cudnn | 易学教程

Google Colab Error : Failed to get convolution algorithm.This is probably because cuDNN failed to initialize

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问题 UnknownError: Failed to get convolution algorithm. This is probably because cuDNN failed to initialize, so try looking to see if a warning log message was printed above. [[{{node conv2d_1/convolution}} = Conv2D[T=DT_FLOAT, data_format="NCHW", dilations=[1, 1, 1, 1], padding="VALID", strides=[1, 1, 1, 1], use_cudnn_on_gpu=true, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0"](zero_padding2d_1/Pad, conv2d_1/kernel/read)]] [[{{node metrics/acc/Mean/_255}} = _Recv[client_terminated=false,

更换/下载cudnn出现错误libcudnn.so.7: cannot open shared object file: No such file or directory解决方案

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报错信息： Traceback (most recent call last): File "/home/leander/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow.py", line 58, in <module> from tensorflow.python.pywrap_tensorflow_internal import * File "/home/leander/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow_internal.py", line 28, in <module> _pywrap_tensorflow_internal = swig_import_helper() File "/home/leander/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/pywrap_tensorflow_internal.py", line 24, in swig_import_helper _mod = imp.load_module('_pywrap_tensorflow_internal', fp,

Would cuDNN v6.0 work with TensorFlow currently?

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问题 Do we specifically need cuDNN v5.1 (as suggested) for TensorFlow, or would the latest version (v6.0) work as well? Is there backward compatibility in cuDNN versions? 回答1: No, cuDNN 6.0 is not supported in the latest 1.2 version. But there is a hope: the official release notes tell the following: TensorFlow 1.2 may be the last time we build with cuDNN 5.1. Starting with TensorFlow 1.3, we will try to build all our prebuilt binaries with cuDNN 6.0. While we will try to keep our source code

First tf.session.run() performs dramatically different from later runs. Why?

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问题 Here's an example to clarify what I mean: First session.run(): First run of a TensorFlow session Later session.run(): Later runs of a TensorFlow session I understand TensorFlow is doing some initialization here, but I'd like to know where in the source this manifests. This occurs on CPU as well as GPU, but the effect is more prominent on GPU. For example, in the case of a explicit Conv2D operation, the first run has a much larger quantity of Conv2D operations in the GPU stream. In fact, if I

win7+ cuda 10 + cudnn7 + tf2.0

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1、下载 CUDA cuDNN local 是完整的安装包 (离线安装) network 是一个下载器然后使用下载器再下载安装包（在线安装） –by feifei 2、简介 CUDA : 是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构. CUDNN: NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中，如谷歌的Tensorflow 简单的插入式设计可以让开发人员专注于设计和实现神经网络模型，而不是简单调整性能，同时还可以在GPU上实现高性能现代并行计算两者关系： cuDNN是基于CUDA的深度学习GPU加速库，有了它才能在GPU上完成深度学习的计算。想要在CUDA上运行深度神经网络，就要安装cuDNN。 /* */ CUDA相当于平台，cuDNN相当于平台上的工具，安装cuDNN 才能使GPU进行深度神经网络的工作，工作速度相较CPU快很多。 3、安装CUDA 安装CUDA（默认路径安装，否则可能会出问题）切记：若安装了360等安全软件，需要一直在看着点“允许运行” （安装选项全选保险）自定义安装，都勾选。 —没有安装Greforce, 配置CUDA环境： Path： C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10

第二篇，搭建机器学习基础环境

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文章目录写在前面 STEP.1 安装CUDA10.2 STEP.2 安装cuDNN7.6.5 结束写在前面上一篇文章（从0开始安装Ubuntu ）中，讲解了如何安装Ubuntu 18.04系统，以及安装完系统后的一些后续工作。这篇文章主要讲解如何安装Nvidia相关的机器学习开发基础环境。还是老前提，使用本文的方式进行安装，需要有一个好用的梯子。要做的事情：安装Nvidia驱动与CUDA10.2 安装对应CUDA10.2版本的cuDNN7.6.5 机器配置： CPU：i9-7940X GPU：1080Ti × 2 内存：64G 磁盘：1T SSD + 2T HDD STEP.1 安装CUDA10.2 选用10.2这个版本目前是存在一些小问题的，tensorflow最新版本目前只支持CUDA10.0，不过问题不大，后面都能解决。如果不放心也可以安装10.0版本，安装过程都是一样的。可能有人会有疑问，正常安装方式是先安装显卡驱动，然后再安装CUDA，为什么这里直接先CUDA？我之前也是这么安装的，但是存在一个问题，当显卡驱动与CUDA不能很好的匹配，则需要重新安装显卡驱动，然后再安装CUDA，比较耽误时间。后来我就采用这种方式，直接使用CUDA里面包含的显卡驱动，这样就能一气呵成，同时安装了显卡驱动与CUDA。首先，访问Nvidia Cuda网址，下载安装脚本。

