CUDA10安装与卸载,CUDA10.2与MMSEG安装

安装CUDA10

1、因为要用到tensorflow1.15.5的GPU版本,所以想安装cuda10来进行加速,通过nvidia-smi检查本机上的CUDA版本

2、下载的cuda10版本,cuda_10.0.130_411.31_win10.exe

下载的cudnn版本,cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.4.38.zip

然后按照下面这个博客链接进行安装。

win10系统CUDA10.0安装教程(for tensorflow2.0)_cuda10.0下载-优快云博客

3、安装完后之后,通过nvidia-smi,发现cuda还是上面的情况

通过启动训练程序,发现仍然不能启动GPU加速,

通过搜索发现:
如果您的系统上已经安装了CUDA 12.0的驱动程序,即使安装了CUDA 10.0的运行时库,nvidia-smi也可能会显示CUDA 12.0。在这种情况下,您可能需要更新您的NVIDIA驱动程序,以便显示正确的CUDA版本。您可以通过NVIDIA官方网站下载并安装适用于您的GPU的最新驱动程序。

基于上述理论指导,卸载CUDA12.0的驱动程序,手动卸载没有卸载成功。安装腾讯管家进行卸载,卸载成功。

4、然后下载适合NVIDIA T1200显卡的驱动成功,搜索到下面这个,

471.68-desktop-win10-win11-64bit-international-dch-whql.exe
然后双击应用程序进行安装,安装成功。运行训练程序,成功开启GPU训练。

虽然显示的是CUDA Version:11.4,但是可以启动cuda10的加速库。

2024.04.07

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卸载CUDA10

用了两天之后,发现还是CUDA10.2应用广泛,稳定性强。下载CUDA10.2,在有CUDA10的前提下安装CUDA10.2,安装失败,想着估计还得把C

安装mmseg需要先安装mmcv,但是直接使用pip install mmcv可能会出现问题。根据引用中提供的解决方案,你可以按照以下步骤进行安装: 1. 打开https://github.com/open-mmlab/mmcv链接。 2. 根据你的cuda版本和torch版本选择合适的组合安装命令。 3. 遵循链接中的指示,继续滑动页面直到找到合适的安装命令。 4. 复制对应的安装命令,并在命令行中运行该命令。 安装mmseg时,你可以使用类似的方法找到对应的安装命令,并按照指示进行安装。记得先安装mmcv再安装mmseg。希望这个解决方案对你有帮助!<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [mmdet3D安装配置指南](https://blog.csdn.net/weixin_43583522/article/details/129923427)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [【python】ModuleNotFoundError: No module named ‘mmseg‘ 或者 ModuleNotFoundError: No module named ...](https://blog.csdn.net/JJxiao520/article/details/130019622)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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