11.0隐藏状态栏第17页

电力系统微网故障检测数据集及代码python

currentloadresultTime_1.0Time_2.0Time_3.0Time_4.0Time_5.0Time_6.0Time_7.0Time_8.0Time_9.0Time_10.0Time_11.0Time

share_data·2022-12-17 12:07

STANet 基于时空自注意力的遥感图像变化检测模型

环境配置//要求：windowsorLinuxPython3.6+CPUorNVIDIAGPUCUDA9.0+PyTorch>1.0visdom==0.1.8.1dominate我们采用Linux+cuda11.0

南乔枝6060·2022-12-16 14:30

window安装TensorFlow-GPU版本

TensorFlow2.4需要CUDA11.0，而不是11.2或10.0）CUDA11.0+cuDNN8.0.x(文件一定是要对应的,CUDAcuDNNTensorFlow的版本一定要对应,不然用不了)

Angels5280·2022-12-15 15:24

Ubuntu18.04安装CUDA11.0 Installation failed. See log at /var/log/cuda-installer.log for details.

一、出现的问题：[ERROR]:Installofdrivercomponentfailed.[ERROR]:Installof450.51.05failed,quitting二、造成问题的原因：电脑里已经安装了CUDA驱动，由于操作不当（因为此时你只想安装CUDA来加速计算，而不是驱动显示），你安装了两次CUDAdriver，所以会报错。知识补充：一个电脑里可以有两种CUDA，第一：driver

English ONly·2022-12-15 15:43

torch torchvision cuda python对应版本

torch、torchvision、cuda、python对应版本匹配torchtorchvisioncudapython1.8.00.8.210.2,11.0>=3.61.7.10.8.29.2,10.1,10.2,11.0

zhaosuyuan·2022-12-14 15:27

3090显卡安装tensorflow/pytorch

3090显卡安装tensorflow/pytorch一3090显卡驱动二安装CUDA11.0三安装cuDNN四anaconda使用1安装anaconda2conda使用五安装tensorflow/pytorch1pip

溯水xiangling·2022-12-14 15:19

Ubuntu16.04配置deeplabv3+的pytorch版本

deeplabv3+的github代码：https://github.com/VainF/DeepLabV3Plus-Pytorch1.我的环境配置conda安装cud11.0+高版本8.0的cudnnscipy

小白很废·2022-12-14 15:53

nvidia-smi和nvcc -V的cuda版本区别

nvidia-smi显示如下：它显示的CUDAVersion：11.0，表示此时系统所支持的CUDA最大版本为11.0。

benben044·2022-12-14 13:17

mmdetection 实例分割任务自定义数据集训练流程

写在前面版本：torch11.0cuda11.3mmcv-full1.6.1mmdet2.25.1，完全按照mmcv和mmdet官方文档配的环境因为我的需求是需要拿出分割后的每一个实体来进行尺寸的分析，

Eongking·2022-12-14 13:57

【联想小新air14 MX450】安装cuda和pytorch的版本问题

适配版本CUDA11.0对应的pytorch（据说清华镜像比较快，就是把后面的-cpytorch删掉，然后anaconda记得加清华源的channels就好了，不过我感觉也是很慢，可能是不太稳定得看运气

野味小果蝠·2022-12-14 04:09

const修饰指针，常量指针指针常量

doubledou1=11.0;constdouble*cptr1;constdouble*cptr11;double*constcptr2=&dou1;double*constcptr22=&dou1

zhenghe12365·2022-12-13 22:15

Linux服务器环境配置Nvidia-RTX3090 Tensorflow-gpu-2.4.0 CUDA-11.0 cuDNN-8.0

一、进入需要配置的虚拟环境，输入nvidia-smi查看驱动支持的最高CUDA版本(右上角)。本服务器为11.1。nvidia-smi二、进入Tensorflow官网Buildfromsource|TensorFlow查看版本最新对应关系。注意：1、30系列GPU包括3090需要tensorflow-gpu2.4.0版本以上才能带动；2、CUDA以及cuDNN版本应与表中对应完全一致，不能高也不能

