PyTorch下 CUDA 和 CuDNN 安裝驗證程式
裝完gpu版的 pytorch,和給cuda裝上cudnn後,不知道裝對了沒有,找了個驗證程式驗證一下
import torch
# 若正常則靜默
a = torch.tensor(1.)
# 若正常則靜默
a.cuda()
# 若正常則返回 tensor(1., device='cuda:0')
from torch.backends import cudnn
# 若正常則靜默
cudnn.is_available()
# 若正常則返回 True
cudnn.is_acceptable(a.cuda())
# 若正常則返回 True
注意我的Pytorch版本是0.4.1,若是舊版本, 第二句話為:
a = torch.Tensor([1.]) #大寫T,舊版本沒有tensor這種形式,另外需加括號,舊版本沒有0維tensor
a.cuda()
# 若正常則返回 tensor([ 1.], device='cuda:0')
相關推薦
PyTorch下 CUDA 和 CuDNN 安裝驗證程式
裝完gpu版的 pytorch,和給cuda裝上cudnn後,不知道裝對了沒有,找了個驗證程式驗證一下 import torch # 若正常則靜默 a = torch.tensor(1.) # 若正常則靜默 a.cuda() # 若正常則返回 tensor(1., de
Ubuntu16.04下cuda和cudnn的解除安裝和升級
目錄 我一開始安裝的是cuda8.0+cudnn6.0+tensorflow+mxnet,本來是沒必要升級的,可是後來又需要安裝caffe2,caffe2的官網教程中可以看到,如果使用conda安裝的話,就只有cuda8.0+cudnn7.0或者cuda9.0+cu
ubuntu下tensorflow-gpu環境搭建(通過anaconda,不需要手動安裝cuda和cudnn)
本篇文章主要講解在Ubuntu16.04環境下,搭建TensorFlow框架,主要是GPU版本的。下面我採用conda安裝tensorflow-gpu。 第一步:安裝navidia driver 第二步:安裝anaconda 參考我的另一篇
ubuntu下tensorflow-gpu環境搭建(通過anaconda,需預先手動安裝(或環境含有)cuda和cudnn)
第一步 創造一份conda環境 conda create -n tensorflow python=3.6 第二步 啟用tensorflow環境 source activa
ubuntu下100%成功安裝torch,同時配置cuda和cudnn(不成功,則成仁)
總說這些更新不影響主體。所有更新附加在文章最後。 第一次更新: 內容:新增一些Torch7常用庫的安裝,時間:2017.3.20 第二次更新:內容:某些torch庫無法線上安裝,轉成離線安裝的方法,時間:2017.3.31 第三次更新:內容:針對安裝”cutorch”時出錯的問
ubuntu下安裝CUDA和CUDNN
參考: http://blog.csdn.net/hungryof/article/details/51557666 http://blog.csdn.net/wangkepermit/article/details/72955023 https://github.com/
環境配置6-Win10下安裝CUDA和cuDNN,配置caffe
到官網下載相應的安裝包,cuDNN為lib庫,需要先註冊NVIDIA賬號(或者連結複製到迅雷下載)。https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archivehttps://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-d
安裝CUDA和cuDNN
can power extras mdev play 優化 tde ora 邏輯 GPU和CPU區別 1,CPU主要用於處理通用邏輯,以及各種中斷事物 2,GPU主要用於計算密集型程序,可並行運作; NVIDIA 的 GeForce 顯示卡系列采用 GPU 特性進行
Ubuntu 16.04下配置GPU版CUDA和cuDNN
先介紹一下我自己的配置環境 Ubuntu 16.04 Intel i7 CPU 16G記憶體 GTX980Ti 顯示卡 1、安裝NVIDIA顯示卡驅動 (1)先在NVIDIA官網上下載對應的驅動程式,可根據自己的GPU的型號下載相應的.run檔案 例如NVIDIA-L
配置深度學習GPU加速(Cuda以及Cudnn安裝,win10作業系統下)
https://blog.csdn.net/hejunqing14/article/details/76059603 https://blog.csdn.net/Captain_F_/article/details/79171332 https://blog.csdn.net/xuyanan
windows下配置gpu加速——cuda與cudnn安裝
windows下配置gpu加速——cuda與cudnn安裝 一、系統情況 二、安裝工具準備 三、工具安裝 1、 顯示卡驅動安裝 2、cuda9.0安裝 3、cudnn9.0安裝 4、vs2015安裝 四、
安裝了anaconda不需要安裝cuda和cudnn!
我電腦i7 1060,之前一直在找匹配的cuda和cudnn,安裝出現各種問題,直到高人提醒,anaconda自帶cuda和cudnn。 我開啟開始選單裡的anaconda裡的navigator,發現cuda和cudnn狀態是installed,cuda版本是9.0,執行測
非root使用者安裝CUDA和CuDNN
這裡寫自定義目錄標題 Linux驅動程式安裝 最近一直在機器上跑pytorch,無奈公司的機器沒有root許可權,一直有版本不匹配的情況,所以自己又重新安裝了一下CUDA和CuDNN的版本,這次以CUD
ubuntu16.04 安裝雙版本cuda和cudnn
首先附上Ubuntu檢視cuda和cudnn版本的命令: #檢視當前cuda和cudnn版本,</usr/local/cuda>為實際的cuda和cudnn安裝的位置# -----檢視cuda版本----- cat /usr/local/cuda/versio
非root使用者安裝或升級CUDA和CUDNN版本
很多框架的版本都受限於CUDA和CUDNN的版本,而如果沒有伺服器的root許可權的話,這將很不方便。 非root使用者也是可以修改CUDA和CUDNN版本的。親測有效。 方法來自: https://blog.csdn.net/sinat_20280061/article/details
linux下使用python指令碼檢視CUDA和CUDNN版本
先說說用shell命令檢視CUDA和CUDNN版本的方法: 檢視CUDA版本的命令如下: cat /usr/local/cuda/version.txt 檢視CUDNN版本: cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR
我的AI之路(5)--如何選擇和正確安裝跟Tensorflow版本對應的CUDA和cuDNN版本
這個問題曾讓我折騰了一天半,真是個大坑啊,反覆把Tensorflow和CUDA裝了卸,卸了又裝,然後測試,遇到一個又一個錯誤,週六晚上弄到凌晨三點,週日上午繼續幹,終於在週日中午搞定,現在對這個問題弄得比較透徹了。 每安裝某一個Tensorflow版本時該安裝什
解決安裝好cuda和cudnn匯入tensorflow 各種報錯的問題
cuda的版本有著決定性的作用 第一次我下載的9.2 各種找不到dll檔案 改名也沒用對應好 tensorflow版本還是不行,給我報一個Failed to load the native TensorFlow runtime 第二次我下載的8.0(朋友在用),
linux安裝GPU顯示卡驅動、CUDA和cuDNN庫
搞機器學習也有一段時間了,每次部署GPU開發環境就是一場戰爭,先記錄一下基本步驟,結合網上資料和個人實踐整理如下: 1、檢查BIOS啟動項,關閉一些選項 在開機啟動項的Security選項中檢查UEFI是否開啟,如果開啟的話請立馬關掉它(重要) 在開
caffe安裝系列——安裝cuda和cudnn
長期招聘計算機視覺/深度學習等方向的工程師或實習生。感興趣的話,請傳送郵件,可以內推。 說明 網上關於caffe的安裝教程非常多,但是關於每一步是否操作成功,出現了什麼樣的錯誤又該如