cudnn

我的系统是Ubuntu18.04、64位，选择CUDA10版本如下： STEP1： CUDA官网 选择适合自己系统的版本下载。 STEP2：安装CUDA 在命令行中键入： sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run 如果驱动是独立安装了，一定要选择不安装驱动！ 选择如下： 会提示： ***WARNING: Incomplete installation! This installation did not install the CUDA Driver. A driver of version at least 384.00 is required for CUDA 10.0 functionality to work. To install the driver using this installer, run the following command, replacing <CudaInstaller> with the name of this run file: sudo <CudaInstaller>.run -silent -driver 这是因为我们在安装CUDA的时候没有选择安装驱动，提示需要安装驱动，忽略就行。 STEP3：添加环境变量： export CUDA_HOME=/usr/local/cuda export PATH

Tensorflow-GPU的具体安装步骤请参考知乎大佬文章： 点这里 1.安装tensorflow-gpu前先确定好你电脑对应的CUDA和cuDNN版本 这里我的建议是，不要安装最新的CUDA(别问我为什么，一般和你的电脑不兼容)，比如我的显卡GTX1050对应的CUDA为10.2，但是我还是装了CUDA10.0才正常运行代码。选择比你电脑显卡对应的CUDA低两个版本的CUDA最好。 至于cuDNN，这个很好搞，自行百度CUDA对应的cuDNN版本，比如CUDA10.0 对应cuDNN2.6.0 (注意可以有多个cuDNN与同一个版本的CUDA对应，都可以使用) 2.选择tensorflow-gpu版本以及与其兼容的keras版本 Tensorflow和CUDA及cuDNN的对应： 点这里 Tensorflow-gpu和keras-gpu版本的对应： 点这里 这样对应着下载，一般不会再有什么问题了 这里提醒一下，不用非得一一对应，举个例子，我的CUDA为10.0，但我装的tensorflow-gpu为1.10.0 依然可以正常使用，而不用非得是1.13.0版本 待续… … 来源： CSDN 作者： 不讲话的小曼 链接： https://blog.csdn.net/qq_42940160/article/details/104108874

1、查看内核版本 Ubuntu16.04+cuda10.1官方安装指导的补充说明 $ lspci | grep - i nvidia $ uname - m & & cat / etc / * release $ gcc - - version $ uname - r deepin的内核是4.15，与ubuntu18.04一样，各种安装文件应该下载对应版本。 2、安装闭源显卡驱动 cuda文件包含显卡驱动，可以分两次安装cuda，第一次安装驱动，第二次安装cuda-toolkit； 我直接到 官网 下载一个最新的驱动，430 参考文章 在Deepin系统中安装英伟达NVIDIA显卡驱动的方法 NVIDIA安装前 可以再显卡驱动管理器设置，或者： 需要在安装驱动之前首先禁止nouveau驱动，在Deepin中运行以下命令： sudo nano /etc/modprobe.d/blacklist.conf 然后在打开的blacklist.conf文件中添加如下内容： blacklist nouveau options nouveau modeset=0 然后执行命令： sudo update-initramfs -u 一直等到检测结束，退出重启电脑，重新启动后验证是否成功，运行以下命令： lsmod | grep nouveau 注：如果页面没什么反应、无输出什么内容即为成功。

CUDA ：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html cuDNN ：https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/index.html#installwindows WIN10安装CUDA10 CUDA Toolkit 10.0 Download：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 按图下载。（可以离线安装[local]，也可在线下载安装[network]）。 下载完成后，打开安装程序： 安装路径可以默认也可以自定义。之后点击ok就行。 等待。。。。。。 继续等待。。。。。。 点击同意并继续 如果不知道怎么选，就选择精简安装。 我也不知道按那个，so 我全部安装?? 可以选择默认路径或者自定义安装路径，记下安装的路径。 最终“下一步”，然后“完成”就行。 配置系统环境变量，选择path： 如图： 检查是否有下图中的两个环境变量 验证安装：nvcc -V CUDA安装成功！ WIN10安装cuDNN cuDNN Download：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

windows10下 tensorflow2.0 gpu 安装 安装显卡驱动。 确定python、cuda和cudnn对应的版本 安装cuda 安装cudnn cmd下命令： pip install tensorflow-gpu 来源： CSDN 作者： 夏华东的博客 链接： https://blog.csdn.net/weixin_44493841/article/details/103827397

