CUDA 10.0 +VS2015 环境搭建：安装CUDA,配置CUDA环境变量，VS2015中配置CUDA

【安装环境】配置MMTracking环境 xuanyu22 安装环境机器学习神经网络深度学习 python
版本v0.14.0安装torchnumpy的版本不能太高，否则后面安装时会发生冲突。先安装numpy，因为pytorch的安装会自动配置高版本numpy。condainstallnumpy=1.21.5mmtracking支持的torch版本有限，需要找到合适的condainstallpytorch==1.11.0torchvision==0.12.0cudatoolkit=10.2-cpytor
在服务器计算节点中使用 jupyter Lab ranshan567 程序人生
JupyterLab是一个基于网页的交互式开发环境,用于科学计算、数据分析和机器学.jupyterlab是jupyternotebook的下一代产品,集成了更多功能,使用起来更方便.在进行数据分析及可视化时，个人电脑不能满足大数据的分析需求，就需要用到高性能计算机集群资源，然而计算机集群的计算节点往往没有联网功能，所以在计算机集群中使用jupyterLab需要进行一些配置。具体的步骤如下：
安装torch报错 raise ReadTimeoutError(self._pool, None, “Read timed out.“) pip._vendor.urllib3.exceptions 待磨的钝刨 pip pytorch 人工智能
文章目录1.配置cuda的torch环境时报错1.配置命令2.报错bug2.解决方法1.增加下载超时时间：2.尝试使用镜像源：3.检查网络连接：4.分次安装：5.重试安装：6.手动下载.whl文件安装1.配置cuda的torch环境时报错1.配置命令pipinstalltorch==2.0.1torchvision==0.15.2torchaudio==2.0.2--index-urlhttps:
SAM2跑通（Ubuntu20.04)内含安装多个cuda 好好607 pytorch linux
参考链接：github链接安装cuda，之前借鉴的方法安装多个cuda补充cuda安装：Asymlinkalreadyexistsat/usr/local/cuda.Updatetothisinstallation?选择no，否则会创建一个软连接覆盖之前那个/usr/local/cudasudogedit~/.bashrc如果按第二个链接安装的cuda，手动改一下版本即可SAM环境安装步骤除了本地
使用vllIm部署大语言模型添砖JAVA的小墨机器学习
使用vllm部署大语言模型一般需要以下步骤：一、准备工作1.系统要求-操作系统：常见的Linux发行版（如Ubuntu、CentOS）或Windows（通过WSL）。-GPU支持：NVIDIAGPU并安装了适当的驱动程序。-足够的内存和存储空间。2.安装依赖-Python3.8及以上版本。-CUDA工具包（根据GPU型号选择合适的版本）。二、安装vllm1.创建虚拟环境（推荐）-使用Conda：c
vllm在线推理踩坑记懂点投资的码农大语言模型 ai 语言模型 python
最近在《AI大模型全栈工程师》课程里看老师推荐使用vllm部署大模型，优点就不详细介绍了，这里摘抄一段来自于Qwen2上手指南对于它的简单介绍：它易于使用，且具有最先进的服务吞吐量、高效的注意力键值内存管理（通过PagedAttention实现）、连续批处理输入请求、优化的CUDA内核等功能。至于原理就先不看了，直接上手部署，以后再来补理论知识。一、vLLM在线推理在Qwen2的上市指南里介绍了v
多版本cuda安装及灵活切换详细教程 Fzc_PCL CUDA Linux 记录 cuda linux
一、首先介绍下我所使用的环境ubuntu18.04+1080ti二、下载安装包1.cudatoolkit下载①环境选择，想要多版本共存的，尽量选择runfile文件进行安装②有些cudatoolkit下载页面，和我上边的一样，没有对应的安装包下载按钮，BaseInstaller中只给了两行命令，如果运行第一行命令的话，下载会比较慢，我是直接复制wget后边的链接在新网页窗口中打开，会自动弹出下载窗
Cuda 程序编译报错: fatal error: cusparse.h: No such file or directory 原野寻踪实践经验 cuda
编译cuda程序时发现下列报错：/mnt/xxx/miniconda3/envs/xxx/lib/python3.8/site-packages/torch/include/ATen/cuda/CUDAContext.h:6:10:fatalerror:cusparse.h:Nosuchfileordirectory#include^~~~~~~~~~~~检查发现是选择了错误的Cuda版本。ls/
天下苦英伟达久矣！PyTorch官方免CUDA加速推理，Triton时代要来？诗者才子酒中仙物联网 /互联网 /人工智能 /其他 pytorch 人工智能 python
在做大语言模型（LLM）的训练、微调和推理时，使用英伟达的GPU和CUDA是常见的做法。在更大的机器学习编程与计算范畴，同样严重依赖CUDA，使用它加速的机器学习模型可以实现更大的性能提升。虽然CUDA在加速计算领域占据主导地位，并成为英伟达重要的护城河之一。但其他一些工作的出现正在向CUDA发起挑战，比如OpenAI推出的Triton，它在可用性、内存开销、AI编译器堆栈构建等方面具有一定的优势
GPU版pytorch安装普通攻击往后拉 python tips 神经网络基础模型关键点
由于经常重装系统，导致电脑的环境需要经常重新配置，其中尤其是cudatorch比较难以安装，因此记录一下安装GPU版本torch的过程。1）安装CUDAtoolkit这个可以看做是N卡所有cuda计算的基础，一般都会随驱动的更新自动安装，但是不全，仍然需要安装toolkit，并不需要先看已有版本是哪个，反正下载完后会自动覆盖原有的cuda。下载网站两个：国内网站：只能下载最新的toolkit，但是
人工智能-GPU版本机器学习、深度学习模型安装 bw876720687 人工智能机器学习深度学习
