cuda12.1版本对应的cunn

如果您是在使用 Torch 深度学习框架，那么 cuda12.1 版本对应的 cunn 可以通过以下命令进行安装：

luarocks install cunn

请注意，安装 cunn 前需要先安装 CUDA 和 cuDNN，并确认它们已经正确配置和安装。同时，您的操作系统也需要与 CUDA 和 cuDNN 版本相匹配，否则可能会导致不兼容或无法正常工作。

相关问题

OpenFace linux命令

在Linux上运行OpenFace，你需要执行以下命令来设置环境变量：

source ~/.bashrc         # 如果你在使用bash
source ~/.zshrc          # 如果你在使用zsh
source ~/.profile        # 如果你在OSX或者使用其他shell

安装OpenFace所需的其他库，你可以使用LuaRocks来完成。以下是需要安装的库：
- dpnn
- nn
- optim
- csvigo
- cutorch和cunn（只有在使用CUDA时需要）
- fblualib（只用于DNN训练）
- tds（只用于DNN训练）
- torchx（只用于DNN训练）
- optnet（可选，只用于DNN训练）

在安装OpenFace之前，请确保已经下载了所需的数据包，并将其解压缩到OpenFace/build/bin/model/patch_experts目录中。

运行以下命令以在OpenFace文件夹下进行安装：

sudo python2 setup.py install

linux下安装torch

在Linux上安装Torch可以参考以下步骤：

1. 确认你的Linux操作系统版本和架构（例如Ubuntu 18.04 64位）。

2. 安装依赖库，包括Python（建议安装Anaconda），GCC（C++编译工具），以及其他相关库，可以使用以下命令：

sudo apt-get update
sudo apt-get install python python-pip python-dev python-virtualenv python-setuptools python-numpy python-scipy python-pandas python-matplotlib python-sklearn python-skimage python-protobuf python-h5py python-leveldb python-networkx python-nose python-tk libopenblas-dev liblapack-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev liblmdb-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev libatlas-base-dev git curl wget build-essential cmake

3. 安装Torch，可以使用以下命令：

git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive
cd ~/torch; bash install-deps;
./install.sh

4. 安装Torch软件包，例如torchvision和cudnn，可以使用以下命令：

luarocks install torch
luarocks install cutorch
luarocks install cunn
luarocks install cudnn

5. 测试Torch是否安装成功，可以执行以下命令：

th -e "print('Hello Torch!')"

如果成功安装，将会输出"Hello Torch!"。

注意：在安装Torch之前，最好使用conda创建一个独立的虚拟环境，以免与其他Python环境冲突。