11.4 第14页

新装Ubuntu系统基本环境安装配置(conda)

然后再安装cuda，在这个图中，470.74表示显卡驱动的版本号,11.4为支持的最高cuda版本信息。要注意显卡驱动版本和cuda版本的对应关系如下表所示。

专业女神杀手·2022-11-29 14:12

warning D9002、fatal error C1083: Cannot open include file: ‘basetsd.h‘ 、cannot run ‘rc.exe‘问题摸索解决

亲测有效，最终成功解决了环境问题，并且根据官网模型成功做了预测我的配置是Win10+YOLOX+Torch1.9+CUDA11.4这是我在装YOLOX的环境：yolox和pycocotools编译时出的问题

清梦枕星河~·2022-11-29 03:03

唠叨一下一百八十五，2022.11.28JZ

11.28JZ支出早饭3晚饭10.3晚饭二11.4今天终于开始project学习了感觉也得下个月22号左右学完本来以为可以快了呢但知识点还是蛮多的当家教太难了都要教资证我感觉得考一考了失去toi只失去一个人

悠绫川·2022-11-28 20:58

在RTX 3090上复现点云语义分割算法RandLA-net

官方：https://github.com/QingyongHu/RandLA-Net我对代码做了一些修改：提供了一些对预测结果的可视化方法；在cuda11.4上进行了复现，以支持309

lucky li·2022-11-27 23:45

Ubuntu18.04/20.04复现RandLA-net网络环境搭建记录

环境：Ubuntu18/20；RTX3080；cuda11.4；cudnn8.2.2.26；anconda3-2019-10；python3.6；tensorflow2.6，nvidia显卡驱动470。

Parkerfive·2022-11-27 22:13

nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_86‘解决方法

原文链接GPU：3060CUDA11.4torch1.7原文是安装apex的问题，我是运行setup.py遇到的问题，原因都一样，3090的算力能达到8.6，但是CUDA11.4支持不了这么高的算力在运行

糖豆豆今天也要努力鸭·2022-11-27 16:48

Could not load library cudnn_cnn_infer64_8.dll. Error code 193

是cudnn版本问题原来安装了8.4.0.27，版本太高了下载了cudnn-11.4-windows-x64-v8.2.4.15.zip解压到cuda对应的文件夹，运行成功下载地址https://developer.nvidia.com

AItrust·2022-11-27 10:23

cuda cudnn gpu加速失败问题 Could not load library cudnn_cnn_infer64_8.dll. Error code 193Please make sure

CSDN博客cuda11.5安装了cudnn11.5发现报错Errorcode:126,193我有点强迫症，想着一定要安装但cudnn11.5有问题,不能gpu加速，实在没有办法，痛心降低版本：cudnn11.4

nurAI·2022-11-27 10:51

MVSNet服务器环境配置及测试

condacreate-nMVSNetpython=3.7激活环境condaactivateMVSNet3.在conda中安装Pytorch根据CUDA版本在pytorch官网中找到对应的下载（我的CUDA是11.4

华科附小第一名·2022-11-26 19:25

Ubuntu18.04——私房整理安装NIVIDA驱动(11.4), CUDA11.2, cudnn8.2, TensorRT8.0, Pytorch1.9.0，PaddlePaddle2.2.2

文章目录驱动层安装NVIDIA驱动安装CUDA和cudnncudnn安装测试安装TensorRT8软件层pytorch（1）Pytorch1.9.0-cuda111（2）Open-mmlab-cuda111（3）mmlab相关库PaddlePaddlePaddlePaddle2.2.2-cuda11.2应用移除卸载cudnn安装版本信息:NIVIDADriver:±----------------

Irving.Gao·2022-11-26 10:02

ubuntu 18.04下安装Anaconda、Cuda、Cudnn、gpu-Pytorch

登录服务器后，首先查看下系统版本：cat/proc/version，我们这个服务器有点特殊是arm版本的，通过nvidia-smi查看服务器显卡配置,这意味着我们要安装的cuda版本最高不能超过11.4

Pancy93·2022-11-26 10:32

【详细】Ubuntu18.04更新CUDA版本（以安装CUDA11.4为例）

CUDA安装官方教程：官方教程cuDNN安装官方教程：官方教程在配置Pytorch环境的时候，想着尝试一下新版本的pytorch版本Stable(1.10.1)时，发现这个pytorch版本仅支持CUDA10.2和CUDA11.3,故我就得更新以下当前的CUDA版本，也就有了下面这篇文档教程，注：虚拟机无法安装CUDA。查看CUDA版本以及GPU驱动对应关系：NVIDIA通过查上面的表可以知道，如