背景1、在有Nvidia-GPU的情况下模型使用cuda加速计算，但是很有多模型的GPU和CPU版本安装方式不同，如何安装lgb\cat\xgb.2、为了让代码有普适性，如何自适应环境当中的设备进行CPU或者GPU的调整？解决方案问题一：安装GPU版本的LightGBMLightGBM默认不会安装GPU支持版，需要手动编译以启用GPU。以下是在Linux和Windows上编译GPU版本LightG
R-Drop pytorch实现 warpin 深度学习深度学习 pytorch
Pytorch实现了R-Drop，可以用于训练分类模型。#-*-coding:utf-8-*-"""Description:AnimplementationofR-Drop(https://arxiv.org/pdf/2106.14448.pdf).Authors:lihpCreateDate:2021/8/24"""fromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunct
CUDA 编程入门（2）：CUDA 调度模型知识搬运工人 CUDA GPU CUDA
参考：CUDA编程入门（2）：CUDA编程模型-知乎(zhihu.com)CUDA调度模型Block调度Block对应的物理硬件概念是SM，也就是说SM负责block中线程的执行，SM会为每个block分配需求的资源，比如寄存器，共享内存等，由于SM自身资源有限，因此它被分配到的block数量也是有限的，这取决于block中线程的资源需求。当所有的SM都饱和之后，剩下的blocks将会被暂时挂起，
Ubuntu 开机出现 recovering journal 无法进入图形界面解决流程(不通用，自用) Artintel 学习 ubuntu
远程连接进入命令行：rm-rf/etc/X11/xorg.confcp/etc/X11/xorg.conf.failsafe/etc/X11/xorg.confsudoservicelightdmstopsudoapt-getremovenvidia*cdjohn/qudong+cuda9.0\+\cudnn/sudochmoda+xnv.runsudo./nv.run-no-x-check-no
Yolo-v3利用GPU训练make时发生错误：/usr/bin/ld: cannot find -lcuda 徐小妞66666
一.利用GPU训练Yolov3时，首先要修改MakeFile文件，修改格式如下：GPU=1(原来为0)CUDNN=1(原来为0)NVCC=/usr/local/cuda/bin/nvcc(新建,注意自己本机的地址)二.此时make产生错误/usr/bin/ld:cannotfind-lcuda1.查看MakeFile文件找到该行代码：LDFLAGS+=-L/usr/local/cuda/lib64
【环境搭建：onnx模型部署】onnxruntime-gpu安装与测试（python）(1) 2401_83703835 程序员 python 深度学习 pytorch
cuda==10.2cudnn==8.0.3onnxruntime-gpu==1.5.0or1.6.0pipinstallonnxruntime-gpu==1.6.0###2.2方法二：onnxruntime-gpu不依赖于本地主机上cuda和cudnn在conda环境中安装，不依赖于本地主机上已安装的cuda和cudnn版本，灵活方便。这里，先说一下已经测试通过的组合：*python3.6,cu
MongoDB C++库编译，windows平台+VS2015（QT中也可以用） hp_cpp C++
编译准备工作：（1）mongo-c-driver下载地址：https://github.com/mongodb/mongo-c-driver/releases下载最新版：mongo-c-driver1.12.0的Soucecode版（2）mongodb/mongo-cxx-driver下载地址：https://github.com/mongodb/mongo-cxx-driver/releases
pytorch计算网络参数量和Flops Mr_Lowbee PyTorch pytorch 深度学习人工智能
fromtorchsummaryimportsummarysummary(net,input_size=(3,256,256),batch_size=-1)输出的参数是除以一百万（/1000000）M，fromfvcore.nnimportFlopCountAnalysisinputs=torch.randn(1,3,256,256).cuda()flop_counter=FlopCountAna
使用TensorRT对YOLOv8模型进行加速推理 fengbingchun Deep Learning CUDA/TensorRT YOLOv8 TensorRT
这里使用GitHub上shouxieai的infer框架对YOLOv8模型进行加速推理，操作过程如下所示：1.配置环境，依赖项，包括：(1).CUDA:11.8(2).cuDNN:8.7.0(3).TensorRT:8.5.3.1(4).ONNX:1.16.0(5).OpenCV:4.10.02.cloneinfer代码：https://github.com/shouxieai/infer3.使用
ONNX Runtime、CUDA、cuDNN、TensorRT版本对应可keke ML&DL pytorch deep learning
文章目录ONNXRuntime的安装ONNXRuntime与CUDA、cuDNN的版本对应ONNXRuntime与ONNX的版本对应ONNXRuntime、TensorRT、CUDA版本对应ONNXRuntime的安装官方文档注意，到目前为止，onnxruntime-gpu在CUDA12.x和CUDA11.x下的安装命令是不同的，仔细阅读官方文档。验证安装python>>>importonnxru
ONNXRuntime与CUDA版本对应 zy_destiny 部署 YOLO onnxruntime onnX 部署 cuda python
onnxruntime-gpu版本可以说是一个非常简单易用的框架，因为通常用pytorch训练的模型，在部署时，会首先转换成onnx，而onnxruntime和onnx又是有着同一个爸爸，无疑，在op的支持上肯定是最好的。通常在安装onnxruntime时，需要将其版本与pytorch版本和CUDA版本进行对应，其中ONNXRuntime与CUDA版本对应关系表如下表所示。ONNXRuntimeC
【已解决】onnx无法找到CUDA的路径烟花节已解决人工智能深度学习 python pip
