前言 感悟:cuda 8.0+cudnn 6.0+TensorFlow 1.3  cuda 9.0+cudnn 7.0+TensorFlow 1.7 python3.6.2+cuda 9.0+cudnn7.5+Tensorflow 1.10.0+Anaconda4.6.11 最近在新的工作站上重新装TensorFlow的GPU版本,刚开始由于省事,直接更新到最新版本1.13,然后输入hello TensorFlow程序.但是却报错“ImportError: DLL load failed: 找不

最近想学习TensorFlow深度学习编程,然后就开始查这方面的信息. 第0步是安装环境,配置环境. 首先到TensorFlow的官网查看在Windows上安装的条件和步骤. 可以仅仅安装CPU版本的,也可以安装gpu版本的,以安装gpu版本为例进行介绍,发现需要安装CUDA和cuDNN,而且CUDA要求8.0版本. 第1步:你是不是觉得你有显卡就可以安装CUDA,进行加速呢! 答案是否定的. 因为CUDA随着时间的推移,它也在不断的更新,因此,首先检查你电脑支持哪个版本的CUDA. 1>首先打

本文转载自:https://blog.csdn.net/MahoneSun/article/details/80809042 一.问题现象 CUDA.tensorflow 与 cuDNN有版本匹配的问题,经常出现安装了某一版本的 CUDA 后,tensorflow 不支持相应版本的CUDA,或者tensorflow 支持 CUDA,但与 cuDNN版本不匹配,找不到这个那个文件,网上甚至有 CUDA装错等于重装的说法,很是麻烦. 这里列举了一些我遇到过的错误(有的没有装cuDNN) CUDA9.

转载:https://blog.csdn.net/MahoneSun/article/details/80809042 CUDA.tensorflow与cuDNN的版本匹配问题 一.问题现象 CUDA.tensorflow 与 cuDNN有版本匹配的问题,经常出现安装了某一版本的 CUDA 后,tensorflow 不支持相应版本的CUDA,或者tensorflow 支持 CUDA,但与 cuDNN版本不匹配,找不到这个那个文件,网上甚至有 CUDA装错等于重装的说法,很是麻烦. 这里列举了一些

概述,需要注意以下几个问题: (1)NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦!CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架,也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行,而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用. CUDA的本质是一个工具包(ToolKit):但是二者虽然不一样的. 显卡驱动的安装: 当我们使用一台电脑的时候默认的已经安装了NVIDIA的显卡驱动,因为没有显卡驱动根本用不了显卡嘛,但是这个时候我们是没有CUDA可以

由于课题的原因,笔者主要通过 Pytorch 框架进行深度学习相关的学习和实验.在运行和学习网络上的 Pytorch 应用代码的过程中,不少项目会标注作者在运行和实验时所使用的 Pytorch 和 cuda 版本信息.由于 Pytorch 和 cuda 版本的更新较快,可能出现程序的编译和运行需要之前版本的 Pytorch 和 cuda 进行运行环境支持的情况.比如笔者遇到的某个项目中编写了 CUDAExtension 拓展,而其中使用的 cuda 接口函数在新版本的 cuda 中做了修改,使得

之前有网友提问说,基于cmake编译时如果切换cuda版本,比如我同时装了cuda8和cuda9,opencv总是找到cuda9,我想用cuda8怎么办?实际上,手头上要配置的工程是基于opencv3.1.0的,这个版本没有对cuda9.0的支持,与其去改opencv的cmake脚本源码,不如切换一下cuda版本. 查看了FindCUDA.cmake源码知道,调用cmake时指定CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR即可,例如 set CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR="D:/so

我的机器是CUDA16.04的,之前装过CUDA10.0,因为一些原因,现在需要安转CUDA9.0. 1.首先https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1604&target_type=runfilelocal 下载run版本的(如果之前没装过CUDA,可以下载deb版

转载请注明: 仰望高端玩家的小清新 http://www.cnblogs.com/luruiyuan/ 如何解决pytorch 编译时CUDA版本与运行时CUDA版本不对应 如果pytorch的编译时CUDA版本和运行时CUDA版本不一致时,由于不同的 nvcc 编译器会生成不同的动态函数代码,由此会导致自己编写的 CUDA 函数无法正确运行. 常见的错误有: undefined symbol: __cudaRegisterFatBinaryEnd (运行时为CUDA10.1,编译时CUDA版本

查看cuda版本 cat  /usr/local/cuda/version.txt nvcc -V

1. 环境 ubuntu16.04 GTX1080Ti x 4 nvidia-418 cuda-10.1 pytorch1.0.0 目标:在最新的显卡驱动下,使用不同版本的cuda和深度学习框架来执行.编译模型代码. 2. 前言 众所周知,NVIDIA的cuda版本更新的很快,且不同cuda版本不兼容,所以导致有些模型的部分layer在cuda编译时,十分的麻烦. 例如我碰到的例子,实验室需要运行flownet2.0,NVIDIA给出了官方实现,但其中有几个layer使用了cuda编写,在运行模

