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安装cuda权威发布_安装cuda和cudnn(2024年12月精准访谈)

内容来源：飘花网电影所属栏目：观点更新日期：2024-11-29

安装cuda

Linux系统软件安装与修复全攻略 𐟑袀𐟒𛠌inux工程师提供全方位的Linux系统技术支持，解决各种技术难题。 𐟔砨🜧苦Œ‡导：无论是软件安装还是系统修复，我们都能为您提供远程指导。 𐟛 ️ 软件安装：我们能够安装各种科研软件，如Ansys Fluent、VScode、Matlab、Adams、CFD、HyperWorks、Gaussian、Materials Studio、CST、Gromacs、SolidWorks、VASP等。 𐟔砧𓻧𛟤🮥䍯𜚥﹤𚎌inux系统中的各种问题，我们提供专业的系统修复服务。 𐟌 虚拟机：我们能够搭建虚拟机，提供灵活的虚拟化解决方案。 𐟛⯸ 服务器搭建：无论是Windows还是Ubuntu、Centos等Linux系统，我们都能帮您搭建服务器。 𐟔젧瑧 ”软件安装及问题解决：对于科研软件的各种问题，我们提供专业的安装和问题解决方案。 𐟔砦Š€术支持：我们提供全面的技术支持，包括集群搭建、超融合虚拟化部署等。 𐟓ˆ AI集群部署：我们能够部署AI集群，提供高效的计算资源。 𐟓堌inux系统安装：我们提供专业的Linux系统安装服务。 𐟓栃UDA安装：我们能够安装CUDA，提供高效的图形处理能力。 𐟔砦ᆦž𖥮‰装：我们提供各种框架的安装服务，包括环境搭建等。 𐟛᯸ 八T外包服务：我们提供全面的外包服务，解决服务器软硬件的各种技术难题。

WSL2搭建深度学习环境全攻略整个安装过程非常顺利，没有遇到任何奇怪的bug。Windows和WSL2的配合使用非常流畅，后续如果有问题再来分享经验。 𐟖寸 WSL安装Ubuntu 首先，我们需要在Windows 10上安装WSL2，并选择Ubuntu 22.04.5 LTS作为我们的操作系统。安装完成后，我们可以通过Windows Terminal来访问WSL2的环境。 𐟔砥ㅃUDA 接下来，我们需要在WSL2上安装CUDA。通过运行`nvcc -V`命令，我们可以看到NVIDIA CUDA编译器的版本信息，确认安装成功。 𐟐 安装Miniconda 为了方便管理Python环境和包，我们选择安装Miniconda。通过下载Miniconda的安装脚本，并在WSL2终端中运行，即可完成安装。 𐟔砥ˆ›建Python环境使用Conda创建一个新的Python环境，并激活该环境。然后，我们可以通过Conda来安装所需的Python包，如Pytorch。 𐟓栥ㅐytorch 在Conda环境中，我们可以通过下载Pytorch的whl文件来安装Pytorch。同时，为了支持CUDA加速，我们需要选择与CUDA版本匹配的Pytorch版本。 𐟓Š 安装其他相关包为了支持深度学习任务，我们还需要安装一些其他的Python包，如torchvision、numpy、pandas和matplotlib等。 𐟓š 安装JupyterLab 最后，我们安装JupyterLab，以便于在WSL2上进行交互式编程和数据分析。同时，我们也可以通过JupyterLab来管理和运行我们的深度学习模型。通过以上步骤，我们就可以在WSL2上搭建一个完整的深度学习环境，开始进行各种深度学习任务了。

400元搞定AMD卡深度学习环境 𐟎‰大家好，今天给大家分享一个超值的深度学习环境搭建经验！你知道吗？其实我们平时用的显卡大多是英伟达的，因为它们的Cuda环境和驱动程序都特别适配。不过，有些朋友可能用的是AMD显卡，这时候想要装Cuda环境就有点麻烦了。 𐟘…就像有个小伙伴，他的显卡是AMD的，但他非常想要搭建一个深度学习环境。于是，他开始摸索如何安装Cuda环境。其实，AMD显卡适配的Cuda版本并不常见，而且安装起来也比较复杂。他尝试了很多方法，最终还是找到了解决办法。 𐟒ꧻ过一番努力，他终于成功安装了Cuda环境，并且运行得非常顺畅。虽然过程有点曲折，但最终的结果还是令人满意的。所以，如果你也遇到类似的问题，不妨试试各种方法，相信你也能找到适合自己的解决方案。 𐟌Ÿ总的来说，搭建深度学习环境并不是一件容易的事，但只要你有耐心和毅力，再加上一些小技巧，相信你也能成功！希望这篇分享能对你有所帮助！

