cudnn专题

Ubuntu 20.04安装显卡驱动、CUDA和cuDNN（2024.06最新）

一、安装显卡驱动 1.1 查看显卡型号 lspci | grep -i nvidia 我们发现输出的信息中有Device 2230，可以根据这个信息查询显卡型号查询网址：https://admin.pci-ids.ucw.cz/mods/PC/10de?action=help?help=pci 输入后点击Jump查询我们发现显卡型号为RTX A6000

显卡nvidia的CUDA和cuDNN的安装

显卡版本，和nvidia下载的 CUDA版本和CUDNN的关系 1. 显卡版本 nvidia-smi 硬件环境：显卡版本 4090 + NVIDIA-SMI-555.85 我的驱动是510.85.02，驱动附带cuda=12.5 2. nvidia下载的cuda版本 nvcc -V 我下载的是cuda12.5 cuda在安装版本过程中需要确定安装版本!!! 在安

安装cuda、cudnn、Pytorch（用cuda和cudnn加速计算）

写在前面最近几个月都在忙着毕业的事，好一阵子没写代码了。今天准备跑个demo，发现报错 AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled 不知道啥情况，因为之前有cuda环境，能用gpu加速，看这个报错信息应该是Pytorch下没有可用的cuda，不知道咋没了。因而决定从头开始配置一下环境，以此博文记录一下~ 安装cuda

Tensorflow-GPU CUDA cuDNN版本支持关系(windows)

数据来源：https://www.tensorflow.org/install/source VersionPython versionCompilerBuild toolscuDNNCUDAtensorflow_gpu-1.12.03.5-3.6MSVC 2015 update 3Bazel 0.15.079tensorflow_gpu-1.11.03.5-3.6MSVC 2015 updat

下载cuDNN历史版本方法

下载cuDNN历史版本方法打开https://developer.nvidia.com/登录。点击Deep Learning SDK 点击Download deep learning software 点击cuDNN 点击Download 填完一系列问卷之后就可以进行下载：

在Deeplearning4j中使用cuDNN

在Deeplearning4j中使用cuDNN Deeplearning4j支持cuda，但是也支持使用cuDNN实现更进一步的加速。自从版本0.9.1之后，CNNs和LSTMs网络都支持cuDNN加速。注意： cuDNN并不支持GravesLSTM网络层，请考虑使用LSTM网络层进行替代。为了使用cuDNN，你首先需要切换Nd4j的后端至CUDA后端。这个可以通过在你项目中的pom.xml

windows下配置gpu加速——cuda与cudnn安装

windows下配置gpu加速——cuda与cudnn安装一、系统情况二、安装工具准备三、工具安装1、显卡驱动安装2、cuda9.0安装3、cudnn9.0安装4、vs2015安装四、使用vs2015编译cuda 一、系统情况系统：windows7 gpu：quadro p620 注意：pascal架构显卡只能使用cuda8.0，所有资源(除显卡驱动)见该网盘地址二、

CUDA、CUDNN、Torch的配置

文章目录一、配置CUDA1.CUDA下载2.CUDA安装3.CUDA配置环境4.CUDA是否配置成功三、配置CUDNN四、配置torch1.创建Python 3.8环境并激活2.下载torch-GPU版本一、配置CUDA Win+R打开命令行，输入cmd，在终端输入：nvidia-smi。查看本机的GPU信息 1.CUDA下载 CUDA下载链接：https:

windows下安装cuda+cudnn+python人工智能环境

安装python3 https://www.python.org/downloads/windows/ https://www.python.org/ftp/python/3.9.13/python-3.9.13-amd64.exe 以Tesla T4显卡为例安装显卡驱动 https://www.nvidia.cn/content/DriverDownloads/confirmation

ubuntu 16.04安装nvdia驱动，cuda驱动以及cudnn

一. nvidia驱动安装 1. 查询显卡型号 nvidia-smi -L 出现显卡型号，我的是：GPU 0: GeForce RTX 2080 SUPER 2. 查询显卡驱动网址：https://www.geforce.cn/drivers 输入显卡型号并搜索，列表中会出现很多驱动版本，选择一款驱动 3.安装显卡驱动网上常见的做法是：从命令行系统安装，巨麻烦，推荐使用ap

NVIDIA DIGITS 学习笔记（NVIDIA DIGITS-2.0 + Ubuntu 14.04 + CUDA 7.0 + cuDNN 7.0 + Caffe 0.13.0）

NVIDIA DIGITS-2.0 + Ubuntu 14.04 + CUDA 7.0 + cuDNN 7.0 + Caffe 0.13.0环境配置引言 DIGITS简介DIGITS特性资源信息说明 DIGITS安装软硬件环境硬件环境软件环境操作系统安装DIGITS安装前准备安装CUDA70deb方式显卡切换安装cuDNN70安装Caffe-0130 安装DIGITS启

基于ubuntu安装cuda,cuDNN

1.cuda驱动安装（1）下载驱动 NVIDIA 驱动程序下载，根据自己的GPU型号旋转相应的驱动进行下载，下载后的驱动程序放入主目录下（/home/my_work），这是因为在后续的驱动纯命令行安装环境下，不支持中文输入，不容易切换目录。（2）卸载原有驱动两种方式，如果新装的的系统，就不必执行以下代码 #for case1: original dr