报错RuntimeError:D:\a\_work\1\s\onnxruntime\python\onnxruntime_pybind_state.cc:857onnxruntime::python::CreateExecutionProviderInstanceCUDA_PATHissetbutCUDAwasntabletobeloaded.Pleaseinstallthecorrectvers
Window 下 Vim 环境安装踩坑问题汇总及解决方法 yyywxk #Python模块有关问题 vim python mamba windows
导航Linux下Mamba及Vim安装问题参看本人之前博客：Mamba环境安装踩坑问题汇总及解决方法Linux下Vmamba安装教程参看本人之前博客：Vmamba安装教程（无需更改base环境中的cuda版本）Windows下VMamba的安装参看本人之前博客：Windows下VMamba安装教程（无需更改base环境中的cuda版本且可加速）Window下Mamba环境教程参看本人之前博客：Wi
windows11 wsl2 ubuntu20.04安装vision mamba并进行测试一剑斩蛟龙人工智能深度学习图像处理计算机视觉 python 机器学习 pytorch
windows11wsl2ubuntu20.04安装visionmamba安装流程使用cifar-100测试安装成功安装流程visionmamba安装了半天才跑通，记录一下流程在wsl上安装cudawgethttps://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_l
[Lora][微调] Qwen-VL/Qwen-VL-chat微调问题翔迅AI python
@[Lora][微调]Qwen-VL/Qwen-VL-chat微调问题关于Qwen-VL在lora过程中出现的问题总结。模型预训练错误一“erfinv_cuda”notimplementedfor‘BFloat16’RuntimeError:"erfinv_cuda"notimplementedfor'BFloat16'参考github中issue253给出的意见，修改Qwen-VL-Chat/v
【Pytorch】cumsum的实现逻辑栏杆拍遍看吴钩 pytorch pytorch 人工智能 python
本文只记录cumsum的实现逻辑的CUDA部分，也即底层调用了CUDA的什么实现算子。voidlaunch_cumsum_cuda_kernel(constTensorBase&result,constTensorBase&self,int64_tdim){AT_DISPATCH_ALL_TYPES_AND_COMPLEX_AND2(ScalarType::Half,ScalarType::BFl
百度飞桨paddle安装包括CUDA,cuDNN,opencv的安装小甲学长 opencv 百度 paddlepaddle
conda创建新环境这部分代码均在AnacondaPrompt中写，要求已有Anaconda第一步：创建condacreate--nameyourEnvpython=3.6–name：也可以缩写为【-n】，【yourEnv】是新创建的虚拟环境的名字，创建完，可以装anaconda的目录下找到envs/yourEnv目录python=2.7：是python的版本号。也可以指定为【python=3.6
深度学习回归任务训练代码模版槐月初叁深度学习深度学习回归人工智能
深度学习回归任务训练代码模版文章目录深度学习回归任务训练代码模版参数设置功能函数数据加载自定义数据集加载类特征选择（可选）数据读取定义模型训练模型训练迭代＋验证迭代使用`tensorboard`输出模型训练过程和指标可视化(可选)结果预测参考参数设置超参设置：config包含所有训练需要的超参数（便于后续的调参），以及模型需要存储的位置device='cuda'iftorch.cuda.is_av
cpu运行gpu上的pytorch 报错:AssertionError:torch not compiled with cuda enabled——已解决霍格沃茨电气魔法师 python java python 数据库 js 深度学习
感觉今天介绍的这种方法可以解决所有这种报错出现的问题事件发生：报错：AssertionError:torchnotcompiledwithcudaenabled解决方法：后来看到这个代码parser.add_argument('--test_device',default="cuda:0",type=str,
Transiting from CUDA to HIP（三）青禾子的夏 HIP 异构计算 Rocm 开发语言
一、Workarounds1.memcpyToSymbol在HIP(Heterogeneous-computeInterfaceforPortability)中，hipMemcpyToSymbol函数用于将数据从主机内存复制到设备上的全局内存或常量内存中，这样可以在设备端的内核中访问这些数据。这个功能特别有用，因为它允许在主机端定义数据符号，并在设备端的内核中使用这些符号。#include#inc
ASM系列五利用TreeApi 解析生成Class lijingyao8206 ASM 字节码动态生成 ClassNode TreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能，其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。在介绍前，先要知道一点， Tree工程的接口基本可以完
链表树——复合数据结构应用实例 bardo 数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚：数据库设计中，表结构设计的好坏，直接影响程序的复杂度。所以，本文就无限级分类（目录）树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然，什么是树，什么是链表，这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。需求简介：经常遇到这样的需求，我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如，多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的，我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
