ubuntu16.04安裝cuDNN

阿新 • • 發佈：2019-02-20

1. 首先到Nvidia官網下載cuDNN，注意版本的選擇，我這裡下載的是cuDNN v5.0 Library for Linux，如下圖：
這裡寫圖片描述
2. 解壓

tar -zxvf cudnn-7.5-linux-x64-v5.0-ga.tgz

3. 在cuda目錄下執行

sudo cp include/cudnn.h /usr/include
sudo cp lib64/libcudnn* /usr/lib/x86_64-linux-gnu/
sudo chmod a+r /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn*

完成

ubuntu16.04安裝cudnn(nvidia 384,cuda9.0)

問題：在ubuntu16.04上安裝cudnn，本機已經提前安裝NVIDIA384和cuda9.0 解除安裝之前安裝的cudnn： sudo rm -rf /usr/local/cuda/include/cudnn.h sudo rm -rf /usr/local/

ubuntu16.04安裝cuDNN

1. 首先到Nvidia官網下載cuDNN，注意版本的選擇，我這裡下載的是cuDNN v5.0 Library for Linux，如下圖： 2. 解壓 tar -zxvf cudnn-7.5-linux-x64-v5.0-ga.tgz 3. 在c

ubuntu16.04 CUDA, CUDNN 安裝

1.8 ubuntu16 lib64 mod 安裝 arch linu 6.0 tar 這次介紹的是使用 tensorflow1.8, cuda9.0, cudnn7.0的版本 https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-a

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_

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

Ubuntu16.04 安裝 Nvidia Driver、CUDA、cudnn

2018.12.19 ————— Ubuntu 16.04 Nvidia Graphics Card: GeForce GTX 1070 Nvidia Graphics Driver CUDA 9.0 cuDNN v7.4.1 (Nov 8, 2018), for CUDA 9.0

Ubuntu16.04 安裝 CUDA、CUDNN、OpenCV 並用 Anaconda 配置 Tensorflow 和 Caffe 詳細過程

1.配置環境 2.安裝顯示卡驅動、CUDA 和 CUDNN 在Ubuntu系統中的 System Settings -> Software & Updates -> Additional Drivers 安裝相應的顯示卡和C

ubuntu16.04 安裝CUDA 8.0 和 cuDNN 5.1 /cudnn6.0，可適用於gpu版本的(tensorflow,caffe,mxnet)

轉載https://zhuanlan.zhihu.com/p/27890924文章，略有修改，感謝原作者環境： ubuntu 16.04GTX 960 安裝步驟安裝Nvidia驅動系統設定 --> 軟體與更新 --> 附加驅動，如下圖選擇nvidia官

ubuntu16.04 安裝配置matlab+python +cuda8.0+cudnn+opencv3.1的caffe環境

　　網路上有很多ubuntu上caffe配置環境的帖子，本人照著其中的許多進行了參考，都出現了或多或少的錯誤，很多地方也有差異。於是自己整理了下自己的安裝過程，成功進行了測試，跑通了faster-rcnn。配置環境時間為2017.1.4 系統ubuntu16.04 一：顯示卡驅動的安裝：　　選擇電腦匹配

Ubuntu16.04中cuDNN安裝教程

1.下載 2.解壓 gzip -d cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz tar xf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tar 3.複製 su

Ubuntu16.04安裝CUDA+cuDNN+GPU版TensorFlow過程記錄

一、安裝環境說明軟體版本下載連結說明 Ubuntu系統 16.04-64位 … … Python anaconda 3.6 不使用系統自帶的2.7版本 CUDA cuda_8

Ubuntu16.04+CUDA+cuDNN+Opencv3.4.1+Caffe安裝記錄

注意驅動版本一定要和CUDA版本對應，否則會出現CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version錯誤，建議按照官網教程一步一步來。先安裝各種依賴項，否則出錯了一個一個安

為深度學習環境安裝開源深度學習框架Tensorflow（Ubuntu16.04+CUDA+cuDNN+Anaconda+Tensorflow）

前一篇文章《Ubuntu16.04+GTX1050+CUDA8.0配置深度學習環境》已經介紹瞭如何配置深度學習環境，本文介紹下如何配置深度學習框架Tensorflow。TensorFlow是谷歌基於D

Ubuntu16.04安裝cuda及cudnn

開啟CUDA 8.0 Samples預設安裝路徑，終端輸入 cd /home/its/NVIDIA_CUDA-8.0_Samples （its是我的使用者名稱） sudo make all –j16 （16核，根據你的電腦配置，核越多執行越快）出現“unsupported GNU version! gcc v

ubuntu16.04安裝Nvidia顯示卡驅動、CUDA8.0和cudNN V6

Nvidia顯示卡驅動安裝在ubuntu搜尋框輸入軟體更新，開啟 "軟體和更新" 對話方塊，在附加驅動裡選擇系統檢測到的Nvidia驅動，應用更改，重啟系統：安裝完成之後檢視GPU驅動版本以及相關資訊：nvidia-smi或者使用另一個指令也可以檢視GPU驅動版本：cat

【安裝】ubuntu16.04更改CUDNN版本

tar zxvf cudnn-8.0-linux-x64-v6.0.tgz 3、刪除原來的CUDNN sudo rm -rf /usr/local/cuda/include/cudnn.h sudo rm -rf /usr/local/cuda/li

Ubuntu16.04安裝Appium

ubun post gist cnblogs vim etc str bin https 準備工作 1、安裝Node 下載地址：https://nodejs.org/en/download/ 下載完後解壓，設置環境變量配置Node環境變量$sudo vim /etc/p

Ubuntu16.04安裝docker

加密 cep 避免會有網址支持 start oca usermod 　　轉自：http://www.cnblogs.com/lighten/p/6034984.html 　　本篇主要翻譯一下官方指導ubuntu下安裝docker指南，方便查閱，官方指導網址：

Ubuntu16.04安裝Nginx

++ .gz lib .html 業界 pan nbsp 依賴庫依賴 nginx是一款軟負載均衡服務器，在業界普遍使用。本文將記錄如何在ubuntu 16.04上配置nginx。首先在官網下載最新版本，本文使用的是1.12.0版本，下載地址為：http://nginx.

ubuntu16.04 安裝composer和 laravel

all option ubuntu16 使用 nts force disable span get 一、安裝composer $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install wget 下載composer.phar $

ubuntu16.04安裝cuDNN

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