(1) 去官网下载相应的版本,因为电脑之前安装的是 CUDA8. ,找跟 CUDA 版本兼容的 cuDNN 下载即可,我选择的是 cuDNN v7.(Deb) 和  cuDNN v7.1.4 Developer Library for Ubuntu 16.04 (Deb) 注意这里下载安装包時需要帐号登陆才可以. (2) 根据教程安装,主要步骤摘录如下 (3) 不过到这里先别着急,还需要后续操作一下,可以参考博客最后一部分 这是才算安装完成. (4) 然后再编译还是找不到 libcudnn.so

Xcode 8 打包上线 iTunes Connect 找不到构建版本 最近苹果推出新的mac操作系统(macOS Sierra 10.12),大家可能都已经升级了,作为一个开发者,小编肯定是第一时间升级.随之,开发工具 Xcode 也升级到了最新版 Xcode 8.0. 马上就到国庆了,想必很多人和小编一样在加班赶进度,上架项目.当我们把一切BUG解决完(当然这是不可能的),提交成功之后,欣喜的去 iTunes Connect 上发布版本时. 咦...哇...怎么回事?构建版本旁边没有出现我们

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

前两天上架App遇到一个比较神奇的问题,打包好的项目使用Application Loader上传成功,但是在iTunes里面却找不到构建版本,App的活动页面也没有相应的版本. 之前了解IOS10对用户的安全和隐私的增强,在申请很多私有权限的时候都需要添加描述,但是,在使用Xcode 8对原有项目编译时并没有报错.我还专门在IOS10真机上进行了测试,也并没有报错,于是我就没有对项目的权限添加描述,然后打包上传出现了上述问题. 解决办法: 在info.plist添加相应的权限描述,如下所示 1.

项目 XXX 的 NuGet 程序包还原失败:找不到“xxx”版本的程序包“xxx” 编译新下载的代码出错 修改包管理器的源为 http://www.nuget.org/api/v2/ .重试后成功 记得打勾 其实我的默认就是这个地址,我也不知道为什么没打勾,我到这里打上勾就好了

参考 1. 查看cudnn版本; 完

一.由于实验室大家使用的CUDA.CUdnn不同,所以需要在同一台服务器安装多个版本,而且要不引起冲突,方法如下: 1.一般来说CUDA安装在 /usr/local 目录下(当然你可以通过“echo $PATH”命令查询你的CUDA安装目录,一般来说CUDA的文件路径都会被写入到系统环境),如下图 其中cuda-8.0是我安装的版本(cuda是cuda-8.0的软链接,建立软链接的命令是:“ln -s cuda-8.0 cuda”),cuda-8.0-5.1是别人安装的版本.其中CUdnn在安装

cuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txt cudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR 转发:https://medium.com/@changrongko/nv-how-to-check-cuda-and-cudnn-version-e05aa21daf6c

目录 Linux 查看 CUDA 版本 查看 cuDNN 版本 Windows 查看 CUDA 版本 查看 cuDNN 版本 References Linux 查看 CUDA 版本 方法一: nvcc --version 或 nvcc -V 如果 nvcc 没有安装,那么用方法二. 方法二: cat /usr/local/cuda/version.txt 当安装了多个版本的 CUDA 时,方法二也不管用,不能判断使用的是哪个版本的 CUDA,这个时候看方法三. 方法三: nvidia-smi 查

概述,需要注意以下几个问题: (1)NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦!CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架,也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行,而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用. CUDA的本质是一个工具包(ToolKit):但是二者虽然不一样的. 显卡驱动的安装: 当我们使用一台电脑的时候默认的已经安装了NVIDIA的显卡驱动,因为没有显卡驱动根本用不了显卡嘛,但是这个时候我们是没有CUDA可以

查看 CUDA 版本: cat /usr/local/cuda/version.txt 查看 CUDNN 版本: cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A

在C#管理程序包的时候有时会出现找不到某某版本的程序包 如果出现这样的情况,解决办法是在你当前项目获取当前类库下的packages.config里去删除一段配置就可以解决! 我的缺少的是版本为9.0.0的Newtonsoft.Json,所以我这样注释掉.然后在去NuNet管理包去再去重新下载这个Newtonsoft.Json就OK了! 至于为什么包这样的错我不理解,但我知道如何去解决这个错误!  前进的道路总是孤单的,那么你就好好享受未来这个世界赐予你的孤单.把这段孤独的行程当成自己的一段历练,

原因是不同版本的系统宏的不同导致报错,OutputDebugStr,它在vs2005的头文件里定义在vs安装目录下的平台sdk目录下的mmsysytem.h, 而到vs2013下这个文件被放到了系统目录的sdk下,而且这个宏的定义还消失了. 解决办法也比较简单,在工程的预编译文件里添加一下这个宏的定义,注意兼容vs2005和vs2013版本就行: #ifndef OutputDebugStr #define OutputDebugStr OutputDebugString #endif 转自: 

今天虚拟机上测试安装 CentOS6.3 + PHP5.4.8 + MySQL5.5.28,结果捣鼓了半天 MySQL都没装上,老是CMake目录下找不到那个 lists 文件,郁闷的不行,最后发现问题所在,总结在下面(我是把软件包下载错了): 1. 检查参数是否配置错误  可以参考这里的官方说明 http://dev.mysql.com/doc/refman/5.5/en/source-configuration-options.html#cmake-general-options 我的配置参

问题:     首先出现这个bug的是在我的vs2017社区版的ide上,这两天使用了出现了一个非常神奇的问题,就是我程序中的nuget包总提示找不到源文件,并且我点击Nuget还原的话还一直提示着一个问题. 严重性 代码 说明 项目 文件 行 禁止显示状态错误 项目 JJHL.WEB 的 NuGet 包还原失败: 找不到“11.0.2”版本的程序包“Newtonsoft.Json”. C:\Program Files (x86)\Microsoft SDKs\NuGetPackages\: 在

第一步,创建一个build目录存放cmake生成的中间文件: mkdir build 第二步,进入到build文件目录: cd build 第三步,cmake把代码文件生成一个makefile文件: camke .. 第四步,根据makefile使用make命令编译整个工程 make 如果想要加快运行速度,可以运行 make -j4(或者-j8)

问题 今天在使用 tensorflow-yolov3 的时候,发现报错 Loaded runtime CuDNN library: but source was compiled with: . CuDNN library major and minor version needs to match or have higher minor version in case of CuDNN 7.0 or later version. emmmmmm...看了下,好像说是CuDNN的版本有点低,说

参考官网地址: Windows端:https://tensorflow.google.cn/install/source_windows CPUVersion Python version Compiler Build toolstensorflow-1.11.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3tensorflow-1.10.0 3.5-3.6 MSVC 2015 update 3 Cmake v3.6.3tensorflow-1.9.0 3.5-

CUDA 查询: cat /usr/local/cuda/version.txt 或者 nvcc -V (也可以看到版本信息) CUDNN 查询 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

log:Loaded runtime CuDNN library: 7.1.4 but source was compiled with: 7.2.1. 我安装的事cuda 9.0  cudnn 7.1.4(nvidia官网会给给出对应的版本的)  安装cudnn是真的麻烦,因为注册账号的时候特别的恶心.参考了这个老哥的    https://blog.csdn.net/XCCCCZ/article/details/80385448 TensorFlow  版本1.8  1.12  都试过都出现