跳着出刀
跳着出刀

RTX 3090（or3080）配置深度学习环境CUDA11.1（win10+TensorFlow or pytorch）

现在pytorch官网已经支持cuda11.1

tf可原码编译

RTX30系显卡采用sm_86只有cuda11.1才支持，然而深度学习的pytorch和TensorFlow包括mxnet官方版本只支持到cuda10.2

难道出了新版本前新买的显卡就此吃灰？

不要急还是有办法的

去TensorFlow和pytorch的GitHub的issue里有人反映这个问题（并没有很多人，所以官方没多重视）

方法一：自行编译（适合大神，反正我是不会）

方法二：TensorFlow的解决方法是安装nightly版本2.4.0（实际上已经有2.5.0了但是没找到），如何pip安装whl并不教学

pip安装这个whl后出现有几个dll找不到（没错是cuda11.0不是11.1的，说明此版本还是不支持11.1,但可凑或用）需要自行安装别的版本cudaorcudnn补齐，还是挺麻烦的，所以我用pytorch

pytorch提供了nightly版本1.8.0和torchvison0.8.0虽然也是支持11.0而不是11.1，但已经不会报没有gpu的错了

同样是pip安装whl（官网上没有，去GitHub找）

 

虽然解放不了rtx的全部战力还是可以凑合用下的

有找不到whl文件的可以找我要，但是我不保证能第一时间看到您的评论

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    需要对249本软件著作实现句子级别全文检索，这些著作均为PDF文件，不使用现有的框架如lucene，自己实现的方法如下： 1、从PDF文件中提取文本，这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本，一个句子一行保存为文本文件。 2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件，这样，每一个句子就有一个唯一行号。 3、对每一行文本进行分词，建立倒排表，倒排表的格式为：词=包含该词的总行数N=行号
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他