檢視cuda和cudnn版本的命令
cuda:
cat /usr/local/cuda/version.txt
cudnn:
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2
windows:
cuda:
nvcc -V
相關推薦
檢視cuda和cudnn版本的命令
cuda: cat /usr/local/cuda/version.txt cudnn: cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 windows: cuda: nvcc -V
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
【tensorflow】檢視cuda,cudnn版本命令
這兩天調系統配置,有點上火。 記錄下這兩個系統命令 cuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txt cudnn 版本 cat /usr/local/
[work] cuda和cudnn版本對應的
首先說明一下cuda和cuDNN的概念 CUDA的官方文件(參考資料1)是這麼介紹CUDA的:a general purpose parallel computing platform and programming model that leverages the parallel compu
在windows檢視CUDA、cudnn 版本
1,輸入如下指令,檢視cuda版本 nvcc -V 或者進入到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0 目錄,輸入如下指令檢視 cat version.txt 2,進入到C:\Program Files\NV
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
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
linux查看cuda版本和cudnn版本的命令
cal round div bsp txt top otto add local nvcc –V 或者: CUDA: cat /usr/local/cuda/version.txt cudnn: cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h |
Caffe使用新版本CUDA和CuDNN
版本 time ted TP CA sigmoid 文件替換 caffe 腳本 因為一些原因還是需要使用別人基於Caffe的代碼,但是代碼比較老,默認不支持高版本的cuda或者cudnn 怎麽辦呢?基本上就是把最新官方Caffe-BVLC的幾個關鍵文件拿過來替換即可。 腳本
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
Windows環境下,如何為TensorFlow-GPU選擇正確的CUDA版本和cuDNN版本
又雙叒一次重新安裝系統,不得不再次安裝Python3和TensorFlow-GPU。 其實如果在Python3下只安裝的是TensorFlow-CPU版本的話,非常簡單,直接在命令列內敲: pip3 install tensorflow就行。然而,
ubuntu安裝配置caffe-ssd gpu版本,配置cuda和cudnn
寫在前面:電腦聯想Y410,顯示卡755,ubuntu16.04,本文是caffe-ssd,沒有安裝anaconda,使用的python是系統自帶的2.7版本,以前安裝anaconda後兩種python版本管理不好會出錯。1、將gcc版本降低cuda8.0對應的gcc版本是5
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
關於CUDA和CuDNN配置的小問題
---恢復內容開始--- 為了方便組員操作,簡單寫一下CUDA的配置啦。 首先你需要一臺電腦,有NVIDIA顯示卡的那種(就那個煤氣灶,你懂我意思吧),然後就繼續往下走吧,如果沒有的話可以找一下右上角的紅叉了,這篇文章對你可能麼得用處了。 怎麼知道我還要不要往下看呢,右鍵->我的電腦->管理
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
ubuntu16.04安裝多個CUDA、cuDNN版本並自由切換
之前安裝了CUDA8.0,cuDNN5.1,現在同時想用另一個版本,所以安裝兩個版本的CUDA、cuDNN來回切換這樣就不用來回解除安裝安裝了。 1、下載CUDA9.0 進入到下載的檔案所在目錄 cd ~/Downloads 安裝CUDA sudo sh cuda_
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
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
檢視JSP和Servlet版本+ 如何檢視JSP和Servlet版本
如何檢視JSP和Servlet版本 找到jsp-api.jar和servlet-api.jar ,分別開啟META-INF下的MAINMEFT.MF檔案,檢視對應的版本。 例: JSP版本: