gcc8.1和cuda9.0版本不兼容,比较坑. 下面是各版本cuda支持的gcc: 从CUDA 4.1版本开始,现在支持gcc 4.5.gcc 4.6和4.7不受支持. 从CUDA 5.0版本开始,现在支持gcc 4.6.gcc 4.7不受支持. 从CUDA 6.0版本开始,现在支持gcc 4.7. 从CUDA 7.0版本开始,完全支持gcc 4.8,在Ubuntu 14.04和Fedora 21上支持4.9. 从CUDA 7.5版开始,完全支持gcc 4.8,在Ubuntu 14.04和Fe

1. 环境 ubuntu16.04 GTX1080Ti x 4 nvidia-418 cuda-10.1 pytorch1.0.0 目标:在最新的显卡驱动下,使用不同版本的cuda和深度学习框架来执行.编译模型代码. 2. 前言 众所周知,NVIDIA的cuda版本更新的很快,且不同cuda版本不兼容,所以导致有些模型的部分layer在cuda编译时,十分的麻烦. 例如我碰到的例子,实验室需要运行flownet2.0,NVIDIA给出了官方实现,但其中有几个layer使用了cuda编写,在运行模

之前有网友提问说,基于cmake编译时如果切换cuda版本,比如我同时装了cuda8和cuda9,opencv总是找到cuda9,我想用cuda8怎么办?实际上,手头上要配置的工程是基于opencv3.1.0的,这个版本没有对cuda9.0的支持,与其去改opencv的cmake脚本源码,不如切换一下cuda版本. 查看了FindCUDA.cmake源码知道,调用cmake时指定CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR即可,例如 set CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR="D:/so

编译安装gcc高版本 因CentOS中gcc版本仅有4.4,故编译安装gcc高版本. 安装依赖库(如果你已安装过gcc低版本,可跳过这步) yum install glibc-static libstdc++-static -y 下载高版本gcc(以4.8.1为例) wget http://ftp.gnu.org/gnu/gcc/gcc-4.8.1/gcc-4.8.1.tar.gz 然后解压到文件夹 tar -xvzf gcc-4.8.1.tar.gz 进入目录 cd gcc-4.8.1 运行脚

转载请注明: 仰望高端玩家的小清新 http://www.cnblogs.com/luruiyuan/ 如何解决pytorch 编译时CUDA版本与运行时CUDA版本不对应 如果pytorch的编译时CUDA版本和运行时CUDA版本不一致时,由于不同的 nvcc 编译器会生成不同的动态函数代码,由此会导致自己编写的 CUDA 函数无法正确运行. 常见的错误有: undefined symbol: __cudaRegisterFatBinaryEnd (运行时为CUDA10.1,编译时CUDA版本

查看cuda版本 cat  /usr/local/cuda/version.txt nvcc -V

Matlab 2014a支持的gcc/g++版本是4.7x,而ubuntu 14.04以及更高版本默认安装的版本都是4.8及以上,因此需要降低gcc/g++版本,方法如下: 1 安装 $ sudo apt-get install -y gcc-4.7 $ sudo apt-get install -y g++-4.7 2 重新建立软连接 $ cd /usr/bin $ sudo rm -r gcc $ sudo ln -sf gcc-4.7 gcc $ sudo rm -r g++ $ sudo

实验代码 import torch import torch.nn as nn #y = wx + b class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel,self).__init__() #自定义代码 # self.w = torch.rand([500,1],requires_grad=True) # self.b = torch.tensor(0,dtype=torch.float,requires_grad=True)

可以用下面的命令查看 cat /usr/local/cuda/version.txt 如果想用nvcc来查看可以用下面的命令 nvcc -V 如果环境内没有nvcc可以安装一下,教程是矩池云上如何安装nvcc 很多人会问为什么nvidia-smi里面的cuda会不一样,接下来我来介绍一下 可以看到环境内的CUDA 版本是10.2,而nvidia-smi的CUDA版本是10.0.很奇怪的是有时候绝大多数情况代码也能整成跑起来,stackoverflow上的一个解释如下: CUDA有两个主要的API

cuda版本可能对系统,驱动版本会有影响,修改之前需要先进行确认 1.检查系统版本 source /etc/os-release && echo $VERSION_ID 2.导入apt仓库和其GPG key # 第一步若输出 16.04 curl -fsSL https://mirrors.aliyun.com/nvidia-cuda/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub | apt-key add - echo "deb https://mirrors.