TensorFlow-GPU安装整理 菜鸟一只，学百家之精，在实践中成长，在记录中升华。 ——蓦舟遥 前言（我的第一篇CSDN博文） 最近学习TensorFlow，但是由于先前装的TensorFlow-CPU版本觉得程序跑的有点慢，所以我开始了GPU之旅。安装的过程确实玄学曲折了点，在此期间自己看了很多博主的博文，经此一役，决定以后根据我的实践过程，记录自己学习过程，给自己以后留个备忘录，当然如果可以帮助别人就很荣幸。 如果有朋友碰到了我博文没有提到的问题，并且也顺利解决了，可以留言给我，毕竟我希望集合百家方法，可以帮助更多的人。 前期准备工作 在安装Tensorflow-GPU之前，首先需要对我们安装的材料理清楚。 安装材料： Anaconda CUDA cuDNN 本文用例 安装流程全程在Anaconda Prompt中完成，Anaconda3，TensorFlow-GPU 1.13.1，CUDA 10.0.13，cuDNN7.4.1， Python 3.6 0 检查自己的电脑是否可以安装TensorFlow-GPU版本 不是每一台电脑都可以安装TensoFlow-GPU版本，首先要检查你的GPU是否支持。 以我的电脑为例： 打开NVIDIA控制面板，在帮助中点击系统信息。 点击组件，查看自己的GPU支持CUDA版本 1 Anaconda安装 官网下载地址： https:/

1 Ubuntu16.04.6安装 1.1 Ubuntu安装时出现“failed to load ldlinux.c32” 刻录映像时写入方式选择”RAW”，成功解决！！！ 1.2 wifi无法使用问题 进入/etc/modprobe.d/文件夹下创建.conf文件，把影响无线wifi开关的“东西”加入黑名单。这个“东西”每种型号品牌的都不一样，在部分联想电脑上是ideapad_laptop，在其他电脑上有可能是其他的名字。 sudo gedit /etc/modprobe.d/ideapad.conf 打开文件后在第一行输入 blacklist ideapad_laptop 保存并关闭后再执行 sudo modprobe -r ideapad_laptop 重启之后，右上角的wifi就可以使用了。 注：modprobe命令用于智能地向内核中加载模块或者从内核中移除模块。 1.3 Chrome安装 https://dl.google.com/linux/direct/google-chrome-stable_current_amd64.deb sudo dpkg -i google-chrome* 1.4 git: command not found sudo apt-get install git -y 1.5 dpkg: error: dpkg frontend is

----------需要声明的GPU环境的配置比较麻烦。我虽然装好了，但是也是废了好大的劲。系统差点崩溃了。这里这时在记录安装的过程，并不是安装教程。 -------------------------安装nvidia显卡驱动--------------- 如果想要让GPU发挥作用，那么需要安装显卡驱动。可知直接从http://www.nvidia.cn/page/home.html网站下载和CUDA版本相对应的驱动，然后进行安装。 ---------------------------CUDA及cuDNN的安装 貌似tensorflow2.0对CUDA的版本要求比较严格，目前好像cuda-10.0版本比较合适。前几天我试了cuda-10.1都不行，当然，这以后可能会改变。因为软件和它所依赖的软件都是在不断更新着的。 一、下载cuda-10.0的deb安装包并双击进行安装，然后如果有附加的补丁也一并安装 `sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb` `sudo apt-key add /var/cuda-repo-<version>/7fa2af80.pub` `sudo apt-get update` `sudo apt-get install cuda`

安装NVIDIA驱动cuda和cudnn（以Ubuntu16为例） 一.安装NVIDIA驱动 二.安装cuda 三.安装cudnn 一.安装NVIDIA驱动 根据自己的电脑的显卡版本，下载驱动文件， 网站 。 如果有NVIDIA驱动则卸载原有的NVIDIA驱动 sudo apt - get remove -- purge nvidia * 禁用nouveau 1 sudo gedit / etc / modprobe . d / blacklist . conf #在文末添加以下两行，并保存、退出 blacklist nouveau option nouveau modeset = 0 #再执行以下命令 sudo update - initramfs - u #重启后，输入以下命令若没有输出则说明禁用成功 lsmod | grep nouveau 开始安装NVIDIA驱动 2 #输入以下命令后进入黑屏界面 sudo service lightdm stop 按Ctrl + Alt + F1 进入命令行 进入 NVIDIA 文件的下载目录 sudo chmod a + x NVIDIA - Linux - x86_64 - xxx . xxx . run sudo . / NVIDIA - Linux - x86_64 - xxx . xx . run - no - opengl -