故事里的小可爱的博客

RTX3080+pytorch-gpu一、nvidia官网下载nvidia-driver455.23以上，cuda11.1,cudnn-v8.0.4.30二、pytorch+torchvision源码编译一、nvidia官网下载nvidia-driver455.23以上，cuda11.1,cudnn-v8.0.4.30确保nvidia-driver、cuda11.1、cudnn8.0.4.30安装成功NVIDIA-Linux-x86_64-455.23.04.runcuda_11.1.0_455.

文章目录1 WIN10下安装WSL21.1wsl2系统安装1.2 安装自己的一些必须项1.3 /mnt目录下挂载的文件系统默认权限为777的问题2 NVIDIA驱动安装3 安装cuda toolkit 10.13.1添加环境，并验证4.安装cudnn7.65 Anaconda安装1 WIN10下安装WSL21.1wsl2系统安装将win10升级到预览版打开“控制面板” -> “程序和功能” -> “打开或关闭 Windows 功能”-> 选中“适用于 Linux 的 Window

文章目录前言环境安装1.1 Nvidia Driver安装，CUDA9.0+CUDNN7.61.1.1 安装NVIDIA显卡驱动1.1.2 安装CUDA9.0+CUDNN7.61.2 Anaconda3安装和虚拟环境配置1.2.1 Anaconda3安装1.2.2 Tensorflow环境配置1.2.3 Pytorch环境搭建前言为方便开展基于Ubuntu18.04上的深度学习研究，在此记录一...

文章目录1.检验版本2.安装显卡驱动2.1 禁止nouveau2.2关闭桌面环境2.3 执行安装驱动nvidia-driver2.4 安装cuda toolkit 10.12.5添加环境，并验证3.安装cudnn7.6【参考】1.检验版本cuda10.1-gcc-kernel对应关系查看自己的linux内核，gcc版本lspci | grep -i nvidiagcc -vg++ -v...