GaryinDeep·2022-12-13 15:15

【仙女踩坑实录】conda找不到高版本（8.0）的cudnn

想安装11.0cudatoolkit+8.0cuda，在conda中找不到于是condasearchcudnn-cconda-forge会出来好多然后condainstallcudnn==8.0.5.39

vivigreeeen·2022-12-13 15:12

Win 10安装Cuda 11.0和Cudnn 8.0、Anaconda3.5、Python3.6版本

下文所对应的版本可能不一致，今天按照如下步骤参考安装的，参考博文都已标注，可选择适用版本安装。1.Cuda、Cudnn版本确定参考：CUDA、cuDNN、Pytorch、TensorFlow、Keras以及Python的对应版本总结_WaitFoF的博客-CSDN博客_cuda和python版本对应关系安装CUDA前，最好先确定自己需要安装的TensorFlow版本或者pytorch版本，然后根据

~西贝贝~·2022-12-13 15:11

Ubuntu16中conda安装cud11.0+高版本8.0的cudnn

conda安装cud11.0+高版本8.0的cudnn参考博客1.创建虚拟环境condacreate-npy1.7python=3.7激活虚拟环境sourceactivatepy1.72.pytorch1.7.1

小白很废·2022-12-13 15:06

第二步：pytorch模型转onnx模型步骤和可能遇到的问题

一、环境本地(win10)：cuda11.0+python3.7.4+pytorch1.7.1+onnx1.9.0服务器(Ubuntu18.04)：cuda11.0+python3.7.6+pytorch1.7.1

枯木逢春犹再发·2022-12-13 13:53

ubuntu18.04 conda虚拟环境配置cuda11.0、pytorch1.7.0

1.nvidia官网下载cuda并安装下载地址，下载cuda11.0版本的.run文件。

xqStrong·2022-12-13 09:47

win10 anaconda+tensorflow-gpu+jupyter notebook安装配置

win11+RTX3060虚拟环境的cuda和cudnn没有这么复杂，以下代码可以搞定：#安装CUDAcondasearchcudatoolkit#搜索可用版本condainstallcudatoolkit=11.0

荡神咩·2022-12-11 18:39

mmsegmentaion环境配置cuda11.0+pytorch1.7.1

参考：https://blog.csdn.net/CSDNxiaoh/article/details/125321921官方文档：https://gitcode.net/mirrors/open-mmlab1.创建虚拟环境condacreate-nmmdet3dpython=3.7-ycondaactivatemmdet3dLinux系统中有时会提醒没有激活activate功能，无法使用因此，需要

α木子·2022-12-11 15:25

VS2019使用C++调用并部署pytorch VGG模型全过程(libtorch+opencv)(cpu+gpu)

环境配置vs2019+libtorch1.9.0+opencv3.4.2+cuda11.0+cudnn8.0（实测可用，不踩坑）须知Libtorch版本需与pytorch版本兼容（最好一致），系统下载与

8倍·2022-12-10 22:04

视觉SLAM⑪----回环检测

目录11.0本章目标11.1概述11.1.1回环检测的意义11.1.2回环检测的方法11.1.3准确率和召回率11.2词袋模型11.3字典11.3.1字典的结构11.3.2创建字典11.4相似度计算11.4.1

Courage2022·2022-12-10 16:27

ubuntu20.04 下ZED相机使用及开发环境配置

（1）下载安装包官网地址：ZEDSDK3.7-Download|Stereolabs本机配置是Ubuntu20、cuda11.0.下载ZED_SDK_Ubuntu20_cuda11.4_v3.6.1.run

Yuannau_jk·2022-12-10 12:59

Could not load dynamic library ‘libcudart.so.11.0‘； dlerror: libcudart.so.11.0: cannot open share

Couldnotloaddynamiclibrary‘libcudart.so.11.0’;dlerror:libcudart.so.11.0:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory

啊啦灯神叮·2022-12-10 11:30

解决Could not load dynamic library ‘libcudart.so.11.0‘； dlerror: libcudart.so.11.0妙招

结果TensorFlow装好后，importTensorFlow时报错：Couldnotloaddynamiclibrary'libcudart.so.11.0';dlerror:libcudart.so

xiaopang_love_study·2022-12-10 11:59

tensorflow调用GPU出错:Could not load dynamic library ‘libcudnn.so.8‘

记录以下tensorflow调用GPU所踩的坑（仅用于个人笔记）使用命令查看自己的CUDA版本nvidia-smi我的版本是11.0，图右上角。没有安装CUDA的请自行查看教程。

DreamsLink666·2022-12-10 11:58

Could not load dynamic library ‘libcudart.so.11.0‘； dlerror: libcudart.so.11.0:

于是，我使用下面命令查看了一下：nvidia-smi发现我的GPU并没有被占用....于是我查看了一下训练日志，满屏幕的：Couldnotloaddynamiclibrary'libcudart.so.11.0

