ubuntu20。04安装cuda和cudnn的方法

时间: 2023-11-26 08:06:16 浏览: 29
您好!关于Ubuntu 20.04安装CUDA和CuDNN的方法,您可以按照以下步骤进行操作: 1.下载CUDA和CuDNN的安装包,并解压到本地目录 2.安装CUDA: 进入解压后的目录,执行以下命令: sudo sh cuda_11.2.0_<version>_linux.run 根据提示一步步安装,注意安装时选择自定义安装方式,并根据自己的需求选中相应的组件进行安装。 3.安装CuDNN: 进入解压后的目录,执行以下命令: sudo dpkg -i libcudnn8_<version>-cuda11.2_amd64.deb 4.配置环境变量: 打开终端,执行以下命令: echo 'export PATH=/usr/local/cuda-11.2/bin${PATH:+:${PATH}}' >> ~/.bashrc echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.2/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc 配置环境变量后,即可正常使用CUDA和CuDNN。 请注意,以上操作涉及到系统级别的更改,请谨慎操作,切勿在生产环境中进行修改。如果您对操作不熟悉,建议先备份系统数据,以免出现意外情况。
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Ubuntu18.04下安装cuda和cudnn

您好!在Ubuntu 18.04上安装CUDA和cuDNN需要以下步骤: 1. 安装NVIDIA显卡驱动: 首先,您需要安装适用于您的显卡型号的NVIDIA驱动程序。您可以通过以下命令来安装: ```shell sudo ubuntu-drivers autoinstall ``` 这将自动检测并安装适合您显卡型号的驱动程序。 2. 下载并安装CUDA: 访问NVIDIA的官方网站,并下载适用于Ubuntu 18.04的CUDA安装包。您可以在https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 上找到适合您系统的CUDA版本。选择合适的版本并下载安装包。 安装CUDA之前,您需要先关闭图形界面。按Ctrl+Alt+F1切换到TTY模式,然后在终端中输入以下命令以停止图形界面服务: ```shell sudo service lightdm stop ``` 运行安装包并按照提示进行安装: ```shell sudo sh cuda_*.run ``` 安装完成后,重新启动系统。 3. 配置环境变量: 将CUDA的bin和lib目录添加到系统的环境变量中。编辑`~/.bashrc`文件,添加以下行: ```shell export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 保存文件并执行以下命令使配置生效: ```shell source ~/.bashrc ``` 4. 下载并安装cuDNN: 访问NVIDIA的官方网站,并下载适用于Ubuntu 18.04的cuDNN安装包。您需要注册为NVIDIA开发者才能下载cuDNN。 下载完成后,解压缩安装包并进入解压缩后的目录: ```shell tar -xzvf cudnn-*.tgz cd cuda ``` 将cuDNN的库文件复制到CUDA的安装目录中: ```shell sudo cp -P include/cudnn.h /usr/local/cuda/include sudo cp -P lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* ``` 5. 完成! 现在您已经成功安装了CUDA和cuDNN。您可以编译并运行依赖于CUDA的程序。 请注意,上述步骤仅适用于Ubuntu 18.04和支持NVIDIA GPU的系统。确保您的显卡型号与CUDA和cuDNN的要求相匹配。

ubuntu22.04安装cuda和cudnn

安装 CUDA 和 cuDNN 时,请按照官方文档上的说明进行操作。一般来说,您需要从 NVIDIA 网站下载适合您操作系统版本的 CUDA 和 cuDNN,并按照官方文档上的指示进行安装。安装完成后,您需要配置相应的环境变量和路径,使得您的系统能够找到这些库。

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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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