1. 确定版本兼容性 了解GPU驱动支持的CUDA版本：首先，确认你的电脑GPU显卡驱动支持的CUDA版本。 查找Python及相关库的适配版本：根据已确定的CUDA版本，查找与之兼容的Python版本以及TensorFlow、PyTorch等深度学习框架的版本。2. 下载并安装CUDA和CuDnn 访问官方开发者页面：从NVIDIA官方开发者页面...
【CUDA安装避坑】如何让你的python在GPU上运行 首先，确保Python、TensorFlow、Keras、PyTorch、CUDA和CuDnn之间的版本匹配。了解电脑GPU显卡驱动及可支持的CUDA版本，查找Python版本及对应库的适配版本，最终确定CUDA和CuDnn版本。下载CUDA和CuDnn时，请关注版本匹配，访问官方开发者页面获取相应链接。安装步骤包括选择合适的CUDA版本、与CUDA对应的CUDNN版本，...
CUDA、驱动安装与踩坑记录 在安装CUDA与驱动之前，建议先卸载已安装的NVIDIA相关服务，以避免安装过程中的冲突。使用命令查看当前加载的NVIDIA模块，并依次执行卸载操作。如卸载时提示“rmmod: ERROR: Module nvidia is in use”，则需先终止使用这些内核模块的进程。安装驱动和CUDA：确认NVIDIA服务卸载成功后，开始安装NVIDIA驱动和CUDA。
CUDA、驱动安装与踩坑记录 为解决CUDA安装问题，首先需访问CUDA Toolkit 11.8的下载页面，选择对应版本下载。直接安装CUDA与驱动时，易遭遇错误。为避免此情况，应先卸载已加载的NVIDIA相关服务。使用命令查看现有服务，找出NVIDIA模块，随后执行卸载。若卸载时提示“rmmod: ERROR: Module nvidia is in use”，表示内核模块在使用中。...
cuda安装(2)——cuDNN安装以及推坑 cuDNN安装指南及避坑建议：选择合适的cuDNN版本：在安装CUDA后，可能会遇到指定版本的libcudnn缺失的问题。此时，建议尝试使用最新且兼容的cuDNN版本，如8.8.1.31+cuda12.0。确保所安装的cuDNN版本与CUDA版本相匹配，以保证兼容性。同时安装dev包：在安装cuDNN时，除了安装基础库外，还需确保同时安装...