+Ice·2022-11-26 10:00

RTX3080+Ubuntu18.04+cuda11.4+cudnn+PyTorch1.10环境配置

详细环境配置：RTX3080+Ubuntu18.04+cuda11.4+cudnn+PyTorch1.10环境配置很丝滑CUDA11.4安装Win10安装CUDA11.4和Torch1.9.0_alan1ly

如果曾经拥有·2022-11-26 10:27

Ubuntu18.04 下 CUDA 11.4和 Pytorch 11.4安装

NvidiaDriver,Cuda10.2,Pytorch及一些疑问的解答和讨论-知乎和Ubuntu搭建Pytorch，就这一篇就够了_Chengyunlai的博客-CSDN博客_ubuntu安装pytorchCUDA11.4

✧V·2022-11-26 10:55

cudabanben不匹配的那些问题

PleaseNOTE:device:0,GPUComputeCapability:8.6,DriverAPIVersion:11.4,RuntimeAPIVersion:11.2意思是说，GPU算力是8.6

Scenery0519·2022-11-26 07:04

win11安装pytorch-gpu遇到的坑

pytorch官网搜索CUDA11.4对应的版本结果没有！CUDA11.5没有CUDA11.6没有那好嘛，现在pytorch支持的CUDA最高

磁生电·2022-11-26 00:54

Win11 RTX3060 安装CUDA11.4，cuDNN8.2，pytorch1.10

Win11RTX3060安装CUDA11.4，cuDNN8.2，pytorch1.10记录一下我安装过程中选择的版本，亲测有效确定cuda版本查看显卡驱动我的显卡驱动最高支持11.6，因此下载cuda的版本不能高于这个查看

小台兄·2022-11-26 00:53

ZED2相机使用环境搭建（Ubuntu20.04+NVIDIA-470驱动+CUDA-11.4）

一安装标定工具1安装Kalibr使用kalibr工具标定ZED2双目相机1)安装依赖项sudoapt-getinstallpython-setuptoolspython-rosinstallipythonlibeigen3-devlibboost-all-devdoxygenlibopencv-devros-melodic-vision-opencvros-melodic-image-transp

可即·2022-11-25 21:56

PaddleOCR环境配置与试用官方的模型笔记

一、配置环境（背景环境：linux+anaconda，CUDAVersion:11.4，无root权限）1.1新建一个虚拟环境，名字为paddleocr：condacreate-npaddleocrpython

一小只蚂蚱·2022-11-25 19:52

Ubuntu20.04安装tensorflow2.8.0+CUDA11.4

Ubuntu20.04安装tensorflow2.8.0+CUDA11.41.创建虚拟环境2.安装tensorflow3.安装CUDA4.安装cuDNN4.1手动安装4.2deb安装包安装5.测试需要事先安装好Anaconda1.创建虚拟环境#python版本可选condacreate-ntensorflowpython=3.7.11condaactivatetensorflow2.安装tenso

图南i·2022-11-25 15:02

TensorRT was linked against cuBLAS/cuBLAS LT 11.2.0 but loaded cuBLAS/cuBLAS

cuBLASLT11.2.0butloadedcuBLAS/cuBLASLT10.2原因：TensorRT和cuda版本需要匹配重新下载和cuda版本匹配的版本比如这个，是TensorRT-8.2.1.8.Windows10.x86_64.cuda-11.4TensorRT

AI视觉网奇·2022-11-25 13:59

Win10+RTX3080深度学习环境搭建，执行YOLO目标检测

1软件安装硬件环境：RTX3080软件环境：WIN10，CUDA11.4，cuDNN8.2.2，VS2019，opencv4.5，cmakeopencv需要编译1.1安装显卡驱动安装3080后，重装win10