小北的北·2022-12-10 11:58

Could not load dynamic library ‘libcudart.so.11.0‘； dlerror: libcudart.so.11.0: cannot open shared o

Couldnotloaddynamiclibrary'libcudart.so.11.0';dlerror:libcudart.so.11.0:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory

幻千纷纭·2022-12-10 11:24

TensorFlow2.5找不到显卡GPU：Could not load dynamic library ‘libcusolver.so.11‘； dlerror: libcusolver.so.11

环境：cuda11.0Ubuntu20.4TensorFlow-GPU2.5成功安装，找不到显卡，报错：Couldnotloaddynamiclibrary‘libcusolver.so.11’;dlerror

江南蜡笔小新·2022-12-10 11:53

TensorFlow2.3找不到显卡GPU：Could not load dynamic library ‘libcusolver.so.11‘； dlerror: libcusolver.so.11

TensorFlow2.3找不到显卡GPU：Couldnotloaddynamiclibrary‘libcusolver.so.11‘；dlerror:libcusolver.so.11环境：cuda11.0CentOS7TensorFlow-GPU2.3

陶气·2022-12-10 11:17

Linux下安装CUDA并配置环境变量

文件名白色变绿色3、shcuda_11.4.0_470.42.01_linux.run4、添加环境变量：(需要注意不要限定死版本)～/.bashrc~~exportPATH="/usr/local/cuda-11.0

Leagues·2022-12-10 08:26

服务器上Tensorflow、Keras、Cuda版本不匹配

Wtensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64]Couldnotloaddynamiclibrary'libcudart.so.11.0

舒克儿不开飞机·2022-12-10 08:56

Pytorch1.7.0—GPU安装教程

一.软件配备检查显卡驱动：nvidia-smi可知，CUDA支持的最高版本为11.4，因为小编之前安装的tensorflow2.4.0用的是CUDA11.0，所以为避免安装其他版本，就沿用CUDA11.0

明德zhuang·2022-12-10 04:27

python怎么查看是否连接上gpu_GPU部署，深度学习必备（pytorch+tensorflow）

CUDA版本是可以向下兼容的，并不一定要一一对应，比如，我电脑上看到的是CUDA11.0，那可以下载驱动可以是安装CUDA10，CUDA9等以下版本，而CUDA11以上版本就不支持了。

旧知交·2022-12-10 01:09

（A3）conda配置cuda、cudnn

condainstallpytorch==1.2.0torchvision==0.4.0cudatoolkit=10.0-cpytorch目标：pytorch版本为1.7.0，cuda为11.0，cudnn

木槿qwer·2022-12-09 02:05

ffmpeg+h264_nvenc+vs2019配置编译

VS2019安装和使用教程（超详细）_小敏敏呀的博客-CSDN博客_vs2019安装CUDA11.6，设置参考这篇(26条消息)来自GPU的HelloWorld-基于Win10+VS2019+CUDA11.0

hollq·2022-12-08 21:55

conda配置TensorFlow2.4.0GPU版本

conda配置TensorFlow2.4.0GPU版本前几天废了老大的劲儿，终于在conda下安装好了CUDA11.0+cuDNN8.0+PyTorch，（该总结只适合已经安装好CUDA11.0和cuDNN8.0

宇zzZ·2022-12-08 17:24

ubuntu20.04 opencv4.5.1+cuda11.0安装全过程

一、安装包准备(结尾有所有安装包)1.opencv4.5.12.opencv_contrib-4.5.13.cuda4.cuDNN二、安装cuda通过nvidia-smi查看显卡驱动版本以及支持的最大CUDA版本，由下图可见为11.21.官网下载对应版本的runfile文件下载地址2.sudoshcuda_11.0.2_450.51.05_linux.run3.过程中提示按accept，drive

陈阿贝·2022-12-08 12:09

CMAKE ERROR: CUDA_nppicom_LIBRARY (ADVANCED)

OpenCV4.3.0OpenCV_contrib4.3.0CUDA11.0VS2019Windows1064位CMAKE3.17.0用cmake编译OpenCV的时候，出现错误“CUDA_nppicom_LIBRARY

ipanda_zll·2022-12-08 12:08

【深度学习环境-1】ZED2、Yolact、tensorflow、pytorch环境搭建

基础环境：ubuntu18.04+cuda11.0+cudnn8.0.5cuda11.0+cudnn8.0.5安装方式参考：【深度学习环境-2】nvidia驱动、cuda安装配置_WXG1011的博客-

