycharm+Anaconda3+pytorch框架搭建的过程

记录自己搭建Pytorch走过的坑1.首先检查自己电脑的显卡版本（如果没有去下）nvcc-V2.之后对应自己的Python等的版本。
想学算法的蒟蒻·2022-11-21 01:11

Ubuntu16.04下安装多版本cuda和cudnn

256GSSDubuntu16.0.4+anaconda3+tensorflow-gpu(0.12.1)电脑已经安装CUDA9+cuDNN7.1，本次安装CUDA8.0.44+cuDNN5.1相关命令：查看cuda版本：nvcc-V
tiankong_hut·2022-11-21 00:15
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