实验代码 import torch import torch.nn as nn #y = wx + b class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel,self).__init__() #自定义代码 # self.w = torch.rand([500,1],requires_grad=True) # self.b = torch.tensor(0,dtype=torch.float,requires_grad=True)

可以用下面的命令查看 cat /usr/local/cuda/version.txt 如果想用nvcc来查看可以用下面的命令 nvcc -V 如果环境内没有nvcc可以安装一下,教程是矩池云上如何安装nvcc 很多人会问为什么nvidia-smi里面的cuda会不一样,接下来我来介绍一下 可以看到环境内的CUDA 版本是10.2,而nvidia-smi的CUDA版本是10.0.很奇怪的是有时候绝大多数情况代码也能整成跑起来,stackoverflow上的一个解释如下: CUDA有两个主要的API

cuda版本可能对系统,驱动版本会有影响,修改之前需要先进行确认 1.检查系统版本 source /etc/os-release && echo $VERSION_ID 2.导入apt仓库和其GPG key # 第一步若输出 16.04 curl -fsSL https://mirrors.aliyun.com/nvidia-cuda/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub | apt-key add - echo "deb https://mirrors.

python3.6 无法使用tensorflow gpu 环境名称 test1 在控制台里进入环境 conda activate test1 使用python python 查看gpu能否使用 print(tf.config.list_physical_devices('GPU')) cuda版本查看 nvcc -V 10.2.89 判断是否使用了gpu: 推荐的方法是检查TensorFlow是否使用GPU如下: tf.config.list_physical_devices('GPU') 输出

Ubuntu16.04深度学习基本环境搭建,tensorflow , keras , pytorch , cuda Ubuntu16.04安装 参考https://blog.csdn.net/flyyufenfei/article/details/79187656 安装nvidia驱动 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt update 选择安装驱动 ubuntu-drivers devices 查看自己显卡对应的驱动

作者  cnblog 修雨轩陈 我是按照 Tensorflow 下 https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/g3doc/get_started/os_setup.md#configure-the-installation 教程安装的, 通过源码安装之后出现以下问题: tensorboard 无法识别, 但是tensorflow API  却可以使用. 于是只能: python <tensorflow源码所在的

Maven中建立的依赖管理方式基本已成为Java语言依赖管理的事实标准,Maven的替代者Gradle也基本沿用了Maven的依赖管理机制.在Maven依赖管理中,唯一标识一个依赖项是由该依赖项的三个属性构成的,分别是groupId.artifactId以及version.这三个属性可以唯一确定一个组件(Jar包或者War包). 其实在Nexus仓库中,一个仓库一般分为public(Release)仓和SNAPSHOT仓,前者存放正式版本,后者存放快照版本.如果在项目配置文件中(无论是build

一.版本的选择 之前安装的Mysql,现在才来总结,好像有点晚,后台换系统了,现在从新装上Mysql,感觉好多坑,我是来踩坑,大家看到坑就别跳了,这样可以省点安装时间,这个折腾了两天,安装了好多个版本,终于安装好了,最终选择了最新的版本mysql-installer-community-5.7.16.0. 以前是在其他软件网站下载的,但是觉得还是在官方网站下载比较靠谱. 进入到MySql官方网站,进入到下载界面.看到这个,选择"MySQL Installer 5.7.16",而不是&q

上周提交了更改,过了周末回来说要撤销上个story.于是,需要找到上周提交的版本,rollback回来. git版本管理命令,自从习惯使用管理工具之后就很少接触了,当突然寻找其他指令的时候就成浆糊了,ctrl+k只能顺利的提交而无关管理.因此,工具简化操作却弱化了技能.就像前几天听到的BBC 6分钟英语的一段对话. Rob说他当年在酒吧实习,对钱的加减算法很熟悉很强,因为那时候计算机还没有推广. 计算器的出现使人们放弃了自己计算的本领.有时候即便仅仅是简单的加减法也不愿用自己的脑袋计算了.不说好

我们在使用.NET做网站的时候,很多情况下需要需要知道客户端的操作系统版本和浏览器版本,怎样获取客户端的操作系统和浏览器版本呢?我们可以通过分析UserAgent来获取. .NET 获取客户端的操作系统 请看下面的代码,我们首先创建一个通过分析UserAgent来获取操作系统的方法 /// <summary> /// 获取操作系统的名字 /// </summary> /// <param name="userAgent"></param>