在整个机器学习的过程中,配置环境一直是一个比较复杂的事情,今天介绍几种根据英伟达官方文档来配置环境的方法。
安装方案
https://gitlab.com/nvidia/container-images/cuda/
国内同步镜像:https://gitee.com/zionfuo/cuda
选择cuda的版本
- base:cuda安装方式
- devel:nvcc等安装方式
- runtime:cudnn等安装方式
检查系统版本
cuda 与 nvcc 安装教程
导入apt仓库和其GPG key
cuda、nvcc在阿里源的nvidia-cuda中有,软件的对应的版本可以在阿里源中搜索查到。
https://mirrors.aliyun.com/nvidia-cuda/ubuntu1804(1604)/x86_64/
安装所需版本的 cuda
以cuda11为例,根据Dockerfile得出安装命令如下
cudnn 与 tensorRT 安装教程
- 如果是安装 cudnn8.0.4及以下版本,输入下面指令:
cudnn、tensorRT在腾讯源的nvidia-machine-learning中有,软件的对应的版本可以在腾讯源中搜索查到。
https://mirrors.cloud.tencent.com/nvidia-machine-learning/ubuntu1804(1604)/x86_64/
- 如果是安装 cudnn8.0.5及以上版本,输入下面指令:
安装所需版本的 cudnn
以cuda10.2下cudnn 8.0.3版本为例,根据Dockerfile得出安装命令如下
文章知识点与官方知识档案匹配,可进一步学习相关知识OpenCV技能树首页概览11535 人正在系统学习中
声明:本站部分文章及图片源自用户投稿,如本站任何资料有侵权请您尽早请联系jinwei@zod.com.cn进行处理,非常感谢!