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cudnn安装在线播放_ubuntu安装cudnn教程(2024年12月免费观看)

内容来源：网络红人排行榜所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

cudnn安装

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！𐟘˜

如何在电脑上安装whisper Whisper 是OpenAI公司推出的一款AI字幕神器，目前被认为是最好的语音转字幕工具之一。它不仅开源，还支持本地部署，并且能够识别多种语言，尤其是英语，识别准确率非常高。今天我们来详细讲解如何安装和使用Whisper。准备工作 𐟛 ️ 在开始安装之前，你需要确保你的电脑已经安装了以下软件：显卡驱动、CUDA Toolkit 和 cuDNN：这些是安装Whisper所必需的。 Windows下的conda：用于管理Python环境和依赖。 FFmpeg：使用scoop包管理器来安装。安装步骤 𐟓‹1. 显卡驱动和CUDA Toolkit安装打开NVIDIA控制面板，点击左下角的“系统信息”，查看你的显卡版本。访问英伟达官网，选择与你显卡型号匹配的驱动版本。下载并安装驱动，确保你的显卡驱动是最新的。 2. Windows下安装conda 访问conda官网，下载并安装适用于Windows的conda。 3. 使用scoop包管理器安装FFmpeg 打开命令提示符（以管理员身份运行），输入以下命令： scoop install ffmpeg 然后按回车键，等待安装完成。 Whisper安装和使用 𐟓汮下载Whisper源码访问OpenAI的GitHub仓库，下载Whisper的源码。 2. 配置环境变量将CUDA Toolkit的bin目录添加到环境变量中，确保系统能够找到CUDA相关的命令。 3. 编译和运行Whisper 在命令提示符中进入Whisper源码目录，运行以下命令： python setup.py install 然后按回车键，等待编译完成。 python whisper.py --help 这将显示Whisper的帮助信息，你可以根据需要选择不同的命令行选项来运行Whisper。小结 𐟓 安装Whisper的过程虽然有些繁琐，但只要按照上述步骤操作，你就能顺利完成安装并开始使用这款强大的AI字幕工具。如果你在安装过程中遇到任何问题，可以参考官方文档或者寻求社区的帮助。祝你安装顺利！

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！

Ubuntu安装教程𐟔夻Ž零开始最近，黑神话-悟空的风头正劲，实验室也给我配了一台新的workstation，配备了4090显卡。不过，这台机器上没有预装任何系统。由于ICRA2025的截止日期即将到来，我只好暂时放下黑神话，先搞定ICRA。这篇文章将详细介绍如何从零开始安装Ubuntu系统，包括从制作启动盘到系统安装的整个过程。希望这篇文章对大家有所帮助，求关注、点赞和转发！一、制作Ubuntu启动盘 𐟖寸准备工作：首先，准备一个空的U盘，因为需要格式化，所以如果有重要数据，请提前备份。我使用的是32G的U盘，但8G的也应该够用。下载Ubuntu系统镜像到本地，这里我选择的是ubuntu-20.04.2.0-desktop-amd64.iso，因为担心太新的系统可能会出现兼容性问题。格式化U盘：打开终端，输入以下命令格式化U盘： sudo mkfs.vfat /dev/sdc 制作启动盘：使用dd命令将系统镜像写入U盘： sudo dd if=ubuntu-20.04.2.0-desktop of=/dev/sdc status=progress oflag=sync 安装Ubuntu系统 𐟛 ️ 安装前准备：如果你的电脑有USB3.0接口，建议使用3.0插槽，这样安装速度会更快。将电脑关机后重新开机或重启，在启动时不停按F12、F10或F2（不同品牌的电脑按键不同，我的机器是华硕的，按F2）进入BIOS。选择从U盘启动：进入BIOS后，选择从U盘启动。这一步非常关键，这样在重新启动后就可以进入U盘安装流程了。开始安装：保存设置后重新启动机器，进入系统安装程序。选择安装Ubuntu系统。选择语言：系统语言可以选择中文，但我还是推荐英文，这样后面不容易出现路径等问题。安装完成后还可以安装中文输入法，不影响日常使用。选择安装类型：根据需求选择是否删除磁盘上的数据。如果是双系统，一定不要删除。我选择的是单系统，直接选择了全部删除。开始安装：按照页面提示设置地点、键盘布局、账号和密码，完成系统安装。总结 𐟓 通过以上步骤，我们就成功安装了一个全新的Ubuntu系统。不过，别高兴得太早，后面还有NVIDIA驱动安装、黑屏问题、CUDA和cuDNN安装、Conda安装以及Gaussian splatting SLAM安装等一系列任务等着你。完成这些后，你可能只想躺平了。你的ICRA准备得怎么样了？或者你在准备哪一个会议？欢迎留言告诉我们！也欢迎大家一起做研究和看文章。

本人电脑上的CUDA是12.6，在运行MEF-net的时候网络用到的pytorch版本是2.5，不支持12.6版本的CUDA。当前存在的疑问是为什么需要安装CUDA和cuDNN,使用GPU的时候在虚拟环境中安装带GPU的torch可以吗？