狂野摇摇车·2022-11-25 09:01

win10环境中多cuda版本的切换

多cuda版本的切换电脑中已经装了三个cuda版本一个是cuda11.4一个是cuda10.1，cuDNN7.6.5一个是cuda10.0,cuDNN7.4.2先查看一下系统环境是哪个版本；nvcc-V

qq_39019359·2022-11-25 07:04

PyTorch-GPU 安装之 conda install & pip install

软硬件显卡：A4000(对应的算力为8.6)系统：Ubuntu18.04LTS驱动：NVIDIADRIVER470-CUDA11.4参考链接1：显卡算力查询官网这里介绍的显卡算力主要是要和CUDA-cuDNN

blainet·2022-11-24 20:59

Jetson AGX Orin上部署YOLOv5_v5.0+TensorRT8

一．首先是捋请思路①刷机后的Orin上环境是：CUDA11.4+CUDNN8.3.2使得后续需要的部署环境只能为TensorRT8.x（这是根据cuda和cudnn的版本确定的，安装见：三．TensorRT

beautifulback·2022-11-24 20:25

笔记本win10安装cuda11.4+cuDNN+pytorch(gpu)

pytorch（GPU）环境配置笔记本windows10安装cuda11.4、安装cuDNN11.4、安装pytorch-gpu（1.11.0+cu113：2022.3最新版只适配到cuda11.3，所以安的也是这个

time_thy·2022-11-24 17:11

NVIDIA Jetson AGX Orin配置OpenPCDet环境部署PointPillar

环境：Ubuntu20.04+jetpack5.0-b114CUDA11.4+cudnn8.3.2TensorRT版本：8.4.0配置OpenPCDet环境condacreate-nOpenPCDet5python

树上喝可乐·2022-11-24 12:10

Linux安装Ubuntu18.04/显卡驱动/CUDA11.4/cuDNN8.2

Linux安装Ubuntu18.04/显卡驱动/CUDA11.4/cuDNN8.2踩坑记录：【准备工作】在Ubuntu官网或者清华源软件镜像下载Unbuntu18.04的镜像文件：【为方便小伙伴们，这里给出两个地址

lixiao0314·2022-11-24 12:39

Ubuntu+Anaconda+Pytorch+Pycharm深度学习环境搭建过程

深度学习环境搭建过程准备工作安装显卡驱动并查看Cuda对应版本按照ubuntu推荐的版本就好，或者可以自己去Nivdia官网查看自己显卡所对应的显卡驱动，在这不过多赘述##通过nvidia-smi查看自己的CUDA驱动版本##可以看到我们这里是11.4

小琨昆来咯·2022-11-24 11:09

环境配置之cuda的卸载（ubuntu）

cuda11.4的卸载方法一方法二参考：大神连接1：https://blog.csdn.net/qq_38429958/article/details/120849991因为目前的pytorch版本最高支持

浅冲一下·2022-11-24 10:30

关于人工智能yolov5的训练，识别，模型转换相关的帮助文件——简单易懂还算详细

希望对您们有所帮助写在前面的话：yolov5搭GPU训练环境真的很搞心态，一定要沉住气，放平心态，喝杯茶放松放松，认真仔细一目一行的看安装过程，开头三个博客写的都特别好，还有还有就是一样要看清楚对应的版本号，推荐CUDA不要安装11.4

想当程序猿的凯旋大大·2022-11-23 22:54

yolov5训练并测试自己的数据集

一.环境配置python3.8+cuda11.4+torch1.9.0+torchvision0.10.0yolov5源码下载地址：https://github.com/ultralytics/yolov5

unbekannten·2022-11-23 16:40

CINTA作业九：QR

二次剩余文章目录二次剩余一、习题11.1二、习题11.2三、习题11.3四、习题11.4五、习题11.5六、习题11.6 一、习题11.1解：（1）封闭性： ∀\forall∀m1,m2∈m_1,

ДЖюЙ·2022-11-22 11:40

【安装】Linux下安装CUDA ToolKit 11.4和cuDNN 8

安装CUDAToolkit11.4点击这里进入官网查看CUDAToolkit列表根据官网指示安装，比如CUDAToolkit11.4的安装指令是：#

shandianchengzi·2022-11-22 08:06

关于pytorch与CUDA版本匹配问题

DragonJ__·2022-11-22 08:04

ubuntu 快速安装 pytorch

一、pytorch环境搭建从官网pip安装速度太慢，这里介绍一种快速安装方法，首先打开在终端中输入nvidia-smi查看cuda版本，注意11.4的可以装11.111.2不一定得是11.4；其次去pytorch

nonocao·2022-11-22 08:01

win10中如何切换CUDA的不同版本

win+R进入黑窗口查看自己现在cuda版本我当前是10.0右击此电脑>属性>高级系统设置>环境变量这是我当前拥有的两个cuda版本10.0和11.4现在要切换11.4一：将CUDA_PATH

