笔者在配置相关环境（版本安装要求：PyTorch1.12+；CUDA11.6+）时，发现按照他们给的安装方法12安装时会遇到非常多的bug，主要集中在causal-conv1d和mamba-ssm上，原因都是版本兼容问题

1.首先配置Anaconda虚拟环境在AnacondaPrompt中输入condacreate-npytorchpython==3.72.在该环境中安装pytorch因为前面已经安装了cuda10.0.130

本文讨论配置VSCodeCUDAC/C++的远程开发环境。

大模型配置环境介绍目前平台集成了StableDiffusionWebUI的官方镜像，该镜像中整合如下资源：StableDiffusionWebUI版本：v1.7.0Python版本：3.10.6Pytorch版本：2.0.1CUDA

文章目录一、基于GPU和基于CPU的PyTorch区别二、查看是否能够安装GPU版本的PyTorch三、如何安装基于GPU的PyTorch1.检查本机CUDA2.PyTorch安装一、基于GPU和基于CPU

TensorFlow安装问题解决查看安装版本信息TensorFlow与cuda对应关系cudnn和cuda版本对应创建Anconda环境自己创建的环境配置如下：环境名称Python版本tensorflow-gpu

sudoapt-get--purgeremove"*cublas*""*cufft*""*curand*"\"*cusolver*""*cusparse*""*npp*""*nvjpeg*""cuda*

https://blog.csdn.net/zl535320706/article/details/83474849

毕业设计要翻译技术资料3000字，这里找了英伟达CUDATOOLKITDOCUMENTATION的5.3节“最大化内存吞吐量来”翻译一下，供参考，并希望此文对诸位的CUDA程序优化有所帮助。

这是与计算物理最相关的CS课程，计算物理方向很容易吃透作为项目写到简历上这部分主要包括多核计算OpenMPSIMD集群计算MPIGPU计算CUDA分布式计算MapReduceSpark互联网主要重视分布式计算

anaconda，并且会使用anaconda，可以参考https://www.jianshu.com/p/3ab52e7d96f9其次如果需要使用gpu版本的tensorflow或者pytorch，需要先安装CUDA

CMakeLists.txt中有找CUDA的代码（例如find_package(CUDAREQUIRED)），系统也有装完整的NVIDIA驱动和CUDA环境（nvidia-smi能正常输出CUDA版本）

titlewindows版anaconda下载安装修改镜像源conda常用安装命令cuda安装安装实战ubuntu18.04版开始安装修改镜像源conda常用安装命令安装实战关于vscodewindows

Ubuntu17.04(16.04)+NvidiaGT640LE+CUDA9.0+cuDNN7.05+Tensorflow1.5(GPU)+Anaconda5.01(python3.6)配置安装注：官方已经不支持

目录前言1、安装python（1）下载地址（2）添加环境变量2、安装CUDA3、安装git（1）下载地址（2）检查是否安装成功4、安装visualstudio5、安装COLMAP（1）下载地址（2）添加环境变量

因为想着可能会改cuda的东西，想在windows配置下项目，然后来debug，发现问题比较多，中文教程也较少，结合github上的Issues和看到的博客，记录下配置的过程。

GitHub-creativeIKEP/BlazePoseBarracuda:BlazePoseBarracudaisahuman2D/3DposeestimationneuralnetworkthatrunstheMediapipePose

Nvidia的CUDA库现在恢复使用了由于早期版本存在兼容问题，从去年8月nvidia-cuda-toolkit包被移除了。现在该软件包更新后，又重新可以用，被重新添加到KaliLinux软件源中。

beginner/hta_trace_diff_tutorial.html译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0作者:AnupamBhatnagar有时，用户需要识别由代码更改导致的PyTorch操作符和CUDA

创建环境condacreate--name[yourEnvname]查看环境condaenvlist首次激活conda虚拟环境，使用sourceactivate激活，以后可以使用condaactivate激活虚拟环境sourceactivate[yourEnvname]激活环境condaactivate[yourEnvname]查看环境下的包condalist或者是piplist复制环境：假设已有

部署环境Windows1164bitsVisualStudio2022CUDAv11.8Python3.10PyTorch2.0.0+cu118下载DeepSpeedgitclonehttps://github.com

1背景随着Pytorch、TensorFlow等有效的框架被用来深度的学习开发，各种任务的模型也层出不穷。但是大多的部署往往依赖签名的两个框架，需要前面的两个框架大量的库。而且先前的Yolov3和Yolov4有官方直接支持，可以自接加载weights和cfg文件。部署起来相对来说就很简单，但是最新的Yolov5确实基于Pytorch版本的，这使用Opencv部署起来就稍微的麻烦了。可以这时候我们希

yml文件三、第三方包：pipreqs（推荐）1、创建并激活conda环境2、安装requirements文件的pip源的包四、pytorch的配置安装正确版本的pytorch+torchvision+cuda

【深度学习】pytorch与PyG安装（pip安装）一、PyTorch安装和配置（一）、安装CUDA（二）、安装torch、torchvision、torchaudio三个组件（1）下载镜像文件（2）创建一个新的虚拟环境

Content一、前言二、准备工作三、安装步骤1.启用本地仓库2.导入CUDAGPG密钥3.更新仓库元数据4.安装运行时库5.安装开发者库6.安装代码示例7.另外一种安装办法四、验证安装1.验证cuDNN

