在windows檢視CUDA、cudnn 版本

阿新 • • 發佈：2018-12-24

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\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include 目錄，再輸入如下指令，檢視cudnn版本

cat cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

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

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_

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

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

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/

atm search 容易 oca api RM run correct 既然安裝說明平臺：目前可在Ubuntu、Mac OS、Windows上安裝版本：提供gpu版本、cpu版本安裝方式：pip方式、Anaconda方式 Tips: 在Windows上目前支持p

____tz_zs您可以直接使用pip安裝tensorflow，只需一行程式碼就安裝好了。cpu版：pip3 install --upgrade tensorflow·gpu版：pip3 install --upgrade tensorflow-gpu·但是，推薦您使用Ana

顯卡 lease 對應關系 orf blank ogl .so tail 幫助 1.顯卡驅動可以根據自己的顯卡型號去nvidia官網去下 2.cuda裝的是10.0 3.cudnn裝的是7.4.2 4.tensorflow-gpu=1.13.0rc1 安裝過程

可能點擊自己 pkg pep drive ron oca detail 　　Ubuntu非要換centOS。。。好吧。。。　　看了很多是通過ELRepo源安裝驅動，不過我沒有成功，只是通過它的步驟檢測了顯卡驅動型號。 0、安裝gcc yum -y install

req abi har linu 分別是目錄 comm 能夠 csdn Ubuntu18.04環境下的安裝: 主要參考下面這個博客： https://blog.csdn.net/u010801439/article/details/80483036 https://blo

安裝驅動最開始在英偉達官網下載了官方驅動，安裝之後無法登入系統，在登入介面反覆迴圈，用cuda裡的驅動也出現了同樣的問題。最後解決辦法是把驅動解除安裝之後，通過命令列線上安裝驅動。解除安裝驅動： sudo nvidia-uninstall 線上安裝： sudo apt-add-repository

conda建立虛擬環境和用conda建立GPU的cuda、cudnn使用環境 1 conda在linux、windows上建立虛擬環境 1.1 首先在所在系統中安裝Anaconda。 1.2 conda常用的命令。 1.3 建立pyt

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

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

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

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

【主題】Ubuntu16.04環境下安裝CUDA、cudnn、Caffe、Tensorflow、pytorch 【環境】筆記本：筆記本：惠普 Pavilion NoteBook 系統環境：Ubuntu16.04+Win10 64位雙系統顯示卡：NVIDIA GT

環境介紹作業系統：Ubuntu 16.04 x64 CUDA版本：CUDA Toolkit 8.0 - Feb 2017（檔名：cuda_8.0.61_375.26_linux.run） cuDNN版本：cuDNN 5.1（檔名：cudnn-8.0-linu

一、檢視系統版本1、lsb_release -a若出現-bash: lsb_release: command not found問題，在本地yum源安裝指令：yum install redhat-lsb -y 這個命令適用於所有的Linux發行版，包括Redhat、SuSE