torch.backends.cudnn.deterministic
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linux下安装cudnn
一、直接安装cudnn 二、查找合适版本安装 三、查看安装好的cudnn 安装之前先确定CUDA已安装成功。请点击此处查看如何在linux环境下查看自己的CUDA及版本。 一、直接安装 可在终端输入命令：conda install cudnn 即可安装cudnn，conda会自动匹配合适的版本。 二、如果上述方法未安装
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linux 安装 CUDNN
Linux系统为 Ubuntu 18.04，显卡为GeForce RTX 3060 ，驱动版本号为515.57，安装CUDA 11.7。 下载CUDNN，官网地址。（需要注册） 进入到下载的目录下，进行解压： 将解压后的文件拷贝到CUDA对应的安装目录下,并更改文件属性： 查看版本号：
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卸载CUDA和cudnn
a. 打开终端并输入以下命令以卸载CUDA： b. 通过以下命令删除CUDA安装期间创建的任何符号链接： c. 删除CUDA安装期间创建的任何其他文件或目录： a. 打开终端并输入以下命令以卸载cudnn： b. 通过以下命令删除cudnn安装期间创建的任何符号链接： c. 删除cudnn安装期间创建的任何
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Tensorflow+Cudnn配置
首先检查自己的cuda版本 然后下载对应Cudnn https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 下载完毕后将文件拷到X:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDA对应目录下，拷完以后不需要重启系统也不需要重启Pycharm就可以正常使用。 检查cuda版本的方法和Win11相同。以cuda_11.8.r11.8为例，在如下
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查看cudnn版本
如图所示，我的环境下是8.0.4
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Cuda | Cudnn安装及其配置
学习的最大理由是想摆脱平庸，早一天就多一份人生的精彩；迟一天就多一天平庸的困扰。 热爱写作，愿意让自己成为更好的人… … 铭记于心 🎉✨🎉 我唯一知道的，便是我一无所知 🎉✨🎉 一、Cuda安装 1 选择Cuda版本 首先查看 电脑的显卡驱动版本，然后根据显卡驱动去
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ubuntu 安装cuda及cudnn
进入nvidia开发者网站的CUDA下载页面： CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 选择runfile格式的CUDA文件下载，下载完成后，解压，并运行上图中的命令，会有条款，接受即可，注意安装CUDA的时候不要安装驱动（因为在第一步我们已经安装过了）。 然后， 我们在文件最后一行添加： 最
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CUDA、cuDNN以及Pytorch介绍
在讲解cuda和cuDNN之前，我们首先来了解一下英伟达（NVIDA）公司。 NVIDIA是一家全球领先的计算机技术公司，专注于图形处理器（GPU）和人工智能（AI）计算。公司成立于1993年，总部位于美国加利福尼亚州的圣塔克拉拉。NVIDIA的产品和技术广泛应用于各个领域，包括游戏、虚拟
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pytorch中的矩阵乘法操作：torch.mm(), torch.bmm(), torch.mul()和*, torch.dot(), torch.mv(), @, torch.matmul()
😄 无聊整理下torch里的张量的各种乘法相关操作。 1、让所有输入张量都向其中shape最长的矩阵看齐，shape不足的部分在前面加1补齐。 2、两个张量的维度要么在某一个维度一致，若不一致其中一个维度为1也可广播。否则不能广播。【如两个维度：(4, 1, 4)和(2, 1)可以广播，因
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CUDA与cuDNN安装教程（超详细）
windows10 和win11安装 CUDA ，首先需要下载两个安装包 CUDA toolkit（toolkit就是指工具包） cuDNN 用于配置深度学习使用 官方教程 CUDA：Installation Guide Windows :: CUDA Toolkit Documentation (nvidia.com) cuDNN：Installation Guide :: NVIDIA Deep Learning cuDNN Documentation 判断自己应该下载什么版本的cuda？ 打开
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docker内更新显卡cuda cudnn
当前docker使用的cuda为10.2，为保证服务器环境使用相同的cuda版本，需对cuda版本进行升级，时间长了忘记如何操作，此处记录一下： *docker内使用的cuda版本低于容器外的显卡驱动版本即可，此处不对显卡驱动进行升级，仅更新cuda和cudnn版本。 *本次安装更新的cuda和cudnn信息：