作者:zhxfl 邮箱:zhxfl##mail.ustc.edu.cn 主页:http://www.cnblogs.com/zhxfl/p/4155236.html 第1个版本blog在这里:http://www.cnblogs.com/zhxfl/p/4134834.html 第2个版本github:https://github.com/zhxfl/CUDA-CNN 欢迎fork,在第一个版本的时候,我们只是针对手写数字,也就是黑白图片.在第二个版本中,我加入了很多东西. 第二个版本的特性 1

使用命令: user@home:~$ python Python |Anaconda custom (-bit)| ( , ::) [GCC ] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import torch >>> torch.__version__ '1.0.

https://my.oschina.net/u/2306127/blog/538139 摘要: Ubuntu系统使用的gcc版本随着发布版本的不同而不同,在编译android系统时不同的版本推荐用不同的gcc去编译,那么可不可以改变系统的gcc来适应android编译环境的需求呢?答案是可以的. Ubuntu系统使用的gcc版本随着发布版本的不同而不同,在编译android系统时不同的版本推荐用不同的gcc去编译,那么可不可以改变系统的gcc来适应android编译环境的需求呢?答案是可以的.

错误内容: 正在读取软件包列表... 完成正在分析软件包的依赖关系树 正在读取状态信息... 完成 您可能需要运行“apt-get -f install”来纠正下列错误:下列软件包有未满足的依赖关系:gcc-4.9 : 依赖: cpp-4.9 (= 4.9.3-8ubuntu2~14.04) 但是它将不会被安装依赖: gcc-4.9-base (= 4.9.3-8ubuntu2~14.04) 但是 4.9.1-0ubuntu1 正要被安装依赖: libgcc-4.9-dev (= 4.9.3-8

nvcc -V 没有找到直接查询cudann版本的命令,但发现cudann装在 /usr/local/cuda/lib64/目录下,libcudnn.so就是相应版本

当前版本信息 root@ubuntu:runninglinuxkernel_4.0# aarch64-linux-gnu-gcc -v Using built-in specs. COLLECT_GCC=aarch64-linux-gnu-gcc COLLECT_LTO_WRAPPER=/usr/lib/gcc-cross/aarch64-linux-gnu/7/lto-wrapperTarget: aarch64-linux-gnu Configured with: ../src/config

1.首先将[C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI]添加至系统环境变量[path]中: 2.在powershell中使用命令[nvidia-smi],即可看到结果 nvidia与cuda需要满足关系: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html cuda与cudnn需要满足关系: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-arc

可以使用如下命令行来让 gcc 选择不同的 C++ 版本: g++ -std=c++11 main.cpp 在你的系统中,由于编译器或是编译器设定上的差别,操作也许有所不同.    

我们在windows下DS5中编译时使用GCC交叉编译器,但是在ubuntu时也需要使用GCC编译器,这时最好时保持版本一致,所以就需要查看windows下版本,如下图,在按装的文件夹中找到对应得文件即可.

问题背景 项目在Ubuntu10 64位 boost 1.55,boost采用的是项目内包含相对目录的形式部署 项目采用了 -Wall -Wextra -Werror -Wconversion 最高的告警选项 单独测试是可以的 由于项目中包含的内容很多,头文件超多,因此只能选取1个简单的分支进行测试,可以再现问题,通过各种猜测和测试,最终定位到: 有GCC push_option对boost/thread进行处理后,stl容器使用完全异常[如 map<int,string>空内容时begin(