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Ubuntu 18.04 安装 CUDA 10.0 和 cuDNN 7.6.5 - 附资源链接

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简介：
本文详细介绍如何在Ubuntu 18.04系统上安装CUDA 10.0和cuDNN 7.6.5，包括必要的步骤及所需资源的下载链接。 在Ubuntu 18.04上安装CUDA 10.0与cuDNN 7.6.5的教程提供了详细的步骤来帮助用户完成相关软件包的配置和设置，适用于需要使用NVIDIA GPU进行加速计算的应用场景。

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  • Ubuntu 18.04 安装 CUDA 10.0 和 cuDNN 7.6.5 - 附资源链接
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    本文详细介绍如何在Ubuntu 18.04系统上安装CUDA 10.0和cuDNN 7.6.5，包括必要的步骤及所需资源的下载链接。 在Ubuntu 18.04上安装CUDA 10.0与cuDNN 7.6.5的教程提供了详细的步骤来帮助用户完成相关软件包的配置和设置，适用于需要使用NVIDIA GPU进行加速计算的应用场景。
     
  • CUDA 10.0 & cuDNN 7.6.5
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    CUDA 10.0及cuDNN 7.6.5是NVIDIA推出的高性能并行计算与深度学习加速库。CUDA提供丰富的GPU编程接口，而cuDNN则专注于神经网络操作的优化实现，二者结合大幅提升了AI应用的训练效率和性能表现。 刚在Windows 10 64位系统上配置了CUDA 10.0、cuDNN 7.6.5 和 TensorFlow-GPU 1.14。具体配置步骤可以参考相关博文。
     
  • CUDA CUDNN 7.6.5 【cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.5.32.zip】
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    本资源提供NVIDIA CUDA Toolkit及CUDNN v7.6.5的Windows版安装包，适用于Windows 10 64位系统，助力深度学习与GPU加速计算。 cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.5.32.zip是安装Tensorflow所需的文件，可以按照我博文中的教程进行安装。
     
  • Ubuntu 18.04下安装GPU CUDA及cuDNN
    优质
    本教程详细介绍了在Ubuntu 18.04操作系统环境下，如何正确安装和配置NVIDIA GPU所需的CUDA以及cuDNN库，为深度学习开发打下基础。 在Ubuntu 18.04系统下安装GPU、CUDA以及cuDNN的详细步骤文档（经过测试可行）。
     
  • 轻松安装CUDA：在Ubuntu 16.04上安装CUDA 9.0和cuDNN 7.4（含附件资源）
    优质
    本教程详细介绍了如何在Ubuntu 16.04系统中安装CUDA 9.0及cuDNN 7.4，附带实用的安装脚本和其他相关资源。 简单安装cuda：在Ubuntu 16.04上安装cuda9.0以及cudnn7.4的步骤如下所述。请注意，这里仅提供了一个概述，并没有包含具体的附件资源或链接地址。 若要进行实际操作，请确保从官方渠道获取所需的软件包和文档。
     
  • Ubuntu 18.04 安装 Oracle 11g - 附带资源
    优质
    本教程详细介绍了在Ubuntu 18.04系统上安装Oracle 11g数据库的过程，并提供相关资源支持。适合需要部署Oracle环境的技术人员参考学习。 Ubuntu18.04安装Oracle11g需要一些准备工作和步骤。请确保您已经准备好所需的附件资源来顺利完成安装过程。
     
  • 【Ubuntu】Matlab2018a安装详解-附资源链接
    优质
    本教程详细介绍了在Ubuntu系统中安装Matlab 2018a的步骤，并提供了所需资源的下载链接，帮助用户轻松完成软件安装。 【Ubuntu】安装Matlab2018a详细教程-附件资源 本教程提供了在Ubuntu系统上安装Matlab 2018a的步骤和所需资源。请按照文档中的指示操作以顺利完成软件的安装过程。
     