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安装CUDA以及CUDNN（windows版）
笔者为了安装GPU版torch，所以需要先安装CUDA 以及CUDNN，本文介绍如何安装对应版本的CUDA和CUDNN，为了后面的深度学习做准备。 一、查看自己显卡驱动版本 打开NVIDIA显卡控制面板，点击系统信息，在这里查看驱动程序版本，比如我的本机是517.00. 根据自己主机版本打开官网
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查看cuda cudnn 版本 & 一些常见疑问
nvcc -V dpkg -l | grep cudnn 有一些已经失效，这里仅仅作为备选 方法一 nvcc -V 或者 nvcc —version 方法二 cat /usr/local/cuda/version.txt 或者 cat /usr/local/cuda/version.json 方法一 dpkg -l | grep cudnn 方法二 whereis cudnn_version 或者 whereis cudn
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查看自己的cuda和cudnn版本
1、win+r+cmd打开控制面板 2、输入nvcc --version 找到自己电脑cuda的安装路径下的cudnn_version.h文件路径，比如我的在C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv11.6include下，然后用记事本打开cudnn_version.h，就能看到cudnn版本。
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Ubuntu20.04下载cuda11.3+cuDNN8.2.0，卸载cuda11.6+cuDNN8.4全记录【保姆级教程】
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA公司推出的一种高性能并行计算架构。它利用GPU的并行处理能力，能够显著提高计算效率，尤其在科学计算、数据分析、深度学习等领域具有广泛应用。CUDA提供了一套编程模型和API，使开发人员能够利用GPU并行执行计算任务，从而获
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解决Could not load dynamic library ‘cudnn64_8.dll‘； dlerror: cudnn64_8.dll not found问题
以前都是在用CPU跑深度学习，只能说太勇了，今天终于想通了用GPU跑代码。 搭建环境参考 全网最详细的深度学习tensorflow-gpu环境配置 这篇文章写得非常棒，在运行的时候出现了报错 Could not load dynamic library ‘cudnn64_8.dll’; dlerror: cudnn64_8.dll not found 这个报错应该就是下载的cu
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新建包含cuda和cudnn的docker
背景：服务器的cudnn版本太低了，没有权限去修改。故新建包含cuda和cudnn的docker 步骤 一、拉取镜像及创建docker 拉取相关的镜像 从镜像列表选出相关版本的镜像https://gitlab.com/nvidia/container-images/cuda/blob/master/doc/supported-tags.md 在ubuntu系统中拉取镜像 docker pull nvidia/cuda:12.0.1-cudnn8
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cuda、cudnn、英伟达驱动版本对应关系
根据显卡型号、cuda版本确定英伟达驱动版本 能够支持某一型号的GPU的英伟达驱动是一定的，我们想使用的tensorflow版本也是已知的，该tensorflow版本依赖的cuda版本也是一定的。所以根据显卡型号和cuda版本可以确定显卡驱动。 参考链接： https://www.jianshu.com/p/7f6ae178121c https://bl
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Windows11 安装 CUDA/cuDNN+Pytorch
一、准备工作： 查看torch版本：进入python交互环境： 查看cuda版本：CMD窗口 如果版本不一致，需要卸载再重装。 二、安装 Windows 安装 CUDA/cuDNN - 知乎 medium - Install CUDA On Windows: The Definitive Guidemedium - Installing CUDA and cuDNN on windows 10windows下安装配置cudn和cudnn版本对应关系需要注意
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ubuntu下查看cudnn版本+cuda版本
首先进入usr目录 查找cudnn.h文件 运行如下代码 若无反应，则查找cudnn_version.h文件 （好像因为现在cudnn的版本号已经不在上述文件中了，而是单独有一个文件） 运行如下代码 显示的805则代表下载10.1时候的如下图的8.0.5 查看驱动的driverAPI最高支持版本 查看运行Runtime的API，选择