win10安装NVIDIA驱动 + cuda +cundann+pytorch

cuda cudnn安装:https://blog.csdn.net/u011473714/article/details/95042856#comments

Anaconda安装及添加清华Pytorch镜像:https://blog.csdn.net/qq_33039859/article/details/81328805

PyTorch1.0安装教程(附三个测试示例:https://blog.csdn.net/amusi1994/article/details/85111072

安装tenserflow https://pypi.org/project/tensorflow/#files

安装keras: anaconda.org/conda-forge/keras

原文地址:https://www.cnblogs.com/xiaochi/p/11659915.html

时间: 2024-11-09 03:55:38

win10安装NVIDIA驱动 + cuda +cundann+pytorch的相关文章

# Ubuntu16.04安装nvidia驱动+CUDA+cuDNN

Ubuntu16.04安装nvidia驱动+CUDA+cuDNN 准备工作 1.查看GPU是否支持CUDA lspci | grep -i nvidia 2.查看Linux版本 uname -m && cat /etc/*release nvidia驱动 1. 先卸载原有N卡驱动 #for case1: original driver installed by apt-get: sudo apt-get remove --purge nvidia* #for case2: original

在Ubuntu18.04上安装Nvidia驱动

拿到了一台新机子,带显卡的那种,当然是各种倒腾了!于是我又一天装了三遍机子来进行各种尝试熟悉配置啥的. 所以首先是在裸机上安装Nvidia驱动. 环境:Ubuntu18.04 刚安装完系统,当然是把软件更新器提出的下载更新给下载一下了.所以首先应该是 1 sudo apt-get update 当然,上述是系统主动提出的更新,并没有输入指令啦~ 接下来,为了安装较新的驱动,先将ppa源加入 1 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa 2

oracle 7.4安装nvidia驱动

2019-8-28 参考网页: 如何在k8s集群中安装nvidia.cuda并使用GPU进行训练 https://blog.csdn.net/u013042928/article/details/78751015/ https://www.cnblogs.com/snake553/p/4941163.html 一,初始环境 oracle linux 7.4 带桌面安装 未做任何更新(安装桌面是为了连接wifi) 二,安装 安装驱动 1).关闭X server #sudo init 3(建议用这个

ubuntu安装nVidia驱动,遇到终端闪砾问题并解决

安装nvidia的官方驱动之后,比起nouvean来说感觉速度快了不少. 安装该驱动很简单,但选择哪个驱动是要注意的.因为今天我试了nvidia的多个驱动后都在ubuntu下用起来并不好. 我现在的环境是: [email protected]:~/projects/tfradius$ uname -a Linux tfAnalysis 3.13.0-35-generic #62-Ubuntu SMP Fri Aug 15 01:58:01 UTC 2014 i686 i686 i686 GNU/

centos 安装nvidia驱动后 开机画面蓝白条

centos 安装nvidia驱动后 开机画面蓝白条 安装驱动后 出现蓝白条 网上说 grub之后 按e 选中kenel 然后再按e 然后加入 vga=ask 然后按b启动 出现后 选择自己的分辨率 centos 安装nvidia驱动后 开机画面蓝白条

Ubuntu16笔记本双显卡安装NVIDIA驱动

blockquote { direction: ltr; color: rgb(0, 0, 0) } blockquote.western { font-family: "Liberation Serif", "Times New Roman", serif; font-size: 12pt } blockquote.cjk { font-family: "Noto Sans CJK SC Regular"; font-size: 12pt }

ubuntu上安装NVIDIA驱动、CUDA、CUDNN

Ubuntu18.04环境下的安装: 主要参考下面这个博客: https://blog.csdn.net/u010801439/article/details/80483036 https://blog.csdn.net/ice__snow/article/details/80144503 1.安装GPU英伟达驱动(针对ubuntu18.04) step .1:首先,检测你的NVIDIA图形卡和推荐的驱动程序的模型.执行命令: $ ubuntu-drivers devices 输出结果为: ==

Ubuntu18.04安装 NVIDIA驱动

参考自博客:https://blog.csdn.net/jsjason1/article/details/88086904 我确定这篇文章是否很有必要,我最开始的时候,按照这篇文章所述,重新安装了NVIDIA驱动,但是后来以为 CUDA与TensorFlow的版本问题,选择了软件更新管理器中附加驱动里的专有驱动(nvidia-driver-390),然后后续安装成功没再进行测试,但可以肯定,因为本文章是带领着安装最新的官方NVIDIA驱动,所以,支持的CUDA版本也较高,我当时看到信息中支持的C

centos安装nvidia驱动

1 大部分 Linux 发行版都使用开源的显卡驱动 nouveau,对于 nvidia 显卡来说,还是闭源的官方驱动的效果更好.最明显的一点是,在使用 SAC 拾取震相的时候,使用官方显卡驱动在刷新界面的时候要快很多. 2 3 对于 CentOS 用户而言,有两种安装 NVIDIA 显卡驱动的方法,从 ELRepo 源中安装或从源码编译驱动.对于一般的 CentOS 用户,建议使用第一种方法. 4 5 从 ELRepo 源中安装驱动 6 7 ELRepo 源中包含了一系列驱动程序. 8 9 添加