电脑配置高但Pr还是卡？3个原因揭秘为了学习Pr，你是否也花了不少钱𐟒𐰟’𐩅置了一台高性能的电脑？即使你的电脑配置很好，运行Pr时还是卡顿，那么以下内容你需要认真阅读，逐一排查问题，让你的Pr流畅运行‼️ ✅显卡未安装CUDA驱动 Pr有一个重要的功能叫作硬件加速，是否开启这个功能决定了Pr的运行是否流畅。显卡分为N卡和A卡，A卡支持opencl硬件加速，不需要额外安装驱动𐟒🰟’🯼Œ只需安装好显卡驱动即可。而N卡需要额外下载并安装CUDA驱动。安装后，Pr会自动开启CUDA硬件加速，从而充分发挥显卡性能。 ✅Pr版本过低许多朋友认为版本越低对硬件性能要求越低，因此越流畅。❌这个观点不完全正确。如果你的硬件配置较差，那确实是这样，但如果你的硬件配置很好，甚至非常出色，那么版本过低反而会导致卡顿。⌚⌚现在已经是2023年，新版本带来的好处远远大于旧版本，尤其是在硬件配置很好的情况下，最新版本对最新硬件驱动的支持是最好的。 ✅使用过多Pr插件插件本身是用来辅助Pr的，而不是替代Pr的主力功能。𐟒𛰟’𛥦‚果你使用了过多的插件，反而会导致Pr卡顿、死机或蓝屏。插件的作者和Adobe的工程师们的工作不是比工具的运行效率、硬件的充分利用和故障率更重要。电脑𐟖寸配置很好，但Pr还是卡顿的原因无非就这些。你是什么原因导致的呢❓关于Pr，大家还有什么问题，都可以留言讨论哦~~~

宝龙达显卡 𐟎ŒŸ 最近很多朋友问我关于显卡的选择问题，今天就来聊聊宝龙达显卡。这款显卡在性价比和系统稳定性方面表现相当出色，特别适合那些预算有限但又想体验不错游戏效果的玩家。宝龙达显卡的优势𐟒ꊥ𞙨𞾦˜𞥍ᥜ覀礻𗦯”和系统稳定性方面表现出色。它拥有强大的光追和图像处理能力，这使得它在游戏和生产力应用中都能表现出色。特别是在生产力和游戏之间的平衡上，宝龙达显卡凭借其独特的驱动安装和CUDA加速能力，赢得了不少用户的青睐。对于游戏玩家来说，宝龙达显卡能够在1080P画质下提供流畅的游戏体验，同时价格也相对合理。对于需要进行图形处理和光追的用户，宝龙达显卡同样是一个不错的选择。不同价位段的推荐显卡𐟓ˆ 在300-1500元的价格区间内，有几款显卡值得推荐： - 300-400元价位段的GTX650TI Boost2G和GTX6602G：这两款显卡性能相似，价格在300-400元左右，适合预算有限但需要一定图形处理能力的用户。 - 400-500元价位段的GTX7602G和R9370X2G：这两款显卡价格大约在500元左右，性能相近，适合需要更高图形处理能力的用户。 - 600元价位段的GTX7702G和GTX9602G：这两款显卡价格在600元左右，功耗较高，但性能强劲，适合需要高图形处理能力的用户。 - 1000元以上的GTX9704：这款显卡性能强劲，适合预算充足但需要高图形处理能力的用户。这些显卡在不同价位段中都具有较高的性价比，适合不同需求的用户。如何避免显卡溢价𐟚늩š着矿潮的来临，显卡价格不断攀升，许多显卡甚至被炒到高于原价。因此，购买显卡时需要谨慎选择，尽量避免高价显卡。建议优先选择显存较大的显卡，这样可以保证画质和特效的开销。同时，购买时也应选择正规渠道，避免买到矿卡或劣质产品。购买前还可以查看显卡的大小和接口类型，确保它适合你的机箱尺寸和主板接口。这样可以避免安装问题或性能下降的风险。 𐟒젤𛥤𘊥𐱦˜麗‘对宝龙达显卡的一些看法和推荐，希望对大家有所帮助。如果你有其他问题或者有不同的意见，欢迎在评论区和我互动哦！