WXG1011·2022-12-08 11:00

【深度学习环境-3】Ubuntu 18.04安装配置ZED2环境

InstalltheZEDPythonAPI|StereolabsZEDSDK3.2-Download|Stereolabs1、下载对应的ZEDSDK2、ZEDSDK安装chmod+xZED_SDK_Ubuntu18_cuda11.0

WXG1011·2022-12-08 11:57

TensorRT使用（Tensorflow/Keras/Pytorch）

环境（一）：（1）cuda：11.0（2）cudnn：8.0.4（3）TensorRT：7.2.1.6（4）pycuda：2019.1.2环境（二）：（1）cuda：10.0（2）cudnn：7

favorxin·2022-12-08 08:15

百度飞桨(paddlepaddle)安装

一、环境检查飞桨支持的环境Windows7/8/10专业版/企业版(64bit)GPU版本支持CUDA10.1/10.2/11.0/11.1/11.2，且仅支持单卡Python版本3.6+/3.7+/3.8

云风xe·2022-12-08 00:53

docker: Error response from daemon: could not select device driver的原因及解决办法

问题描述在执行VerifythatDockerEngineisinstalledcorrectly中的命令sudodockerrun--rm--gpusallnvidia/cuda:11.0-basenvidia-smiErrorinfo

Uzw·2022-12-07 23:31

Windows10 CUDA11.0安装cudnn8.0.4安装环境配置VS运行及卸载方法

CUDA安装1.版本选择：打开控制面板—>硬件和声音—>NVDIA控制面板—>帮助—>系统信息查看支持的CUDA版本号由显卡配置选择安装cuda11.02.下载安装包各个版本的官网安装地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive3.安装教程参考：cuda教程这里要注意cuda安装失败原因：安装cuda时未安装visualstudio所以为

图像小白Janet·2022-12-07 20:57

torch_geometric torch_scatter 安装记录

安装torch的时候，如果显卡是RTX3090，对应的cuda版本应该是11.0及以上版本，例如torch1.7.1+cu110。

qq_41854611·2022-12-07 17:20

ubuntu20.04在miniconda中安装pytorch1.7

ubuntu20.04+cuda11.0+cudnn8.0.5+pytorch1.7.1+python3.81.安装miniconda；2.更改miniconda源参考链接:在Ubuntu的miniconda

明德zhuang·2022-12-07 06:03

完美解决TensorFlow-gpu报错问题Could not load dynamic library ‘libnvinfer.so.6’ and ‘libcudart.so.11.0’

一、问题描述Couldnotloaddynamiclibrary‘libnvinfer.so.6’;dlerror:libnvinfer.so.6:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory;LD_LIBRARY_PATH::/usr/local/cuda-10.1/lib64报错后仍可以正常运行，但是发现GPU并未调用，只跑在CPU上。在尝试

源代码杀手·2022-12-06 23:43

搭建python3.8虚拟环境+CUDA 11.2+cudnn 8.1.1安装+解决‘libcudart.so.11.0‘和‘libnvinfer.so.7‘动态库缺失

搭建python虚拟环境+CUDA+cudnn安装1.利用conda搭建python3.8环境搭建结束出现：2.激活虚拟环境3.安装需要的包4.CUDA安装5.cuDNN安装(对应版本8.1.1)6.[番外：重新安装了自己的账户安装了python3.8.8](https://blog.csdn.net/u012080686/article/details/112600252)7.又又又minico

UCAS2019·2022-12-06 23:36

Ubuntu18.04下RTX3090+CUDA11.0+cudnn8.0.5+tensorflow-gpu2.4安装

前言：买完RTX3090后发现CUDA、cudnn、tensorflow版本匹配问题，查阅了很多资料，最终选定标题中的版本进行安装。亲测能够跑起来！！！1、安装Nvidia显卡驱动：系统设置——软件更新——附加驱动——使用NVIDIAbinarydriver-version.......——应用更改——重启（附图如下）打开终端输入nvidia-smi查看安装的驱动如下图至此驱动安装成功！2、安装A

wuliangcai_·2022-12-06 21:14

RTX3090显卡安装tensorflow-gpu 2.4+CUDA11.0+cudnn8.05(使用conda安装)

RTX3090显卡安装tensorflow-gpu2.4+CUDA11.0+cudnn8.05+py3.7(使用conda安装)基本环境Ubuntu16.04+Anaconda前期准备由于实验室电脑有张显卡坏了

狂飙的蜗牛boy·2022-12-06 21:13

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