【深度学习】深度学习环境配置

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第一步：安装显卡驱动首先在system settings选择software update，选择additional drivers，如果有相应的英伟达显卡驱动，直接点安装，即完成；如果没有先去显卡驱动官网按照显卡型号下载相应的驱动程序，网址:https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 驱动选择实例：移除本机上的其他显卡驱动: sudo apt-get remove –purge nvidia-* 安装显卡驱动 sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.xx.run 安装完成后重启才会有效。第二步：安装CUDA：在官网下载相应的cuda版本,现在有cuda10.1版本的，其他版本参考官网安装命令: 官网链接：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 安装: sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-10-1-local-10.1.243-418.87.00_1.0-1_amd64.deb sudo apt-key add /var/cuda-repo-10-1-local-10.1.243-418.87.00/7fa2af80.pub sudo apt-get update sudo apt-get -y install

Ubuntu安装CUDA、cuDNN、PyTorch

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安装显卡驱动 1.安装显卡驱动进入 System Settings —— Software & Updates —— Additional Drivers ，选择 Using NVIDIA binary driver-version xxx.yyy from nvidia-xxx(proprietary) ，如图1所示。 2.验证显卡驱动安装完成后，命令行输入 nvidia-smi ，显示显卡相关信息，如图2所示。安装CUDA 1.使用SDKManager安装，具体安装步骤待补充。 2.验证CUDA，查看CUDA版本打开终端，输入 cat /usr/local/cuda/version.txt ，若CUDA已正确安装，如图3所示。安装cuDNN 参考： NVIDIA cuDNN安装说明 1.下载cuDNN 下载地址，根据CUDA版本选择cuDNN版本。选择 cuDNN Library for Linux 即可如图3所示。 2.安装cuDNN 按照此链接说明 2.3.1. Installing From A Tar File 安装。 3.验证cuDNN，查看cuDNN版本打开终端，输入 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 ，若cuDNN已正确安装，如图5所示。安装Miniconda

【001】配置深度学习GPU加速环境（win10操作系统下，Cuda以及Cudnn安装）

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1、实验环境【1】基础操作系统win10、 Anaconda3.5.1、 Python：base环境是Python3.7，可以创建独立环境编译器：Pycharm2019.2 【2】 GPU：NVIDIA RTX 2080 Ti 显卡驱动：441.66，要和cuda版本适配 CUDA：10.1 cuDNN：7.6 【3】框架 pytorch-gpu， TensorFlow-gpu，创建独立环境，注意版本，和硬件软件之间的兼容关系 2、显卡驱动方法1：利用windows的【设备管理器】来下载安装。详细见这篇文章电脑是怎么安装显卡驱动的教程-百度经验 https://jingyan.baidu.com/article/1e5468f956e45c484961b78d.html 选择在设备管理器中更新的驱动程序，都是经过微软数字签名认证的，对系统的兼容性更好，推荐使用方法2：到NVIDA官网进行下载。详细见这篇文章台式机、笔记本NVIDIA驱动程序下载安装的方法-百度经验 https://jingyan.baidu.com/article/49ad8bce8e038d5834d8fa39.html 【此电脑】右键【属性】——【设备管理器】——【显示适配器】，查看根据【RTX 2080 Ti】——去NVIDA官网查看， NVIDIA 驱动程序下载验证是否安装成功

cudnn 安装步骤

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上官网下载对应的cudnn https://developer.nvidia.com/cudnn 下载完cudnn后，命令行输入文件所在的文件夹 (ubuntu为本机用户名) cd home/ubuntu/Downloads/ tar zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz #解压文件 cd进入cudnn5.1解压之后的include目录，在命令行进行如下操作： sudo cp cudnn.h /usr/local/cuda/include/ #复制头文件再cd进入lib64目录下的动态文件进行复制和链接：（5.1.5为对应版本具体可修改） sudo cp lib* /usr/local/cuda/lib64/ #复制动态链接库 cd /usr/local/cuda/lib64/ sudo rm -rf libcudnn.so libcudnn.so.5 #删除原有动态文件 sudo ln -s libcudnn.so.5.1.5 libcudnn.so.5 #生成软衔接 sudo ln -s libcudnn.so.5 libcudnn.so #生成软链接来源： https://www.cnblogs.com/alexanderkun/p/6908191.html

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