cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.0.77.tgz   

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#深度学习 #神经网络 #机器学习

提供CUDA 11.1和cuDNN 8.1的Linux版安装文件下载，包括cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.0.77.tgz和cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run，用于深度学习和GPU加速计算。

cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.0.77.tgz   

cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run

 

链接：https://pan.baidu.com/s/1BGo9ZlrhK0kSf9Q98D7kag 
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提取码：XFFX 

cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run文件下载
faceqq的博客
02-15 1941
由于文件过大已经分包可以提高文件传输成功率节约下载时间合上传时间，下载以下分包文件后再合并在一起后再解压； 下载（访问密码：7915） cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run.tar.gz_a https://474b.com/f/10153144-482168441-0f94bf cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run.tar.gz_b https://474b.com/f/10153144-482170769-4f700e cuda_11.1.
cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.0.77.tgz
11-27
cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.0.77.tgz cuda11.2 tensorflow2.6
cuda_11.1.0_455.23.05_linux.tar.gz1
09-29
cuda 11.1.0 版本的运算平台，本资源免费下载 由于文件太大，所以分割为多个小文件上传，使用时请使用一下命令合并 cat cuda_11.1.0_455.23.05_linux.tar.gz* > cuda_11.1.0_455.23.05_linux.tar.gz tar -zxf cuda_11.1.0_455.23.05_linux.tar.gz
cuda_11.1.0_455.23.05_linux.tar.gz3
09-29
cuda 11.1.0 版本的运算平台，本资源免费下载 由于文件太大，所以分割为多个小文件上传，使用时请使用一下命令合并 cat cuda_11.1.0_455.23.05_linux.tar.gz* > cuda_11.1.0_455.23.05_linux.tar.gz tar -zxf cuda_11.1.0_455.23.05_linux.tar.gz
cuda_11.1.0_455.23.05_linux.tar.gz6
09-29
cuda 11.1.0 版本的运算平台，本资源免费下载 由于文件太大，所以分割为多个小文件上传，使用时请使用一下命令合并 cat cuda_11.1.0_455.23.05_linux.tar.gz* > cuda_11.1.0_455.23.05_linux.tar.gz tar -zxf cuda_11.1.0_455.23.05_linux.tar.gz
cuda_11.1.0_455.23.05_linux.tar.gz2
09-29
cuda 11.1.0 版本的运算平台，本资源免费下载 由于文件太大，所以分割为多个小文件...cat cuda_11.1.0_455.23.05_linux.tar.gz* > cuda_11.1.0_455.23.05_linux.tar.gz tar -zxf cuda_11.1.0_455.23.05_linux.tar.gz
cuda_11.1.0_455.23.05_linux.tar.gz4
09-29
cuda 11.1.0 版本的运算平台，本资源免费下载 由于文件太大，所以分割为多个小文件上传，使用时请使用一下命令合并 cat cuda_11.1.0_455.23.05_linux.tar.gz* > cuda_11.1.0_455.23.05_linux.tar.gz tar -zxf cuda_11.1.0_455.23.05_linux.tar.gz
服务器ubuntu系统安装cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run、cudnn-11.1-linux-x64-v8.0.4.30.tgz和docker安装
zhaoxueqi666的博客
09-17 5648
