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编译时出现CUDA_cublas_LIBRARY not found错误
安装完cuda和Libtorch后编译出现找不到cublas库的错误: 原因:因为装的是cuda10.1版本,在usr/local/cuda-10.1/lib64下找不到libcublas.so文件,经过查找该文件存在于cuda10.0版本中, 因此再安装cuda10.0即可,安装完后就可以成功编译。联想R9000p安装matlab2018a+cuda10.0编译
根据网上的链接编译好了cpu,也测试通过了,但是在编译GPU的时候出现这个问题了,虽然显示编译成功,但是前面好像还有一些问题,而且测试GPU也会报错,不知道有没有人遇到这种问题。 c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v10.0\include\sm_20_intrinsics.h(925): warninCUDA10.0安装Pytorch和Tensorflow
介绍在CUDA 10.0的大环境下,安装pytorch-gpu(1.3.1)和tensorflow-gpu(1.15.0) 0. 环境 CUDA 10.0 cudnn 7.4 python 3.7.2 windows 10 1. 安装Pytorch-gpu 1.1 方法一: pytorch官网自动化安装命令 问题:仅支持CUDA10.2或者CUDA11.1,不放心 官网链接:https://pytorch.org/get-starubuntu1804配置cuda10.0环境可能遇到的坑
写在前面 这篇文章主要记录在ubuntu1804中配置cuda10.0可能遇到的一些问题,具体流程暂时不做记录,下面分享的一篇博客有具体流程,可以参考: https://www.zhangqibot.com/post/zzz-linux-gpu-env-install/ 安装显卡驱动可能遇到的一些问题: 其实安装显卡驱动有多种方式:包括从NVIDIwindows10下cuda10.0+pytorch安装
windows10下cuda10.0+pytorch安装 win10查看cuda当前版本 控制面板找到NVDIA控制面板窗口左下角系统信息选择组件选项,查看文件名为NVCUDA.DLL的产品名称CUDA后面跟的就是版本。(我8.0.0) 下载CUDA10.0 (查看CUDA Toolkit历史版本官方链接:https://developer.nvidia.com/cudwin10+cuda10.0+tensorflow-gpu==1.15安装教程
背景简介 作为刚入门深度学习的小白,准备兴高采烈的开始用GPU跑深度学习算法.已经安装好了tensorflow的CPU版本,都是想要加速,搭建tensorflow-gpu的版本。 我的环境是python==3.7, tensorflow==1.15,这两个的安装可以去参考其他教程,为什么在2021年还选择1.15的版本,因为我要用的代码Loaded runtime CuDNN library,揭露NVIDIA的阴谋!!!
Loaded runtime CuDNN library,揭露NVIDIA的阴谋!!! 过了一个大年,嘻哈哈!小红包,大红包,各种相亲!! 一个月没动电脑,再打开跑个模型装个脸,出错了,亚撒西!! 如果你也一样,那就看下去吧。。。 这种情况简直不可能,我可是严格按照nvidia指导操作: 注:我的环境配置为:tensorlfow1.10+cuda9.0+windows下cuda10.0+cudnn的配置
1 cuda 1.1 下载cuda10.01.2 安装cuda10.0 2 cudnn7.4.1 2.1 cudnn下载2.2 cudnn配置 3 系统环境变量配置4 测试 1.cuda 1.1 下载cuda10.0 cuda官网 按照自己的需求下载对应版本的cuda,本次下载为cuda10.0。 1.2 安装cuda10.0 点击下载好的安装包。 这里我默认安装CUDA10.0官方文档的翻译与学习之介绍
背景 从这次开始,我将用数篇博客来分享前一阵我对CUDA10.0官方文档之编程指南的翻译与学习的笔记。由于内容非常多,我将每一章单独分享出来,可能有地方翻译得词不达意,所以建议大家参考原文:https://docs.nvidia.com/cuda/archive/10.0/cuda-c-programming-guide/index.html 介绍 从pytorch+CUDA10.0+pycharm
先安装Anaconda3 清华大学的源,我装的最新版本2020.11 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 安装pycharm 装免费的就行了community版本 https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows 安装CUDA 打开Nvidia控制面板->帮助->系统信息->组件cmake windows caffe cuda版本的切换
由于我安装了cuda9.2和cuda10.0, 现在想使用cuda10.0,但是使用cmake总是找到cuda9.2,虽然环境变量path里面cuda10是放在cuda9.2前面的。 cmake总是找到cuda9.2的原因是环境变量CUDA_PATH里面配置的是cuda9.2,cmake是按照CUDA_PATH查找cuda的, 解决办法就是把CUDA_PATH里的9.2换成10.0MX150+python3.7+CUDA10.0+Tensorflow-gpu1.13安装记录
前段时间给我的笔记本装CUDA和Tensorflow-gpu失败了无数次,就在我打算弃坑的时候,今天居然无意中成功了,太高兴了。在这把过程简单记录下来,希望对别人有帮助。 【电脑简述】 电脑类型:笔记本电脑 操作系统:Windows10 GPU硬件:Geforce MX150 【软件安装过程】 下面是大致的安装过程,由ubuntu18.04 安装CUDA10.0以及ZED环境配置教程
(1)安装nvidia驱动 如果已经安装了,但是CUDA要求的版本和已安装驱动版本不一致,请卸载已经存在的驱动版本: sudo apt-get remove --purge nvidia* 在安装之前首先就是要禁用Nouveau的驱动: sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf 在最后一行加上: blacklist nouveau 是将Ubuntu图片分辨率提升工具
将图片的分辨率提高,并且保持画质,业界叫做super revolution,去年有一个新算法WDSR赢得了2018年NTIRE超分辨率冠军竞赛。 github上有一个keras的实现工具,可以拿来用一下。 地址为:https://github.com/krasserm/super-resolution#environment-setup 原版地址:https://github.com/JiahuiYuFailed to get device properties, error code: 30 CUDA版本错误导致GPU Lost
问题描述: GTX860M在使用CUDA10.0的使用发生了下面的错误 同时使用nvidia-smi出现了下面的错误 Unable to determine the device handle for GPU 0000:01:00.0: GPU is lost. 解决方案: 问题原因未知。更换CUDA9.2,驱动398.75之后问题解决。 备注: 使用CUDA10.0的情况下,很容易CUDA10.0 官方手册 阅读笔记 章三 CUDA编程接口
(因为这章内容比较碎,不好提炼,大部分为原文翻译,人工翻译,不是机器翻译。抵制不负责任的机翻从你我做起!翻译不易,转载贴上出处。——630056108@qq.com) 由于CUDA对C的拓展,所有包含CUDA代码的源文件都必须由NVCC编译一遍。 当提到 编译工作流 时runtime提供了主机和设备机之间的交