PyTorch、显卡、CUDA 和 cuDNN 之间的关系

概述 PyTorch、显卡、CUDA 和 cuDNN 之间的关系及其工作原理可以这样理解：显卡 (GPU) 显卡，特别是 NVIDIA 的 GPU，具有大量的并行处理单元，这些单元可以同时执行大量相似的操作，非常适合进行大规模矩阵运算，如深度学习中的卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）的计算。 CUDA CUDA（Compute Unified Device Archit

记录深度学习GPU配置,下载CUDA与cuDnn,安装tensorflow

目标下载: cuda 11.0.1_451.22 win10.exe cudnn-11.0-windows-x64-v8.0.2.39.zip Anaconda的安装请看别的博主的,这里不再赘述看看自己电脑的cuda 方法一:打开英伟达面板查看方法二:使用命令行随便找个文件夹,在顶部路径输入"cmd" 输入下面命令 nvidia-smi 我的目标下载cu

【nvidia】3.cuda及cudnn安装

文章目录第一步：检测显卡的计算能力以及匹配的cuda版本第二步：检查显卡驱动版本以及可适配的cuda版本第三步：安装CUDA 10第四步：设置cuda的路径变量第五步：运行CUDA example,验证安装是否正确第六步：下载并安装CuDNN 在系统显卡安装完成以及旧版本卸载后，初装cuda toolkit。第一步：检测显卡的计算能力以及匹配的cuda版本可

Cannot load cudnn shared library. Cannot invoke method cudnnGetVersion.

PaddleDetection 运行时报错解决方案报错信息 Traceback (most recent call last):File "/PaddleDetection/deploy/pipeline/pipeline.py", line 1103, in <module>main()File "/PaddleDetection/deploy/pipeline/pipeline.py",

加速模型训练 GPU cudnn

GPU的使用在定义模型时，如果没有特定的GPU设置，会使用 torch.nn.DataParallel 将模型并行化，充分利用多GPU的性能，这在加速训练上有显著影响。 model = torch.nn.DataParallel(model).cuda() cudnn 的配置： cudnn.benchmark = True 缺点：加了之后论文不能复现

（超详细）win10+VS2015+CUDA 8.0+cuDNN v5.1配置OpenPose v1.3不用CMake（学习记录一）

OpenPose v1.3配置过程详细记录参考文章配置过程：https://blog.csdn.net/zb1165048017/article/details/82115724 VS2015安装：https://blog.csdn.net/ZhaDeNianQu/article/details/102883780 CUDA安装参考1：https://blog.csdn.net/zzpon

ubuntu 安装NVIDIA+cudnn+cudn+caffe

ubuntu 安装NVIDIA+cudnn+cudn+caffe 安装anaconda 用bash进行安装添加环境变量, 包括bin目录和lib目录安装NVIDIA sudo apt-get remove –purge nvidia-*chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-384.90.runsudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-384.90.run

【PyTorch】torch.backends.cudnn.benchmark 和 torch.backends.cudnn.deterministic

1. torch.backends.cudnn.benchmark 在 PyTorch 中，torch.backends.cudnn.benchmark 是一个配置选项，用于在运行时自动选择最优的卷积算法，以提高计算效率。这个设置特别针对使用 CUDA 和 cuDNN 库进行的运算，并在使用具有变化输入尺寸的网络时有很大帮助。让我们更详细地解释这个设置的功能和应用场景。什么是 cuDNN？

ubuntu 22.04下面安装cuda、cudnn等的配置过程

一、正常安装ubuntu 22.04系统，安装以后sudo apt update,sudo apt upgrade更新软件到最新版。二、安装cuda 到下面的地址去下载cuda离线安装包，根据cpu指令集架构等选择正确的选项： https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Linux&target_

windows10搭建CUDA和cuDNN环境（亲测成功）

1 CUDA到底是个啥统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture, CUDA)是由NVIDIA推出的、只能用于自家GPU的通用并行计算架构，该架构能够使GPU解决复杂的计算问题。所谓并行计算，计算的原则可以概括为：一个大问题可以被划分为很多可以同时解决的小问题，并对这些小问题同时进行处理计算的过程。CUDA中计算分为两部分，串行部分在Host上执

解决RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED

下图说明在一瞬间我的GPU就被占满了我的模型在训练过程中遇到了 CUDA 相关的错误，这是由于 GPU资源问题或内存不足导致的。这类错误有时候也可能是由于某些硬件兼容性问题或驱动程序问题引起的。为了解决这个问题，可以尝试以下几个解决方案：降低批次大小：减小批次大小可以减少每次迭代对 GPU 内存的需求，有助于避免内存不足的问题。确保足够的 GPU 内存：确保在训练开始前没

cuda和cudnn的安装(ubuntu22.04环境)

一、安装准备安装依赖 sudo apt-get updatesudo apt-get install g++sudo apt-get install gccsudo apt-get install make 禁用默认驱动 sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf 在末尾加上 blacklist nouveauoptions nouve

Ubuntu深度学习环境部署——显卡驱动、CUDA、cuDNN、pytorch

第一步：显卡驱动装最新版驱动查看显卡信息 nvidia-smi 第二步：CUDA 1.查看CUDA官方文档，安装与显卡驱动版本相符合的CUDA。 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 2.选择与上层库需求、编译环境相匹配的CUDA版本。 CUDA下载地址：https://developer

Linux 配置深度学习环境常用的命令 pytorch-tensorflow-cuda-cudnn-nvcc

查看cuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txt 查看cudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 查看nvcc 版本 nvcc -V