檢視 CUDA cudnn 版本

阿新 • • 發佈：2019-02-07

cuda 版本
cat /usr/local/cuda/version.txt

cudnn 版本
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

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

一. ubuntu下conda虛擬環境的操作隨著深度學習的發展，tensorflow, keras, pytorch等深度學習框架的興起和發展，或者多使用者的使用情況，使得在ubuntu下我們可能需要安裝多個深度學習框架，為了避免各個深度學習框架之間的影響，可以使用conda建立不同的虛擬環境

問題 CentOS Linux release 7.3.1611伺服器上以前裝過tensorflow1.0，cuda8.0，cudnn v5.1，原本是能正常執行tf程式，一段時間沒用，出了點小問題，故查資料解決一下 I tensorflow/strea

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

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

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

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/

前置安裝：nvidia 顯示卡驅動下一步安裝anaconda，如果安裝anaconda3就會自動去連結python3 配套的庫。首先理解下配置環境是在幹嘛：很簡單，就是安裝軟體那麼怎麼簡化這個過程，避免換個環境，就得解除安裝重灌，和別人共用一個伺服器，就為了配置環境焦頭爛額。

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

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_

1、檢視cuda版本 cat /usr/local/cuda/version.txt 2、檢視cudnn版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 Nvidia-cudnn官網 htt

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 |

ubuntu 18.04 安裝GPU +CUDA+cuDNN ：目前，大多情況下，能搜到的基本上都ubuntu 14.04.或者是ubuntu 16.04的作業系統安裝以及GPU 環境搭建過程，博主就目前自身實驗室環境進行分析，總結一下安裝過程。 1.實驗室硬體配置（就

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

在網上查的時候找到後面的網址是關鍵，這裡有個網址裡面有很多tensorflow 版本的連結 ============================另外有個更簡單的方法就是 pip install tensorflow==1.2.0 就可以了。pip

之前我嘗試過很多種方法，首先要找python對應版本的tf，又要找tf對應版本的cuda，最後還要找cuda對應版本的cudnn，麻煩事一大堆，還不一定能一次安排上，偶然間發現了conda的強大，來跟大家分享一下。首先推薦安裝Anaconda，有多好用就不多說了，基本上有

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，

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

TensorFlow官網安裝指導介面提示“執行支援 GPU 的 TensorFlow 所需滿足的 NVIDIA 要求” 檢視機器CUDA、cuDNN版本命令分別是： cat /usr/local/cuda/version.txt cat /usr/local/cuda

頭文件技術 mode black ubun 沖突 bash 更新 linu 安裝深度學習框架需要使用cuda/cudnn(GPU)來加速計算，而安裝cuda/cudnn，首先需要安裝nvidia的顯卡驅動。我在安裝的整個過程中碰到了驅動沖突，循環登錄兩個問題，以至於