使用命令: user@home:~$ python Python |Anaconda custom (-bit)| ( , ::) [GCC ] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import torch >>> torch.__version__ '1.0.

原创作品,转载请注明来源:http://www.cnblogs.com/shrimp-can/p/5253672.html 1.查看工具 默认目录为:local,进入local:cd /usr/local 输入命令:ls,查看该目录下的文件,可以看到安装的cuda在此处 进入cuda文件:cd cuda-7.5(我的是7.5),此处为安装的东西 查找安装的工具,在bin目录下,进入cuda文件所在目录,然后进入bin目录:cd bin 输入命令:ls,就可以看到cuda toolkit自带的工具

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

查看 CUDA 版本: cat /usr/local/cuda/version.txt 查看 CUDNN 版本: cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A

00 想说的 深度学习的环境我配置了两个阶段,暑假的时候在一个主攻视觉的实验室干活,闲暇时候就顺手想给自己的Ubuntu1804配置一个深度学习的环境.这会儿配到了anaconda+pytorch+cuda,但是记忆里是显卡始终配不好. 1 torch.cuda.is_available() 2 >> False 3 # 表示显卡不配套 当时我以为就崩了. 确实是崩了,应该是navigator出现了一些问题. 事实上根据后续的回忆,是当时的自己对这些东西没有一个清楚的认识,pytorch装好就

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ubuntu 各系统的内核版本 https://www.cnblogs.com/ranxf/p/6923311.html /etc/issue /proc/version 1.查看ubuntu版本号:   cat  /etc/issue 返回结果: Ubuntu 16.04.2 LTS \n \l   2.查看内核版本号:   cat /proc/version 返回结果: Linux version 4.8.0-52-generic (buildd@lgw01-59) (gcc versi

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

ubuntu查看mysql版本的几种方法 mysql 1:在终端下:mysql -V(大写) //代码 $ mysql -V mysql Ver 14.14 Distrib 5.5.46, for debian-linux-gnu (i686) using readline 6.3 2:在mysql中:mysql> status;(引号要加) //代码 进入mysql 1.没有用户的 $ mysql -u root 2.有用户的 $ mysql -u root -p 然后输入用户名和密码 进入之

1.  在win10中利用Anaconda直接安装tensorflow-gpu 不需要另行安装cuda cudnn 但是不知道电脑会自动适配所需的版本吗,不过把电脑显卡驱动更新一下,就都也可以了吧. https://blog.csdn.net/kane7csdn/article/details/83690575?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-3.add_param_

1.查看已安装软件版本aptitude show softwarename 2.查看软件安装目录dpkg -L softwarename

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)

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

出一期用于连接远程Ubuntu系统并配置pytorch环境的教学.2021-07-07 13:35:57- 现在的矿难导致显卡大幅度的涨价对很多要做深度学习领域的小伙伴们非常的不友好,配置设备固然要掏空钱包,那么租个云GPU变成个非常经济的选择! 但是用黑框命令行操控的Linux系统对很对习惯了用wingdows的同学显的十分不友好! 于是乎,我出了今天这期教程! Xshell 7(win系统)是一个用于MS Windows平台的强大的SSH.TELNET和RLOGIN终端仿真软件.它使得用户能

1.close nouveau 终端输入:sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf 末尾加两行 blacklist nouveau options nouveau modeset=0 然后保存 之后运行这行命令 sudo update-initramfs -u 重启,然后运行: lsmod | grep nouveau 结果应该不会显示任何东西 2.Install NVIDIA Driver 查看显卡型号和推荐的显卡驱动(显卡驱动的版本直接就决定了cud

狠下心来重新装了系统,探索一下 gpu 版本的安装.比较令人可喜的是,跟着前辈们的经验,还是让我给安装成功了.由于我是新装的系统,就像婴儿般纯净,所以进入系统的第一步就是安装 cuda,只要这个不出错,后面的几乎就不会出错了. 首先,得先确定自己的显卡是否支持(这个一般支持,我这几年前的电脑的显卡都支持安装 cuda).然后确定自己要安装的是什么版本的 TensorFlow,因为不同的版本对 cuda 和 cudnn 的版本要求不一样.具体可以参考此链接:https://tensorflow.g

深度学习实验室服务器系统配置手册 目录:     一,显卡安装     二,U盘启动盘制作     三,系统安装     四,系统的基本配置     五,安装Nvidia驱动     六,安装cuda7.5     七,安装cudnn5.1     八,安装opencv2.4.10     九,安装caffe   一,硬件安装 1,拧动背侧的螺丝,拆除两侧机壳罩 2,将GPU插入对应卡槽,封紧螺丝 3,线头黑色一端按照6+8插入,灰色一端插入另一侧任意插口内 4,电脑显示屏连接使用HDML转VG

安装环境 OS:Ubuntu 18.04 64 bit 显卡:NVidia GTX 1080 任务:安装 CUDA 10及cuDNN 7 工具下载 NVidia官网下载下列文件: CUDA 10:cuda_10.0.130_410.48_linux.run cnDNN 7.4:cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.2.24.tgz 安装CUDA $ sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run 先输入accept接受协议,然后按需回答问题即可. 注意

Ubuntu安装opencv with cuda 为了运行dense flow真是折腾啊,下面网址是教程 http://blog.aicry.com/ubuntu-14-04-install-opencv-with-cuda/ http://rolflussi.blogspot.com/2015/09/opencv-with-cuda-on-ubuntu-1404.html 建议不要安装3.0以上版本,但是2.4.10版本又不支持gpu,真TM坑爹,应该可以用2.4.12版本. 1.首先下载op

Ubuntu 深度炼丹环境配置 深度炼丹最麻烦的就是环境配置了,下面过程记录了本人进行深度炼丹环境的配置. 首先是安装图形显卡驱动,按如下指令进行即可 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update sudo apt-get upgrade sudo apt-get install nvidia-396 这样便可以安装完图形显卡驱动. 紧接着就是安装CUDA,这是一个比较麻烦的工作.首先是从官网上下载最新的

转载请注明出处  BooTurbo https://www.cnblogs.com/booturbo/p/11834661.html 安装平台及环境 CPU:i9-9900k桌面级 GPU:RTX 2080移动版 系统:Ubuntu 18.04.3 LTS 1.在安装CUDA之前确保环境满足安装条件 2.进入NVIDIA官网下载适合自己机器的CUDA版本,官网下载,如图所示,按照 Installation Instructions 来进行, wget https://developer.down