在Windows10下安装cuda10.0-cudnn7.5
为了在Windows10下安装CUDA 10.0和cudnn7.5，我们首先需要从NVIDIA的开发者网站下载CUDA 10.0。接着，从提供的百度云链接下载cudnn7.5。下载完成后，按照以下步骤进行安装和配置：开始安装CUDA 10.0，打开安装界面后，点击“同意”按钮。接着，连续点击“下一步”，直至安装完成。安装完成后，配置nvcc的环境。确保安装路径正确，并检查环境变量设置。成功安装CUDA 10.0后，将下载的cudnn7.5文件解压，然后将解压后的cudnn文件夹重命名为cudnn，并将其移动到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0目录下。接下来，需要配置环境变量，确保cudnn路径正确地添加到系统或用户环境变量中。配置完成后，使用Python中的PyTorch库进行测试。通过简单的PyTorch示例代码，验证cudnn是否正确安装并工作
ubuntu18.04安装cuda-10.0和cudnn-7.4.2
Ubuntu18.04安装cuda-10.0和cudnn-7.4.2的具体步骤如下：首先，需要将gcc版本调整至6或更低版本。Ubuntu18.04默认为7.3版本，对于cuda 10.0的支持可能存在问题。在本例中，虽然使用了7.5.0版本，但实际并未遇到错误，表明cuda 10.0可能支持更高版本的gcc。其次，下载cuda 10.0的run file，然后将其移动到对应文件夹，并运行。运行时，如果已正确安装驱动，请选择“n”以跳过相关步骤。接下来，进行cuBLAS patch的安装与环境配置。对于多版本cuda共存的情况，可以创建名为cuda10.0-env的脚本来激活环境。只需在需要切换cuda环境时运行此脚本即可。若只需要一个cuda环境且无需频繁切换，则无需进行此步骤，直接在 ~/.bashrc文件中进行相关配置即可。完成配置后，通过检查版本信息来验证安装是否成功。如果显示的版本信息与预期一致，则安装完成
深度学习GPU环境CUDA详细安装过程（简单快速有效）
深度学习GPU环境CUDA的简单快速安装教程首先，确认你的硬件设备。在计算机管理的设备管理器中，找到显示适配器，确保你拥有独立显卡。例如，我的设备中就有集成显卡和NVIDIA GeForce GTX 1050。测试显卡是否支持CUDA安装是必要的。查看你的显卡计算力，如我的独立显卡支持CUDA，计算力为6.1。接下来，下载CUDA Toolkit。我选择了CUDA Toolkit 10.0，选择版本时，主要考虑GPU计算能力要求，通常需要2.1G以上。双击下载文件，按照默认设置进行安装，注意在安装过程中，如果遇到VS安装问题，可尝试自定义安装并去掉VS组件。安装完成后，配置环境变量。如图所示，确保CUDA正确添加到系统路径中。验证安装是否成功，只需在CMD中输入相关命令，如果显示正确的版本信息，则安装完成。继续进行CUDNN的安装，需先注册账号并填写问卷。由于我安装的是CUDA 10.0，因此选择与之版本一致的CUDNN下载
cuda 和 cudnn 库的卸载与安装
当你升级 TensorFlow 2.0 到 2.1 并需要与之匹配的 GPU加速时，特别是从 CUDA 10.0 升级到 10.1，了解如何检查、卸载和安装 CUDA 和 cuDNN 是至关重要的。以下是详细的步骤：查看版本在Windows上，通过cmd输入`nvcc -V`或到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\version.txt查看CUDA版本，cudnn库则在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0\include\cudnn.h查找CUDNN_MAJOR变量。在Linux中，`nvcc –V`和`cat /usr/local/cuda/version.txt`查看CUDA，`cat /usr/local/cuda/include/cudnn
conda 安装时指定特定版本
当我们需要在conda环境中安装特定版本的软件，如PyTorch，一个常见的例子是基于Python版本的适配。首先，你可以通过以下命令获取PyTorch可用的版本信息：bashconda search pytorch如果你的Python环境是3.6，通常默认安装会匹配最新且支持的cuda版本，比如cuda101py36h02f0884_0。然而，有时候你可能需要安装特定版本的cuda，例如cuda10.0，以匹配你的faiss库需求。在这种情况下，不能简单地使用常规的安装命令，而是需要指定子版本，例如：bashconda install pytorch=1.7.0 torchvision=0.8.1 cudatoolkit=10.0 -c pytorch这里的`cudatoolkit=10.0`就是指定了PyTorch需要与cuda 10.0版本一起安装。通过这种方式，你可以确保你的环境按照预期安装并满足所有依赖要求