我变成了柴犬·2022-11-22 03:54

Win RTX3070+cuda11.4+cuDNNv8.2.2+torch-gpu离线安装+tensorflow-gpu安装

查看cuda版本：鼠标右键，NVIDIA控制面板——系统信息——组件查看cuda版本或者Win+R——cmd——输入命令：nvidia-smi 查看cuda版本下载cuda11.4：下载cuda_11.4.0

本尊是喵·2022-11-22 00:54

iOS 在模拟器上测试远程推送（Remote Push Notifications）

前言：早就耳闻了Xcode11.4能够测试推送了，左等右等就是不更新，搜搜别人的文章，结果连着点了几个都要付费...就这么一个东西还要给钱，老夫这暴脾气？

猴子的饼干·2022-11-21 17:14

Ubuntu安装cuda

版本2、官网下载cuda软件包3、安装4、环境配置5、验证cuda是否正常1、查看系统推荐的cuda版本查看前应先安装显卡驱动，可以查看NVIDIA显卡驱动安装nvidia-smi这里显示的是cuda11.4

GXU_Wang·2022-11-21 16:10

Ubuntu下安装CUDA

，由于CUDA9.x不支持GCC-7（下载页面没有对ubuntu18的支持），所以需要安装低版本的5或者附加驱动中安装驱动查看N卡驱动支持的cuda版本nvidia-smi如下图支持最高CUDA版本是11.4

CC977·2022-11-21 15:04

pip 安装GPU版本pytorch 与cuda下载

根据我自己的电脑，下载对应版本：cu102指的是cuda版本为10.2，这里为什么我不下最新的11.4呢因为我之下了1

谨慎的海绵·2022-11-21 03:43

利用matlab描点绘制平滑曲线

【matlab代码如下：】x1=[11.2,11.4,11.6,11.8,12,12.2,12.4,12.6,12.8];y1=[1.86,2.28,2.34,2.56,2.62,2.04,1.76,1.48,1

crystal_1115·2022-11-20 21:05

pytorch torchvision pip本地安装,可快速安装

cuda加速器处理，输入指令为nvidia-smi,我的版本为cuda11.42.可在cuda官网找到对应版本，参考其他专门安装cuda和cudnn的方式，安装好cuda和cudnn,我的已安装了cuda11.4

qq_41277534·2022-11-20 11:49

Yolov5如何在训练意外中断后接续训练

Yolov5如何在训练意外中断后接续训练1.配置环境2.问题描述3.解决方法3.1设置需要接续训练的结果3.2设置训练代码4.原理5.结束语1.配置环境操作系统：Ubuntu20.04CUDA版本：11.4Pytorch

Hurri_cane·2022-11-20 10:07

PMP知识点总结-第十一章：项目风险管理

目录一.项目风险管理概述（ITTO）11.项目风险管理二.项目风险管理子过程（ITTO）11.1.规划风险管理（规划过程组）11.2.识别风险（规划过程组）11.3.实施定性风险分析（规划过程组）11.4

sun_meiko·2022-11-20 09:03

【Linux Mint 深度学习开发环境搭建】Nvidia显卡相关软件安装

系列文章目录第一章Linuxmint深度学习开发环境搭建之Nvidia显卡相关软件安装文章目录系列文章目录前言一、为什么要搭建GPU环境二、搭建步骤(1)Nvidia显卡驱动安装(2)cuda11.4安装

PellyKoo·2022-11-20 03:52

RTX6000显卡 ubuntu20.04+cuda10.0+cudnn7.6.5+tensorflow1.15.0 安装踩坑记录

Tensorflow安装pip3.6installtensorflow-gpu==1.15.0早期cuda版本安装的为11.x的，11.4和11.1都有试过，在运行tensorflow程序调用gpu时，

快乐的lucifer·2022-11-20 00:24

Building Pytorch from source with cuda support on WSL2(Ubuntu 20.04, cuda11.4, Windows11)

Fordetailedinformationonstep1~step4,pleaserefertoCUDAonWSL::CUDAToolkitDocumentation(nvidia.com)https://docs.nvidia.com/cuda/wsl-user-guide/UpgradetoWindows11installcudaonWSL2(inmycase,IamusingUbuntu2

StaRS in EyeS·2022-11-19 18:55

在wsl2（Ubuntu20.04）中安装cudnn

cudnn的官方安装文档：安装指南*NVIDIA深度学习cuDNN文档1、根据之前安装的cuda版本来下载安装对应的cudnn版本cuDNNArchive|NVIDIADeveloper2、比如我的cuda11.4

LZ_夕阳之后的黑夜·2022-11-19 18:17

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