从零开始配置CUDA：深度学习入门指南嘿，朋友们！是不是对深度学习充满好奇，却卡在CUDA配置这一步？别担心，今天我来带你一步一步搞定CUDA配置，开启你的AI之旅！𐟚€ 第一步：检查硬件兼容性 𐟔 首先，确保你的电脑有NVIDIA的GPU。CUDA是NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，专为NVIDIA GPU设计。打开设备管理器（Win键+X，选择设备管理器），在“显示适配器”下找到你的NVIDIA显卡型号，然后去NVIDIA官网查查看它是否支持CUDA。第二步：下载CUDA Toolkit 𐟒𛊥Ž𛎖IDIA官网，找到CUDA Toolkit的下载页面。根据你的操作系统（Windows/Linux/macOS）和显卡型号选择合适的版本下载。记得选择稳定版，避免不必要的麻烦。第三步：安装CUDA Toolkit和cuDNN 𐟓劤𘋨𝽥ˆ后，双击安装包开始安装。安装过程比较直观，基本是一路“Next”到底。注意，在安装过程中，可能会有选项让你选择安装路径和是否安装图形驱动（如果已是最新版驱动，可以跳过）。安装完成后，重启一下电脑，确保一切设置生效。第四步：配置环境变量 𐟔犨🙤𘀦�﹤𚎥𞈥䚦–𐦉‹来说可能有点绕，但别怕，跟着我来！右键“此电脑”或“我的电脑”，选择“属性”。点击“高级系统设置”，在系统属性窗口中点击“环境变量”。在系统变量区域找到“Path”，点击“编辑”。点击“新建”，将CUDA安装目录下的bin和libnvvp文件夹路径添加进去（通常是C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\<版本号>\bin和C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\<版本号>\libnvvp）。确定保存，关闭所有窗口。第五步：验证CUDA是否安装成功 𐟔 打开命令提示符（Win键+R，输入cmd），输入nvcc --version，如果看到CUDA的版本号被正确显示，恭喜你，CUDA配置成功啦！𐟎‰ 小贴士 𐟒እ悦žœ你是为了使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架，记得安装与CUDA版本兼容的cuDNN库。遇到问题不要慌，NVIDIA官方论坛和GitHub上的issue区是寻找答案的好地方。好啦，今天的CUDA配置教程就到这里，是不是超级简单易懂？快去开启你的深度学习之旅吧！𐟚€ 别忘了给我点个赞和关注哦，后续还有更多技术干货等你来拿！𐟘˜

NVIDIA驱动冲突？一键解决！ 𐟔 背景 - nvidia-smi命令失效今天登录服务器，发现nvidia-smi命令无法使用，提示驱动丢失。正好有个理由摆烂了（开玩笑啦）。 𐟓⠩—˜ - NVIDIA驱动与Nouveau冲突经过排查，发现是NVIDIA驱动与Nouveau内核驱动冲突。重新安装NVIDIA驱动时，系统提示Nouveau驱动正在使用。 𐟛 ️ 解决方案 - 禁用Nouveau并重新安装NVIDIA驱动首先，使用lsmod | grep nouveau命令查看Nouveau驱动是否启用。如果启用，需要禁用它。具体步骤如下：进入/etc/modprobe.d/blacklist.conf文件，添加blacklist nouveau。保存文件后，使用reboot命令重启系统。重启后，再次使用lsmod | grep nouveau命令检查Nouveau驱动是否禁用。如果禁用成功，使用sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-525.60.11.run命令重新安装NVIDIA驱动。安装成功后，加载之前安装的CUDA模块，并进入miniconda3构建的环境测试pytorch-gpu是否正常使用。 𐟓 参考 - 安装NVIDIA驱动的步骤前往NVIDIA官网【drivers/】选择对应系统和显卡型号的驱动进行下载。按照官网提供的安装步骤进行操作。通过以上步骤，成功解决NVIDIA驱动与Nouveau冲突的问题，恢复了对显卡的正常使用。

