卸載cuda-9.1.deb 安裝cuda 8.0
GA2版本的，下圖官方給的命令，在這裏說一下，用apt的時候，要指明install的版本cuda-8-0與cuda-9-1會莫熱男裝9-1所以如果諾你安裝過9.1並且沒有移動他的安裝包，那麽你在apt安裝的時候要改下下圖的第三條命令
sudo apt-get install cuda-8-0
如果你用的deb安裝，可以不用卸載以前的deb9.1,直接用更改過得123命令。
如果你不更改請看下圖區別。會執行安裝9.1
卸載cuda-9.1.deb 安裝cuda 8.0
相關推薦
卸載cuda-9.1.deb 安裝cuda 8.0
inf span mage spa sta 你在 color 卸載 bubuko GA2版本的，下圖官方給的命令，在這裏說一下，用apt的時候，要指明install的版本cuda-8-0與cuda-9-1會莫熱男裝9-1所以如果諾你安裝過9.1並且沒有移動他的安裝包，那麽你
Ubuntu 16.04解除安裝CUDA 9.2 和安裝CUDA 9.1
因為nvidia 驅動為390.67 與cuda 9.2 不匹配，無法使用，所以對cuda版本降級： 過程： 解除安裝cuda 9.2（可刪可不刪，不刪會保留cuda-9.2和cuda-9.1兩個資料夾） [email protected]:~$ cd /
Ubuntu 16.04 單顯示卡安裝Nvidia驅動+GTX750顯示卡安裝CUDA 9.1+cuDNN 7.1.3
1.移除原有nvidia驅動 $ sudo apt-get remove --purge nvidia* 2.禁用nouveau驅動 $ sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf // 在檔案末尾新增： blacklist
Ubuntu18.04安裝Nvidia顯示卡驅動，CUDA 9.1，cuDNN 7.0.5
1. 安裝驅動：系統的“software & update”中，additional drivers處直接“Apply Changes”快捷安裝驅動，重啟即可。完美解決通過命令列等方式安裝帶來的各種重啟，迴圈登陸等問題安裝完成後可以通過nvidia-smi命令檢驗是否
Ubuntu 18.04 安裝 CUDA 9.1
安裝GCC/G++ - 5 Ubuntu18.04預設GCC-7.3.0，由於CUDA未支援GCC-7，所以需要安裝低版本的5或者<= 6.3.0，並設定為預設版本 sudo apt install gcc-5 g++-5 # 設定預設版本 sudo
Ubuntu 16.04+CUDA 9.1+cuDNN v7+OpenCV 3.4.0+Caffe+PyCharm 完全安裝指南，國內最全！(適用CUDA 9.0)
原創部落格，轉載請說明出處！ (本人第一篇部落格，用心之作，有用求贊) 首先得感謝一篇部落格的作者yhao：點選開啟連結 （http://blog.csdn.net/yhaolpz/article/details/71375762） 他提供了很詳細的基於
Deeplearning4j-使用Cuda 9.1和 Cudnn7.1 加速模型訓練
Deeplearning4j-使用Cuda 9.1和 Cudnn7.1 加速模型訓練 一、解除安裝Cuda （可選） 我本機原本安裝的版本為 Cuda 8.0，因為Dl4j更新版本之後，支援 Cuda 9.1，因此需要先對原有軟體進行解除安裝。 我電腦的作業系統為win
[更新]windows 環境下編譯tensorflow 1.9及下載 （ CUDA 9.1 + CUDNN 7.0）
基本流程和上個文章的編譯過程相差不多。不過1.9新加了MKL的支援，不過據intel的朋友說是沒多大改善:( 所以大家自己決定要不要加MKL支援選項。 在編譯tensorflow前需要預編譯的工程有: farmhash nsync protobu
ubuntu16.04刪除cuda 9.1
以下為ubuntu16.04中刪除cuda9.1的方法： # --purge選項會將配置檔案、資料庫等刪除 $ sudo apt-get autoremove --purge cuda # 檢視安裝了哪些cuda相關的庫，可以用以下指令 $ sudo dpkg -l |gr