  • 在Win10系统上安装CUDA10.0和cuDNN-附带资源链接
    优质
    本文详细介绍如何在Windows 10操作系统中安装CUDA 10.0及cuDNN，并提供相关资源链接，帮助开发者顺利进行深度学习环境搭建。 在Win10系统上安装CUDA 10.0和cuDNN的步骤如下：首先需要下载相应的安装包，并确保已安装了必要的驱动程序。接着按照官方文档指导进行环境配置，完成相关库文件的设置与路径调整，以保证软件能够正确识别并使用GPU加速功能。
     
  • CUDA 10, CUDNN 7.6.5, CUDA 11, CUDNN 8.0.4, Anaconda3, NVIDIA Linux x86...
    优质
    该环境配置基于NVIDIA GPU加速技术，包括CUDA 10和CUDA 11、CUDNN 7.6.5及8.0.4版本，搭配Anaconda3数据科学平台，适用于深度学习与高性能计算。 cuda_10.0.130_411.31_win10, cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.5.32, cuda11.0, cudnn8.0, Anaconda3, NVIDIA-455.38驱动
     
  • PyTorch GPU版本安装指南：兼容CUDA 10.1和cuDNN 7.6.5的PyTorch安装
    优质
    本指南详细介绍如何在支持CUDA 10.1及cuDNN 7.6.5的系统上安装PyTorch GPU版，帮助开发者轻松完成深度学习环境配置。 PyTorch是一款强大的深度学习框架，它为研究人员和开发者提供了灵活的环境来构建和训练复杂的神经网络。在GPU版本的PyTorch中，可以利用图形处理器的强大计算能力加速模型的训练过程。本教程将详细讲解如何安装支持CUDA 10.1和CUDNN 7.6.5版本的PyTorch。 了解CUDA和CUDNN是关键：CUDA是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型，它允许开发者使用GPU进行高性能计算。而CUDNN（CUDA Deep Neural Network library）则是专门为深度神经网络设计的一个库，包含优化过的卷积、池化操作以及其他用于训练与推理的底层函数。 1. **系统需求**：在安装之前，请确保你的系统满足以下条件： - NVIDIA GPU：支持CUDA 10.1的GPU型号（如GeForce GTX 10系列或更高）。 - 驱动程序：需安装最新且兼容CUDA 10.1版本的NVIDIA驱动。 - 操作系统：支持CUDA 2019年版的Linux或Windows系统。 - Python环境：需要Python 3.6及以上版本。 2. **安装CUDA 10.1**： 访问NVIDIA官网下载页面，选择适合你系统的CUDA 10.1版本，并按照向导完成安装步骤。 3. **安装CUDNN 7.6.5**： 登录NVIDIA Developer账号，在其网站上找到并下载适用于CUDA 2019版的CUDNN 7.6.5。解压后，将bin、include和lib文件夹中的内容复制到相应的CUDA目录下。 4. **安装PyTorch**： 可以通过pip或conda来安装PyTorch，这里我们采用pip方式： ``` pip install torch==1.7.0 torchvision==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html ``` 注意：命令中的版本号应与提供的压缩包文件名（如pytorch-1.7.0-py3.6_cuda101_cudnn7_0.tar.bz2）相匹配。 5. **验证安装**： 安装完成后，可以运行以下Python脚本来检查是否成功安装了PyTorch、CUDA和CUDNN。 ```python import torch print(torch.version.cuda) ``` 如果输出正确的CUDA版本号，则表示已正确配置好环境。 6. **配置开发环境**： 在你的项目中，可能需要将CUDA路径添加到系统变量中以便Python可以找到相关的库文件。例如， ```python import os os.environ[CUDA_HOME] = path_to_cuda_directory ``` 7. **使用GPU进行计算**： 通过在代码中指定PyTorch的`device`对象来选择使用GPU或CPU。 ```python device = torch.device(cuda if torch.cuda.is_available() else cpu) model.to(device) ``` 按照上述步骤，你已成功安装了支持CUDA 10.1和CUDNN 7.6.5的PyTorch GPU版本。现在可以开始利用GPU的强大计算能力来训练深度学习模型或进行相关应用开发了。