测试CUDDN和CUDA型号

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本文介绍如何查看安装在系统上的CUDA及cuDNN版本信息。通过执行特定命令，可以快速获取这些深度学习框架依赖的版本号。

cuda 版本 
cat /usr/local/cuda/version.txt

cudnn 版本 
cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

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ffmpeg安装测试（支持cuda支持SRT）
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09-06 2358
在音视频开发测试中，FFmpeg是一个不可或缺的工具，它以其强大的音视频处理能力，支持多种格式的编解码、转换、录制、流化等功能，赢得了广泛的应用。当编译 glibc 或其他系统级库时，包含当前目录作为搜索路径可能会导致意外的链接到不正确的库版本，或者链接到正在构建的库的不稳定版本，从而引入潜在的问题。这意味着在编译 glibc（GNU C Library，GNU 的 C 语言标准库）时，你的 LD_LIBRARY_PATH 环境变量中包含了当前目录（. 或 ./），这通常是不被推荐的。
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01-04 2279
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05-27 1004
cuda+cudnn安装记录 环境配置 系统：ubuntu 18 显卡：rtx 2080ti cpu： e5 2678 v3 tensorflow-gpu=1.14 cuda=10.1 cudnn7.6.5 比较新的cuda已经自带显卡驱动了，所以已经不需要单独装显卡驱动了。。。 软件下载 准备传到网盘供下载。 cuda安装 将软件传到服务器上，进入软件目录： sudo sh cuda_10.1.105_418.39_linux.run 按照指示一路确认即可。 安装完后，要配置一下路径： vim ~/.
Win10+TensorFlow+Cuda+Cuddn安装实录（亲测）
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成都都成
01-15 1952
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