为啥要用位运算代替取模呢 chenchao051 位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候，经常会发现用&取代%，先看两段代码吧， JDK6中的HashMap中的indexFor方法： /** * Returns index for hash code h. */ static int indexFor(int h, int length) {
最近的情况麦田的设计者生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号整理一下最近的思绪以及要完成的任务 1、最近在驾校科目二练车，每周四天，练三周。其实做什么都要用心，追求合理的途径解决。为
PHP去掉字符串中最后一个字符的方法 IT独行者 PHP 字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求，去掉字符串中的最后一个字符原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符","，最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下： $str = "1,2,3,4,5,6,"; $newstr = substr($str,0,strlen($str)-1); echo $newstr;
hadoop在linux上单机安装过程 _wy_ linux hadoop
1、安装JDK jdk版本最好是1.6以上，可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号，如果报命令不存在或版本比较低，则需要安装一个高版本的JDK，并在/etc/profile的文件末尾，根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行： export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25
JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法无量多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作：提供第三方服务的系统，要同时提供执行方法和对应的回滚方法 A系统调用B,C,D系统完成分布式事务 =========执行开始======== A.aa(); try { B.bb(); } catch(Exception e) { A.rollbackAa(); } try { C.cc(); } catch(Excep
安墨移动广告：移动DSP厚积薄发引领未来广告业发展命脉矮蛋蛋 hadoop 互联网
　　“谁掌握了强大的DSP技术，谁将引领未来的广告行业发展命脉。”2014年，移动广告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论，认为移动DSP是行业突破点，一时间许多移动广告联盟风起云涌，竞相推出专属移动DSP产品。　　到底什么是移动DSP呢? 　　DSP(Demand-SidePlatform)，就是需求方平台，为解决广告主投放的各种需求，真正实现人群定位的精准广
myelipse设置 alafqq IP
在一个项目的完整的生命周期中，其维护费用，往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。注释模板导入步骤安装方法：打开eclipse/myeclipse 选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
java数组百合不是茶 java数组
java数组的声明创建初始化； java支持C语言数组中的每个数都有唯一的一个下标一维数组的定义声明： int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3] int[] a 中有三个数，下标从0开始，可以同过for来遍历数组中的数
javascript读取表单数据 bijian1013 JavaScript
利用javascript读取表单数据，可以利用以下三种方法获取： 1、通过表单ID属性：var a = document.getElementByIdx_x_x("id"); 2、通过表单名称属性：var b = document.getElementsByName("name"); 3、直接通过表单名字获取：var c = form.content.
探索JUnit4扩展：使用Theory bijian1013 java JUnit Theory
理论机制（Theory）一.为什么要引用理论机制（Theory）当今软件开发中，测试驱动开发（TDD — Test-driven development）越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢？因为它确实拥有很多优点，它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。 TDD 的优点： &nb
[Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB bit1129 template
什么是Spring Data Mongo Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装，这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate，主要能力包括 1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理 2. 文档-对象映射，通过注解:@Document(collectio
【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息 bit1129 zookeeper