YOLO全攻略，v5到v10 𐟔堙OLO系列目标检测，从v5到v10，全攻略来袭！适合初学者，提供详细的环境配置、模型训练、实验对比及数据增强指导。 𐟓ˆ 环境配置与训练：解决各种环境配置问题，包括Cuda安装、Gpu环境安装等，确保YOLO系列模型顺利运行。 𐟔砦•𐦍ž强与模型优化：通过数据增强、模型剪枝等手段，提升模型精度和轻量化程度。提供各种结构改进方案，助力模型性能优化。 𐟓š 数据处理与格式转换：使用labelimg打标签、制作VOC数据集，以及txt、yolo格式之间的转换。提供从txt、yolo到xml格式的转换工具，方便数据准备。 𐟎›‡检测与图像分类：涵盖YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOX、Faster R-CNN等多种目标检测模型。适用于行人检测、车船检测、水果识别、口罩佩戴检测、安全帽检测、PCB缺陷检测、钢筋检测、烟雾火焰检测、地面裂缝检测等多种场景。 𐟓Š 性能评估与可视化：生成loss曲线、PR曲线和MAP，提供简单UI识别界面，方便性能评估和可视化展示。 𐟛 ️ 计算机视觉与图像处理：涵盖OpenCV、Python、TensorFlow、PyTorch等图像处理和目标检测技术。适用于OCR、人工智能、NCNN、CoreML等移动端后端嵌入式部署项目。 𐟌Ÿ 快来体验YOLO系列目标检测的强大功能，开启你的计算机视觉之旅吧！

安装MATLAB+CUDA，避坑指南！安装MATLAB和CUDA真的是一场战斗，尤其是当你不知道正确的顺序时。让我来分享一下我的经验，希望能帮你避开那些坑。 1️⃣ 首先，确保你的Visual Studio（VS）已经安装好。我强烈推荐安装2019版本，因为它和很多库兼容。 2️⃣ 接下来，根据你的电脑性能，选择合适的CUDA版本。如果你的电脑是较新的，建议安装比你的显卡版本低一到两个的版本。比如，如果你需要在MATLAB中使用Tigre库进行CUDA加速，最好选择不超过11.6的版本。我试过12.2、12.0和11.8，但只有11.6才能成功安装。在自定义安装时，记得取消勾选“Nsight VSE”，因为它可能会和提前装好的VS冲突，但不影响后续使用。 3️⃣ 最后，安装MATLAB。安装完成后，打开命令行窗口，检查是否可以找到CUDA和VS的安装路径。如果没有找到，记得在系统的环境变量中添加这些路径。 PS：使用Tigre之前，还需要将xml配置文件重命名以适配nvcc，并将文件中的CUDA版本号修改成你安装的版本号。运行Comple.m文件时，忽略警告，输出结果显示MEX已成功完成。Compilation complete，这样你就可以用Tigre进行CUDA加速了！ ❤️ 学习总结，禁止商用，转载请注明出处！

电脑下载anaconda后没有 𐟎“最近，我开始了我的Deep Learning自学之旅，首先遇到了Tensorflow这个“大boss”。 𐟒𛦈‘在网上搜寻了必备工具，开始了Tensorflow环境配置的“冒险”。本以为一切顺利，却没想到这是噩梦的开始。 𐟘“由于电脑已安装了Anaconda，我直接跟着教程下载了Cuda12.3和cuDNN，兴高采烈地安装并测试成功。然而，当我尝试安装Tensorflow时，却发现了版本不匹配的问题。 𐟘–我重新下载了新版本的Python和Cuda，并在Anaconda中创建了新环境。经过一番折腾，终于成功安装了对应版本的Cuda、cuDNN和Tensorflow。 𐟎‰当我兴奋地打开Jupyter，输入import tensorflow，并尝试列出GPU设备时，却发现什么都没有！原来，我安装的Tensorflow版本与GPU不兼容。 𐟘䧻过一番周折，我终于成功安装了与GPU兼容的Tensorflow版本。然而，当我尝试安装matplotlib时，又遇到了新的问题——新版numpy与Tensorflow不匹配！ 𐟤炙过多次尝试，我终于成功安装了较低版本的matplotlib和numpy，并最终解决了所有问题。 𐟎Š现在，我可以愉快地进行Deep Learning的学习和实验了！虽然过程曲折，但最终我还是战胜了Tensorflow这个“大boss”！ 𐟒ꥤ祭槔Ÿ与Tensorflow的斗争，虽然艰难，但也是一段难忘的经历！