В 16.04, если вы устанавливаете CUDA прямо с сайта Nvidia, и вы также создаете Tensorflow из исходного кода, вы можете указать каталог, который хотите указать как Cudnn. По умолчанию это:
/usr/include/x86_64-linux-gnu
Когда вы создаете Tensorflow, он спросит вас, какую версию вы хотите указать для использования в Cudnn. Затем после этого он спросит, где он находится. Просто укажите каталог выше, и он будет работать нормально. Он должен создать файл колеса в этот момент, и вы можете установить его с помощью pip.
При использовании всех различных X-реализаций самым надежным методом является установка параметров устройства ввода с помощью xinput, как показано в этом ответе. В вашем случае «имя параметра», которое вы хотите найти, будет выглядеть как «разрешение» в зависимости от того, как ваше устройство называет параметры.
При использовании всех различных X-реализаций самым надежным методом является установка параметров устройства ввода с помощью xinput, как показано в этом ответе. В вашем случае «имя параметра», которое вы хотите найти, будет выглядеть как «разрешение» в зависимости от того, как ваше устройство называет параметры.