cudnn

Tensorflow just released windows support. I installed the gpu version and CUDA 8.0 and python 3.5. However, after I import the tensorflow I got the following error: >>> import tensorflow I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:128] successfully opened CUDA library cublas64_80.dll locally I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:119] Couldn't open CUDA library cudnn64_5.dll I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor

1 安装Ubuntu18.04.03 lts spt@spt-ts:~$ lsb_release -a No LSB modules are available. Distributor ID: Ubuntu Description: Ubuntu 18.04.3 LTS Release: 18.04 Codename: bionic spt@spt-ts:~$ df -ah Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on udev 3.9G 0 3.9G 0% /dev tmpfs 794M 1.9M 792M 1% /run /dev/sda6 111G 5.5G 100G 6% / /dev/sda1 454M 112M 315M 27% /boot /dev/sdb1 916G 142M 870G 1% /home # swap设置了6GB 找了一个台式机，全盘格式化后，全新安装的Ubuntu18.04.3 LTS 2 安装NVIDIA显卡驱动 spt@spt-ts:~$ lspci | grep -i vga 01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GM206 [GeForce GTX 950] (rev a1) 显卡：gtx 950 驱动和CUDA对应版本好要求：

需要文件夹cuda8.0-cudnn5， cuda8.0-cudnn6 switch_cudnn.sh #usr/bin/env sh VERSION=$1 cd /media/data_1/Yang/software_install/cudnn/cuda8.0-cudnn${VERSION} sudo cp ./include/cudnn.h /usr/local/cuda/include sudo cp ./lib64/lib* /usr/local/cuda/lib64/ ##复制动态链接库 cd /usr/local/cuda/lib64/ sudo ln -snf libcudnn.so.${VERSION} libcudnn.so ##强制建立软链接 echo 'cudnn.__version__='${VERSION} 运行： ./switch_cudnn.sh 5 ./switch_cudnn.sh 6 switch_python.sh #usr/bin/env sh VERSION=$1 sudo ln -snf /usr/bin/python${VERSION} /usr/bin/python echo 'python.__version__='${VERSION} 来源： https://www.cnblogs.com/yanghailin/p

cudnn的安装非常简单 （1）下载安装文件 按需求下载 cudnn的安装文件 ： https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive Tar File的下载如下图所示，选择红方框中的选项进行下载 下载的是cudnn-*tgz的压缩包时，按下方指令进行安装： 首先解压缩下的cudnn压缩包文件 tar -xzvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.tgz 执行安装，其实就是拷贝头文件和库文件并给予权限 sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* （2）验证安装是否成功 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 如果显示 #define CUDNN_MAJOR 7 #define CUDNN_MINOR 6 #define CUDNN_PATCHLEVEL 2 -- #define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR *

y下载 https://github.com/BVLC/caffe https://github.com/BVLC/caffe/archive/master.zip gcc　　 caffe安装 有2个问题 ： 1，镜像系统类型，版本要求 2，是否使用cudnn(gpu) caffe要调用cudnn部分文件编译 (如用，cuda cudnn版本要求) ubuntu1604-py35-nvidia-tensorflow1.14-cuda9.0-cudnn7.05 nvcc 2 nvcc -V 3 wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo 4 yum install wget 5 wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo 6 wget -P /etc/yum.repos.d/ http://mirrors.aliyun.com/repo/epel-7.repo 7 yum clean all 8 yum makecache 9 yum install protobuf-devel leveldb-devel snappy

目录 一、安装CUDA 二、下载cuDNN 三、设置环境变量 四、查看安装是否成功 一、安装CUDA 1.博主这里选择 9.0 版本, CUDA历代版本 下载的网址为： https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 2.如下选择 3.执行指令： sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-9-0-local_9.0.176-1_amd64.deb sudo apt-key add /var/cuda-repo-9-0-local/7fa2af80.pub sudo apt-get update sudo apt-get install cuda 二、下载cuDNN 1.网址： https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 2.选择 7.4.1 的 cuDNN Library for Linux 下载 3.解压： sudo tar -zxvf cudnn-9.0-linux-x64-v7.4.1.5.tgz 4.复制 cuDNN 的文件到已经安装好的目录中 sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64