安装cunn出错

最新推荐文章于 2024-09-09 10:27:40 发布
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分类专栏： torch
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/AMDS123/article/details/53001526
运行 luarocks install cunn

出现make[1]: *** [lib/THC/CMakeFiles/THC.dir/all] 错误 2


解决方法：
进入torch目录，执行 git pull, 然后运行 ./install.sh
使用luarock花式安装失败的各种解决办法
weixin_38132338的博客
01-09 6901
首先让我吐槽一下过气网红torch7 您官网一年没更新源了可还行（摊手） torch下载包，luarocks官网，GitHub上面加起来三个包都不一样可还行？？？你明白我用自带包出的这个问题，用官网包出另一个问题，用GitHub上的包又出来新的问题那种痛吗？？这里（捂胸口），痛.jpg 好的那么接下里说正事，按照正常操作，我们在安装完torch和一大堆lua工具之后就各取所需安装nn，rnn之类...
ubuntu下100%成功安装torch,同时配置cuda和cudnn（不成功，则成仁）
Hungryof的专栏
06-01 6万+
总说 这些更新不影响主体。所有更新附加在文章最后。 第一次更新： 内容：添加一些Torch7常用库的安装，时间：2017.3.20 第二次更新：内容：某些torch库无法在线安装，转成离线安装的方法，时间：2017.3.31 第三次更新：内容：针对安装”cutorch”时出错的问题修复。时间：2017.5.11 第四次更新：内容：加入cudnn6.0的安装。 时间：2017.5.19
miniconda,tensorflow,cuda,cunn安装
u014290496的博客
09-09 601
CUDNN下载后解压，将里面的文件夹的文件一一对应复制粘贴进对应文件夹，注意不要整个文件夹覆盖。找到要下的tensorflow的版本的对应的CUDA和CUDNN版本，下载安装。即可自动从阿里云下载2.9.0版本的TENSORFLOW。MINICONDA上清华源搜，安装步骤跟着网上教程走。
cuda及cunn的安装方法通用版（官方说明）
Chaojixihuanhuyanzhu的博客
03-18 1468
前言 最近换电脑了，终于用得上带显卡的笔记本了，网上各种关于cuda和cunn的安装方法已经数不胜数了，但大多是傻瓜式安装，遇到的诸如版本不匹配等问题也各不相同，在三天装了五次cuda后我终于找到了最好的安装方法：official document！ Nvidia官方对于cuda及cunn的安装做了详尽的说明，且简单明了！ cuda安装包及文档 cuda toolkit 各版本安装包及说明文档. cunn安装包及文档 cunn 各版本安装包及说明文档. 总结 说一点通用的教训，在配置环境是最好别
【环境配置】windows10 Anaconda+PytorchGPU版本+CUDA+CUNN的下载与安装使用
Everyday try to become better -Kobe Bryant
06-28 2122
Anaconda+PytorchGPU版本+CUDA+CUNN的下载与安装使用
anaconda安装paddle(安装CUDA，CUDNN)
fakerth的博客
12-01 1万+
anaconda安装paddle(安装CUDA，CUDNN)
填坑——TensorFlow_GPU和pytorch的安装配置
薰衣草PK向日葵的博客
07-19 3364
主要的安装流程参考：win10下Anaconda+VS2017+cuda9.0+cudnn+Pycharm安装配置tensorflow（GPU版）、win10在Anaconda上安装Pytorch 1、NVIDIA安装程序失败 安装好Anaconda和VS2017后，报错信息如上。所有组件全部未安装。有个回答是这样的：https://blog.youkuaiyun.com/hsqaihkl/ar...
[torch]安装遇到的问题
apsvvfb的专栏
06-30 2万+
最近提特征提的整个tsubame的空间都要满了..今天安torch,http://torch.ch/docs/getting-started.htmlgit clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive cd ~/torch; bash install-deps; ./install.shtsubame没法和外部网络联系,
Pytorch 训练常见问题
zhangzeyuan56的博客
02-17 3613
pytorch中运行分类任务时，报如下错误： /pytorch/aten/src/THCUNN/SpatialClassNLLCriterion.cu:103: void cunn_SpatialClassNLLCriterion_updateOutput_kernel(T *, T *, T *, long *, T *, int, int, int, int, int, long) [wit...
Linux服务器+GPU配置总结（二）
塞上江南的专栏
02-18 1738
1. 永久挂载机械硬盘的方法：     首先得到/dev/sda3这个分区的UUID,使用以下命令:         sudo blkid /dev/sda3     Ubuntu Linux 永久挂载(mount)分区     然后,我们按照/etc/fstab文件中的格式添加一行如下内容:         UUID=904C23B64C23964E /media/aborn/data...
cunnCUDA:一些过时的、丑陋的和旧的模块
06-14
包含已弃用的 SpatialConvolutionCUDA 和 SpatialMaxPoolingCUDA 模块
从0开始安装Tesnorflow 2(GPU)、Pytorch(GPU)[CUNN、cuDNN配置篇]