问题： 1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置 3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里 4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系？没有关系！！！ //consumers、config、brokers、cont
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　OOM异常的四种类型：　　　　　一：　StackOverflowError ：通常因为递归函数引起（死递归，递归太深）。-Xss 128k 一般够用。　二：　out Of memory: PermGen Space：通常是动态类大多，比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
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20120422更新：对链表中部分节点进行反转操作，这些节点相隔k个： 0->1->2->3->4->5->6->7->8->9 k=2 8->1->6->3->4->5->2->7->0->9 注意1 3 5 7 9 位置是不变的。解法：将链表拆成两部分： a.0-&
Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder bylijinnan java netty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API，有举例：接收到的ChannelBuffer如下： +--------------+ | ABC\nDEF\r\n | +--------------+ 经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后，得到： +-----+----
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Linux判断CC攻击命令详解 2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论查看所有80端口的连接数 netstat -nat|grep -i '80'|wc -l 对连接的IP按连接数量进行排序 netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n 查看TCP连接状态 n
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String sql = "select sysdate from dual"; WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext(); String[] names = wac.getBeanDefinitionNames(); for(int i=0; i&
Hive几种导出数据方式 daizj hive 数据导出
Hive几种导出数据方式 1.拷贝文件如果数据文件恰好是用户需要的格式，那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。 hadoop fs –cp source_path target_path 2.导出到本地文件系统 --不能使用insert into local directory来导出数据，会报错 --只能使用
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我个人的 PHP 编程经验中，递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码，会更有利于对递归以及静态变量的理解 header("Content-type: text/plain"); function static_function () { static $i = 0; if ($i++ < 1
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Oracle 复习笔记之同义词 eksliang Oracle 同义词 Oracle synonym
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2098861 1.什么是同义词同义词是现有模式对象的一个别名。概念性的东西，什么是模式呢？创建一个用户，就相应的创建了一个模式。模式是指数据库对象，是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
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事物管理 spring事物的好处为不同的事物API提供了一致的编程模型支持声明式事务管理提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API 整合spring的各种数据访问抽象 TransactionDefinition 定义了事务策略 int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别 READ_COMMITTED
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The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
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ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布 ITeye管理员 ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾：http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下（优秀文章有很多，但名额有限，没获奖并不代表不优秀）：《NFC：Arduino、Andro

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