我的电脑显示cuda是支持12.7，但网站没有版本，我只能下12.6的，但是cudnn也不知道找哪个对应版本，求大佬帮忙

PaddleOCR API，三行识字！ 𐟔 想要从图片中自动识别字符吗？PaddleOCR C++ API 提供了强大的字符检测和识别功能，支持最新版本的V3和V4模型。通过简单的接口调用，即可实现自动识别，并返回识别结果和字符坐标。 𐟒𞠨論PI采用DLL接口设计，方便集成到你的项目中。只需三行代码，就能完成推理过程，无需复杂的配置。 𐟚€ 支持GPU加速，内置中文编译源码文件，解决了中文画图乱码的问题。同时，还提供了详细的示例代码，帮助你快速上手。 𐟓栃++ GPU版本已经打包好，包含了CUDA、cuDNN和TensorRT的配置，免除了你配置的烦恼，开箱即用。 𐟓 无论是字符识别还是文体识别，PaddleOCR都能满足你的需求，让你的项目更加智能化。

2022 OC渲染器安装全攻略嘿，大家好！今天我们来聊聊如何安装2022版本的OC渲染器。其实，这个过程并不复杂，但需要注意一些小细节。下面我会一步步带你搞定它。第一步：清理插件目录 𐟧𙊩斥…ˆ，你需要清理一下plugins目录。打开你的安装目录，找到C:\Users\[你的用户名]\AppData\Roaming\OctaneRender，然后把里面的所有文件都删除。别忘了检查C:\Program Files\OctaneRender\plugins目录，也要把里面的文件全部清理干净。第二步：清理缓存和第三方文件 𐟗‘️ 接下来，打开C:\Users\[你的用户名]\AppData\Local\OctaneRender，删除里面的cache文件夹。然后在这个目录下新建一个thirdparty文件夹，并删除里面的所有文件。最后，把"cudnn_8_0_4"文件夹复制到这个目录下。第三步：复制许可证和凭证 𐟓„ 在C:\Users\[你的用户名]\AppData\Roaming\OctaneRender目录下新建一个文件夹，把“license”和“otoy_credentials”这两个文件复制进去。第四步：启动YellowStar.exe 𐟚€ 找到C:\ProgramData\Microsoft\Windows\Start Menu\Programs\Startup目录，把"YellowStar.exe"复制到这个目录下。然后把这个文件添加到360火绒等安全软件的信任列表。双击启动这个文件，在任务管理器里看到"YellowStar.exe"进程运行了就可以了。第五步：复制插件到C4D 𐟎芥ꨦ前四步都没问题，那么每次只需要复制"c4doctane"和"YellowStar.xdl64"到C4D的插件目录即可。比如： C4D安装目录\Maxon Cinema 4D R24\plugins C4D安装目录\Maxon Cinema 4D R25\plugins C4D安装目录\Maxon Cinema 4D R26\plugins C4D安装目录\Maxon Cinema 4D 2023\plugins 常见问题 𐟚芥悦žœ在安装过程中遇到问题，比如杀毒软件误杀"YellowStar.exe"，或者软件无法启动，只需要按照上述步骤重新操作一遍即可。汉化步骤 𐟌 如果你需要汉化OC渲染器，可以在网上找到相关的汉化包，按照汉化包的说明进行操作即可。希望这篇教程能帮到你！如果有任何问题，欢迎在评论区留言哦！𐟘Š

英伟达Tesla：AI幕后英雄 2015年，英伟达推出了一款专为高性能计算和AI设计的GPU系列——Tesla GPU。这一举措标志着英伟达在AI计算领域迈出了重要的一步。Tesla GPU系列专为深度学习、大规模并行计算和高性能计算而设计，其架构优化使得它在神经网络的训练和推理方面表现出色。 Tesla K80和Tesla P100是早期的代表性产品，它们成为了许多研究机构和企业在训练AI模型时的首选硬件。随着AI研究的快速发展，越来越多的公司和数据中心开始使用英伟达的Tesla GPU进行深度学习和AI计算。在2016年至2018年期间，英伟达推出了DGX-1超级计算机，这是一款专为AI和深度学习任务设计的硬件平台。DGX-1配备了多个Tesla GPU，结合了英伟达的深度学习优化软件，极大地提高了AI模型训练的效率。这标志着英伟达正式进入AI硬件解决方案市场，并开始将深度学习推向更广泛的行业应用。在此期间，英伟达还推出了多个AI软件工具和库，例如cuDNN（CUDA Deep Neural Network Library）和TensorRT（用于推理优化的深度学习库）。这些工具大幅提高了AI模型训练和推理的速度和效率，并帮助开发者更容易地将深度学习模型部署到GPU上。在2017年至2020年期间，随着深度学习和AI应用的激增，英伟达的数据中心业务成为公司增长最快的部分。许多科技巨头如谷歌、亚马逊、微软等开始广泛部署英伟达的GPU来支持其AI和大数据处理任务。英伟达的GPU在云计算、自动驾驶、语音识别、图像处理等多个领域被广泛使用。特别是在数据中心和云计算领域，英伟达的Tesla系列GPU以及后来的A100、V100 GPU成为许多企业用来加速AI模型训练和推理的关键硬件。 2020年以后，Transformer模型和大规模语言模型的崛起进一步推动了GPU在AI中的应用。尤其是像OpenAI的GPT系列、Google的BERT等大模型的训练，对计算能力的需求呈指数级增长。英伟达的A100 GPU成为训练这些大规模模型的主流选择。A100基于Ampere架构，支持更强的并行计算能力和更高的能效比，极大地缩短了大模型的训练时间。此外，英伟达还推出了NVIDIA DGX A100系统，帮助企业和研究机构快速搭建大规模AI训练和推理的基础设施。DGX A100不仅提供了强大的计算能力，还整合了英伟达的深度学习软件堆栈，简化了AI开发的过程。

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