ubuntun20.04下载和安装cudnn

时间: 2023-11-18 09:51:41 浏览: 36
为了在Ubuntu 20.04上下载和安装cuDNN,你可以根据以下步骤操作: 1. 首先,你需要下载cuDNN的deb文件。你可以通过以下命令从官方网站下载: ``` wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run ``` 2. 下载完成后,你可以使用以下命令安装cuDNN的deb文件: ``` sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2004-8.9.1.23_1.0-1_amd64.deb ``` 3. 安装完成后,你可以使用以下命令安装cuDNN的相关依赖: ``` sudo apt install libcudnn8=8.9.1.23-1 cuda11.8 sudo apt install libcudnn8-dev=8.9.1.23-1 cuda11.8 sudo apt install libcudnn8-samples=8.9.1.23-1 cuda11.8 ``` 以上步骤将帮助你在Ubuntu 20.04上成功下载和安装cuDNN。
相关问题

ubuntun20.04安装cudnn

要在Ubuntu 20.04上安装cuDNN,您需要按照以下步骤进行操作: 1. 首先,确保您已经具备NVIDIA开发者帐户。如果没有,请在NVIDIA官网上注册一个账户。 2. 登录到NVIDIA开发者中心,然后转到cuDNN下载页面:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download 3. 在下载页面上,选择与您的CUDA版本和操作系统相匹配的cuDNN版本。对于Ubuntu 20.04,您需要选择适用于CUDA 11.0的cuDNN版本。 4. 下载完整的cuDNN压缩包(包括`libcudnn8_8.x.x-1+cuda11.0_amd64.deb`,`libcudnn8-dev_8.x.x-1+cuda11.0_amd64.deb`和`libcudnn8-samples_8.x.x-1+cuda11.0_amd64.deb`)。 5. 打开终端,并导航到您下载的cuDNN压缩包所在的目录。 6. 运行以下命令来安装cuDNN: ``` sudo dpkg -i libcudnn8_8.x.x-1+cuda11.0_amd64.deb sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.x.x-1+cuda11.0_amd64.deb sudo dpkg -i libcudnn8-samples_8.x.x-1+cuda11.0_amd64.deb ``` 请记得将 `8.x.x` 替换为您下载的cuDNN版本的实际版本号。 7. 安装完成后,您可以通过运行 `nvidia-smi` 命令来验证cuDNN是否正确安装并且与CUDA一起工作。 希望这可以帮助您成功安装cuDNN!如果您在安装过程中遇到任何问题,请随时向我提问。

ubuntun20.04下载安装mysql5.7

在Ubuntu 20.04上安装MySQL 5.7的步骤如下: 1. 打开终端,输入以下命令以更新软件包列表: ``` sudo apt update ``` 2. 安装MySQL 5.7: ``` sudo apt install mysql-server-5.7 ``` 3. 安装过程中,系统会提示你设置MySQL管理员(root)用户的密码。输入一个安全的密码并记住它。 4. 在安装过程中,可能会出现一个叫做“mysql_secure_installation”的脚本,用于加固MySQL安装。按照提示完成加固操作。 5. 检查MySQL服务是否已经启动: ``` sudo systemctl status mysql ``` 如果MySQL服务已经启动,将会显示“active (running)”状态。 至此,你已经成功安装MySQL 5.7。如果需要,可以使用以下命令登录到MySQL: ``` sudo mysql -u root -p ``` 输入MySQL管理员(root)用户的密码,即可登录到MySQL。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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