【PyTorch】windows10 + CUDA 9.1 + cuDNN v7.0.5 + PyTorch 0.4.1
準備工作： 注意：PyTorch 在 windows 環境下，只支援 Python3。 CUDA： CUDA：配置環境變數 CUDNN ## 解壓 cudnn-9.1-windows10-x64-v7.zip ## 將資料夾裡內容拷貝至安裝 CU
ubuntu 使用yolov3 yolo-tiny-v3 基於cudnn 7.1 + cuda 9.1 + opencv 3.4.0 以及yolo資料集製作
1.我在Ubuntu官網上直接下載並安裝ubuntu ，顯示卡使用的gtx10702.在nvidia官網家上下載cuda9.1 runtime ubuntu16.04版本3.下載cudnn7.1 (需要註冊)4.在opencv官網上下載opencv3.4.0 原始碼5.在nv
Ubuntu 16.04.04 + Python3.6 + Anaconda + CUDA 9.1 + PyTorch + OpenNMT搭建機器翻譯模型
最近在學習一些一起NLP方面的東西，首先當然要把環境搭起來了，踩坑無數，經過三天的不懈奮戰，終於把環境搭起來了，網上這方面的資料都比較散亂，很多都是很舊的，為了跟上AI浪潮，特此寫一篇詳細的部落格。如果讀者按照此方法來操作遇到什麼問題，可以在評論區留言，博主一定在第一時間
Ubuntu14.04 安裝 CUDA-7.5(deb安裝) +tensorflow
系統：Ubuntu14.04 64-bit 1.安裝CUDA 顯示卡：GTX 1080 為了測試顯示卡是否正常，先裝了個352的驅動，使用Ubuntu的預設源，很方便就完成了安裝。 # 官方說明中的前置條件 apt-get install gcc g++ linux
OpenCV 2.4.11 + CUDA 9.1 + Ubuntu 16.04 配置記錄
目前手上有一個工作，需要在Ubuntu 16.04 上自行編譯OpenCV 2.4，並且還要用CUDA 9。嘗試了一下午，終於能夠編譯通了，這裡記錄一下。 下載原始碼 在OpenCV 3.0.0之前的版本，與opencv_contrib對應的包為opencv_
Redmine插件的安裝與卸載，知識庫插件安裝。
ati 設置 ins sha 復制 jin redmin har aliyun 本文介紹linux版本的Redmine插件安裝，通常Redmine安裝在Linux系統，/var/www/redmine/路徑。 安裝： 復制插件到 2.X版本 #{RA
linux服務器卸載本機默認安裝的jdk
pat down mkdir jdk7 hive bsp 環境變量 oca lan 1. 查看系統安裝的版本情況： rpm -qa | grep jdk rpm -qa | grep gcj 2. 查看並刪除 [root@iZ2z
LINUX RedHat6.4卸載自帶JDK及安裝新的JDK
卸載 oot home local version pro tools.jar java版本 clas 1、查看系統當前Java版本： [root@localhost /]$ java -version 2、查看當前java編譯器及卸載： [root@localhost /
ubuntu 16.04卸載不必要默認安裝軟件
ces ubun off sudo 刪除 nes 輸入 miss pan 兩個辦法，一個在ubuntu軟件裏一個一個刪，明顯的windows下做法。 還有一個通過終端來刪除。ctrl+alt+t打開終端。 1.卸載libreoffices（要刪一起刪了，然後去裝offi
MySQL的卸載與壓縮版的安裝
data cal 安裝 下載 輸入 mysql5.7 引擎 sta upd 由於給別的項目組幫忙，為了開發方便想搞個本地數據庫，發現同事給的sql腳本執行不了。根據報錯信息查了下發現是版本問題。我本機裝的是mysql5.5，同事用的庫是5.7。 因此，還是重裝個5.7吧。。
pip 查看已安裝模塊、卸載指定模塊、安裝指定版本模塊
例如 都是 col heatmap 回車 fff 處理 don == 操作背景 最近使用 pandas+plotly 畫heatmap(熱力圖)，來處理股票數據，語法、步驟都沒問題，但到畫圖那一步老是報錯，且 plotly 版本為3.0.0； 最後找到原因，plotly