前言OpenCV4.4开始支持YOLOv4模型的调用，需要使用Opencv的DNN模块。编译安装OpenCV和OpenCV-contrib库步骤，点此链接C++OpenCV调用YOLO模型的完整代码点此下载一、模型加载constexprconstchar*darknet_cfg="../face/yolov3-tiny.cfg";//网络文件constexprconstchar*darknet_w

讲道理接下来就是安装好cuda和cudnn。就行了。坑的地方来了……如上图所示，

安装部署03：设置root密码-CSDN博客《ubuntu22.04装部署01：禁用内核更新》《ubuntu22.04装部署02：禁用显卡更新》二、场景说明Ubuntu22.04默认显卡驱动，如果安装cuda

配置一个虚拟环境名为tfkeras：python3.5-3.8+cuda10.1+tensorflow-gpu==2.1-2.3+cudnn7.6>condacreate-ntf2keraspython

环境：Jetpack:5.1.1CUDA:11.

一、VS2019、CUDA以及cuDNN的安装及配置网上相关博客很多，在这不再赘述。

、所需环境二、实现思路2.1.定义了LeNet网络模型结构，并训练了20次2.2以txt格式导出训练结果(模型的各个层权重偏置等参数)2.3(可选)以pth格式导出训练结果，以方便后期调试2.4C++CUDA

自定义C++和CUDA扩展原文：pytorch.org/tutorials/advanced/cpp_extension.html译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0作者：PeterGoldsboroughPyTorch

每次在服务器上配置环境都需要考虑Pytorch版本/CUDA版本/GPU驱动版本等诸多因素，因为⌈\lceil⌈Pytorch只能下载指定CUDA版本的库⌋\rfloor⌋、⌈\lceil⌈GPU只能使用特定版本的驱动

一、从这里下载CUDA的安装文件Login|NVIDIADeveloper选择的型号如下所示：二、下载完之后，进入终端，进入到下载文件的目录下，执行如下语句，运行runfile文件：sudoshcuda

一、前言：安装cudnn必须要看好版本下载，如果版本不匹配出现什么问题我暂时还不清楚，为了避免采坑还是按照搭配原则来吧，并且安装它之前要先安装好cuda二、官网下载cuda对应版本的cudnn，地址：cuDNNArchive

.使用pytorch自带NCCL库进行编译3.修改NCCL源代码并重新编译后测试，体现出源码更改环境Ubuntu22.04.3LTS(GNU/Linux5.15.0-91-genericx86_64)cuda11.8

本篇记录学习cuda的执行模式，主要有几个方面的内容：理解jetsonnano上的gpu架构；理解线程束执行的本质；分支化与避免分支化；展开循环；其他；一、理解jetsonnano的gpu架构这块内容在上一篇笔记中有学习到一些

AlphaFold2.3conda版本详细安装与使用文章目录AlphaFold2.3conda版本详细安装与使用前言一、安装环境二、安装步骤1.确认已安装的cudatoolkit版本和cudnn版本2.

3.TensorRT我一直装不上,我用的是镜像环境.参考链接:link二,使用Docker镜像1.0,镜像基础环境构建exportTAG=openmmlab/mmdeploy:ubuntu20.04-cuda11.8

准备GPU驱动和CUDA11.2软件包，在nvidia官网进行驱动包和CUDA包下载链接:linklinux系统均选择Linux64-bitCUDAToolkit选择最新版本如您需要老版本CUDA，请前往老版本

Anaconda：https://repo.anaconda.com/archive/Cuda：https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson

各参数基本意思主要参考以下两篇博客，有了这个基础方便根据自己所需进一步查阅。博客一博客二补充：查看GPU情况nvidia-smi实时查看GPU情况watch-n1nvidia-smi[1,表示1s刷新一次，可更改]

我自己的环境是Ubuntu18.04，python3.7，CUDA10，pytorch1.3

在RTX3050上安装Python3.9、Anaconda、PyCharm、CUDA11.6、cuDNN和Jupyter的详细步骤如下：安装Python3.9：下载Python3.9的安装包（Windows

问题描述VS2017创建cuda工程后无法打开stdio.h等c语言头文件；解决方案找到项目属性，vc++的包含目录加入vs版本对应的ucrt目录，注意是增加不是直接修改在运行库目录加入ucrt对应的lib

1、函数执行空间标识符用__global__修饰的函数称为核函数，般由主机调用,在设备中执行。如果使用动态并行，则也可以在核函数中调用自己或其他核函数。用__device__修饰的函数称为设备函数，只能被核函数或其他设备函数调用，在设备中执行。用__host__修饰的函数就是主机端的普通C++函数，在主机中被调用，在主机中执行。对于主机端的函数，该修饰符可省略。之所以提供这样一个修饰符，是因为有时

0.1312022.05.1911:31:43字数331阅读3,854torch与vision源码安装包下载链接：https://pan.baidu.com/s/1mrIgGoMo0bq6otGhlh-E3A提取码：6sb31.Cuda

nx配置：模块版本说明CPU8核内存16GCuda版本11.4Opencv版本4.5.4Tensorrt版本5.1Cudnn版本8.6.0.166Deepstream版本6.2Python版本3.8算力

一、深度学习环境配置相关：1、cuda：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive2、cudnn：https://developer.nvidia.com