准备工作 一、nvidia 1.卸载旧驱动 2.查看适合本机的nvidia驱动** 3.根据自身情况选择适合的nvidia版本，我这里安装的是nvidia-460 3.重启一下 二、CUDA cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run 1.CUDA下载 2.nouveau驱动 3.执行安装脚本 4.添加环境变量 5.验证 二、CUDNN cudnn-11.1-linux-x64-v8.0.4.30.tgz 1.下载对应版本的文件 2.解压cudnn 3.将解压文件放到指定位置 4.验证.
ubuntu的linux下下载CUDA
weixin_41169280的博客
01-12 2163
1、进入CUDA官网下载 CUDA下载 2、选定自己需要的版本 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.1.0/local_installers/cuda_11.1.0_455.23.05_linux.runsudo sh cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run 使用上述两句命令进行下载安装，安装时根据教程进行即可，需要手动输入accept 3、安装时出现错误 Installation failed
cudnn v8.1.zip
04-11
cudnn-11.2-windows-x64-v8.1.0.77
cudnn-10.1-linux-x64-v8.0.2.39.tgz
08-17
cudnn_v8.0.2.39 for ubuntu 18.04, cuda 10.1 下载时发现需要去nvidia官网注册而且下载缓慢，因此这里提供一个副本，有需要的拿去 cuDNN Library for Linux (x86)
cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.1.33.txt
08-07
cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.1.33
cudnn-11.2-windows-x64-v8.1.0.77.zip
04-13
cudnn-11.2-windows-x64-v8.1.0.77.zip
ubuntu上的cudnn安装
woshicaiji12138的博客
04-24 2077
在cudnn官网上寻找版本匹配的cudnn并下载。 下载后，得到cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.1.33.tgz 压缩包，使用下面的命令解压： tar -xvzf cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.1.33.tgz 得到cuda文件夹。 之后依次使用下面的命令： sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-11.0/include sudo cp cuda/lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-1
CentOS/Red Hat 安装cuDNN
chenhepg的博客
01-04 1851
在Liunux（CentOS，Red Hat）系统中，安装cuDNN。
Linux系统下cuda11.2配置MMdetection
jiangqixing0728的博客
07-18 2497
Ubuntu18.04+python3.8.13+cuda11.2+cudnn8.1.0+mmdet2.24.1+mmcv-full 1.6.0
cudnn8.1.0安装
qq_42808159的博客
07-08 923
cudnn8.1.0安装
Day44 简单 CNN 实战
最新发布
W020419的博客
12-26 341
将卷积输出展平成向量，接 1~2 层全连接 + Dropout，输出 10 维 logits。：BatchNorm 稳定分布、Dropout 降低 co-adaptation。这些中间输出就是“特征图”，可借助 Grad-CAM 等方法做可视化解释。第 3 个卷积块：池化后得到 128×4×4，展平即 2048 维向量。第 1 个卷积块：保持尺寸，池化后得到 32×16×16；第 2 个卷积块：池化后得到 64×8×8；提取多尺度特征并逐步减小空间维度。
cuda_11.1.0_455.23.05_linux这个文件是什么
04-01
<think>好的，我需要分析用户的问题：“cuda_11.1.0_455.23.05_linux这个文件是什么”。用户之前询问过关于安装TensorRT的.deb文件，现在转向了CUDA相关的一个文件。首先，我需要确认这个文件的具体内容和用途。 文件名结构通常是CUDA版本号加上驱动版本，例如“cuda_11.1.0”是CUDA工具包的版本，“455.23.05”可能是NVIDIA驱动版本，而“linux”表示操作系统平台。但CUDA安装包通常分为两种：本地安装包（.deb或.rpm）和网络安装包（.run）。用户提到的文件名没有扩展名，可能需要进一步确认，但根据常见情况，可能是一个.run文件。 用户可能在使用CUDA时遇到了问题，或者需要确认如何正确安装这个文件。需要解释这个文件的作用，安装方法，可能的注意事项，比如驱动版本兼容性，依赖项等。