Kight_king的博客
04-08 858
在许可协议中，选择自定义，点击"下一步"下一步之后，就会自行安装。等待结束。结束页面。
CUDA与cuDNN安装教程（超详细）
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kirinmin
11-17 16万+
windows10 和win11安装 CUDA 教程，超详细，帮助大家一步到位安装CUDA。
【Windows11】Cuda和Cudnn详细安装教程
Jin1Yang的博客
05-13 8万+
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
安装torch出现如下错误make[2]: *** [lib/THC/CMakeFiles/THC.dir/THC_generated_THCTensorMath.cu.o] Error 1 CMak
jainszhang的博客
09-19 6929
  torch安装地址 按照官网步骤 git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive cd ~/torch bash install-deps ./install.sh 依赖保证安装完毕以后 执行最后一步后出现错误如下：   /home/brian/torch/extra/cutorch/lib/T...
Torch7 学习笔记[1]
Soyabean
08-30 2273
Torch7的安装--Ubuntu14.04
fbcunn在Ubuntu 14.04下安装可能出现的问题以及解决方法
cepa的博客
08-01 2346
fbcunn在Ubuntu 14.04下安装可能出现的问题以及解决方法 在Ubuntu 14.04环境下，按照官网安装教程安装fbcunn，,可能会出现不少的问题，在这我将分享我所遇到的一些问题以及解决过程，希望能帮到和我一样遇到类似问题的朋友。 一、安装CUDA与Torch 因为我在安装fbcunn时已经使用了一段时间的Torch，按照官网安装教程的步骤安装CUDA与Torch应该没什么大的问题，
Linux安装cunn安装
最新发布
03-26
### 安装 CUNN 库的前提条件 在 Linux 环境下安装 CUNN 深度学习库之前，需要确保系统已经正确配置了 CUDA 和 cuDNN 的环境。根据已知的信息，您下载的 cuDNN 版本为 v7.6.5，适用于 CUDA 9.0[^1]。 为了成功安装 CUNN，还需要满足以下依赖项： - 已经安装并验证过的 CUDA Toolkit（版本需匹配 cuDNN 所支持的版本）。可以通过官方文档确认兼容性[^2]。 - Torch 或 LuaJIT 开发框架的支持，因为 CUNN 是基于 Torch 构建的一个扩展库。 --- ### 步骤说明 #### 1. 配置 CUDA 和 cuDNN 如果尚未完成 CUDA 和 cuDNN 的安装，请按照以下命令操作以解压和复制文件到指定路径： ```bash tar -zxvf cudnn-****.tgz sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/ sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64/ sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn.h sudo chmod a+r /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* ``` 上述命令会将 cuDNN 文件放置于 `/usr/local/cuda` 路径下，并赋予适当权限以便后续调用[^3]。 #### 2. 设置环境变量 编辑 `~/.bashrc` 文件，添加如下内容以设置必要的环境变量： ```bash export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ``` 完成后执行以下命令使更改生效： ```bash source ~/.bashrc ``` #### 3. 安装 Torch 及其相关组件 CUNN 是作为 Torch 的一部分提供给用户的。因此，在继续前需要先安装 Torch 平台及其核心模块。可以运行以下脚本来自动完成安装过程： ```bash curl -sk https://raw.githubusercontent.com/torch/ezinstall/master/install-deps | bash git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive cd ~/torch; ./install.sh ``` 这一步将会克隆 Torch 发行版仓库并编译所需工具链。 #### 4. 编译与安装 CUNN 进入 Torch 插件目录后，通过 Luarocks 来管理包资源。具体指令如下所示： ```lua luarocks install cunn ``` 此命令负责从远程源获取最新稳定版 CUNN 包，并依据本地机器架构重新构建二进制目标文件。 #### 5. 测试安装成果 最后可通过简单测试程序来检验整个流程是否顺利完成。创建一个新的 `.lua` 脚本或者直接交互式输入下面几行代码片段即可实现初步功能检测： ```lua require 'cunn' print('CUNN loaded successfully!') ``` 如果没有报错，则表明当前环境中已具备正常使用 CUNN 进行 GPU 加速计算的能力。 --- ### 注意事项 尽管以上方法能够覆盖大部分常规情况下的需求，但在实际部署过程中仍可能出现各种意外状况。例如不同发行版之间可能存在细微差异；某些老旧硬件可能无法完全适配最新的软件栈等等。遇到困难时建议查阅对应项目的官方文档或社区论坛寻求帮助。 ---
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