同时，用户之前处理过TensorRT的安装，可能需要关联CUDA与TensorRT的关系，说明CUDA是TensorRT的依赖之一。 另外，用户可能混淆了CUDA工具包和驱动安装包，需要澄清两者的区别。例如，CUDA工具包包含编译器、库等，而驱动是单独安装的。但在这个文件名中，驱动版本可能包含在内，所以需要说明这是否是CUDA的完整安装包，或者是包含驱动的runfile。 还需要考虑用户的系统环境，比如Ubuntu版本，是否已经安装了NVIDIA驱动，是否需要先卸载旧驱动等。此外，提醒用户安装后的验证步骤，比如检查nvcc版本，确认驱动是否加载等。 可能用户下载了错误的CUDA版本，或者需要确认该文件是否适用于他们的系统。需要解释版本号的含义，例如CUDA 11.1属于较旧的版本，可能兼容性如何，是否有必要升级到更新的版本，特别是如果用户之前安装了CUDA 11.8的话，可能存在版本冲突。 总结来说，回答需要涵盖以下几点： 1. 文件的基本信息（CUDA工具包+驱动） 2. 安装方法（使用.run文件） 3. 注意事项（驱动兼容性、依赖安装） 4. 安装后的验证步骤 5. 常见问题及解决方法</think>--- ### 一、文件基本信息 文件名 `cuda_11.1.0_455.23.05_linux` 是 **NVIDIA CUDA Toolkit 的离线安装包（runfile 格式）**，具体包含以下内容： 1. **CUDA 工具包版本**：11.1.0 2. **驱动版本**：455.23.05（内嵌的 NVIDIA 显卡驱动） 3. **适用平台**：Linux 系统 --- ### 二、文件作用 1. **安装 CUDA Toolkit**：提供 GPU 加速计算所需的编译器（`nvcc`）、库（如 `cuBLAS`, `cuDNN` 基础组件）和开发工具。 2. **安装 NVIDIA 驱动**：如果系统中未安装驱动，此文件会默认安装版本 `455.23.05`（但建议单独安装最新驱动）。 --- ### 三、安装方式 #### 步骤 1：赋予执行权限 ```bash chmod +x cuda_11.1.0_455.23.05_linux ``` #### 步骤 2：运行安装程序 ```bash sudo ./cuda_11.1.0_455.23.05_linux ``` - **安装选项**： - 按 `q` 跳过协议阅读。 - 取消勾选 `Driver`（若已单独安装驱动）。 - 确认安装路径（默认 `/usr/local/cuda-11.1`）。 --- ### 四、注意事项 1. **驱动兼容性**： - 驱动版本 `455.23.05` 较旧（发布于 2020 年），可能不支持新型显卡（如 RTX 30/40 系列）。 - 建议从 [NVIDIA 官网](https://www.nvidia.com/Download/index.aspx) 下载最新驱动。 2. **CUDA 版本限制**： - CUDA 11.1 已停止官方支持，部分深度学习框架（如 PyTorch/TensorFlow）可能不再兼容。 - 推荐使用 CUDA 11.8 或 12.x 版本。 3. **依赖项**： - 安装前需确保系统已安装 `gcc`, `make`, `kernel-headers` 等开发工具。 --- ### 五、安装后验证 1. **检查 CUDA 编译器**： ```bash nvcc --version # 应输出 11.1 版本 ``` 2. **查看驱动状态**： ```bash nvidia-smi # 确认驱动版本和 GPU 识别正常 ``` --- ### 六、常见问题 #### 问题 1：驱动冲突 - **表现**：安装后系统无法进入图形界面。 - **解决**： 1. 进入终端（Ctrl+Alt+F3），卸载旧驱动： ```bash sudo apt purge nvidia-* ``` 2. 重新安装官方驱动。 #### 问题 2：CUDA 路径配置 - **环境变量**：需将 CUDA 路径加入 `.bashrc`： ```bash echo 'export PATH=/usr/local/cuda-11.1/bin:$PATH' >> ~/.bashrc echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.1/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` --- ### 七、替代方案 如需使用新版 CUDA，推荐从官网下载 **CUDA 12.2** 或 **11.8**： ```bash wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.2/local_installers/cuda_12.2.2_535.104.05_linux.run ``` 安装后通过 `apt` 管理更新，避免手动配置。 --- ### 总结 - **文件本质**：CUDA 11.1 + 旧版驱动的离线安装包。 - **适用场景**：仅限需要兼容旧项目的环境（如遗留代码依赖 CUDA 11.1）。 - **推荐操作**：优先安装新版 CUDA，并通过 `apt` 或官方网络仓库管理依赖。
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