3080

mmdetection配置记录（服务器版）

先是在autodl中买了一个RTX3080Ti，然后想着初始化的时候已经配置了pytorch和cuda10.1，然后就绕开了执行脚本的一些前提的部分，然后执行到了mmcv的时候就开始了报错，说是无法通过一个非虚拟的环境去配置到对应的环境
来张便利贴·2022-12-16 18:22

[学习笔记]论CUDA——你的RTX3080不止可以玩3A游戏（Part 1 基础技术）

WhatisCUDA,theComputeUnifiedDeviceArchitecture在全球爆炒GeForceRTX3000系显卡的同时，笔者也开始重新思考除了8KGaming外让N卡大放光彩的特性，一个让英伟达即使受到Intel和AMD的分庭抗礼，却仍然在多媒体生产，数据科学，大规模计算上仍然鹤立鸡群的独特技术。笔者指的就是CUDA，它的全称是：ComputeUnifiedDeviceAr
Richard Browning·2022-12-16 11:24

深度学习用什么显卡？3060显卡适合深度学习吗？

先说结论：大数据量选3060，小数据量想提高速度选3070，但3080Ti才是你们永远的家。毕竟，在深度学习的前提下8G的显存可以说是硬性指标了，虽然无
程序媛珂珂·2022-12-16 08:57

NVIDIA GeForce RTX 3080 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch

遇到的问题最近在带4卡GeForceRTX3080的服务器上安装了一个高版本的pytorch，发现在运行如下命令时报如下错误：运行命令如下：importtorchprint(torch.
cltdevelop·2022-12-15 09:32

AffordanceNet网络复现踩坑记录（三）

2、由于RTX3080显卡算力为8.6，只支持CUDA11，很多AI平台不支持CUDA11，所以
捞不起月亮的渔民·2022-12-14 18:15

ubuntu18.04配置cuda（RTX3080Ti）

10系的显卡换成30系显卡后，之前配好的深度学习环境出现了兼容问题，索性重装系统，从零开始配环境，过程中也出现了各种对新显卡不兼容的情况，以下的配置是本人摸索最终成功的版本，特此记录一下。首先就是安装ubuntu18.04，这个不是本文的重点，大家可以自行百度更加详细的教程，这里提一下，ubuntu18.04安装好之后自带NVIDIA的显卡驱动，这样可以省去安装驱动的过程。我这里使用的是ubunt
athrunsunny·2022-12-14 17:57

3080算力添加、ValueError: Unknown CUDA arch (8.6) or GPU not supported 解决RTX30 运行深度学习代码报错

ValueError:UnknownCUDAarch(8.6)orGPUnotsupported解决RTX30运行深度学习代码报错之前安装pytorch的时候有遇到一个问题，不支持3080算力，此时便需要手动添加
我宿孤栈·2022-12-14 17:25

MinkowskiEngine安装rtx3080 血泪史

前后兜兜转转搞了大半个月，在学校发的小电脑成功安装过一次，然而磁盘太小，gpu太垃圾，train不起来，换了3080电脑搞完算力不匹配cuda10.2借此机会整理出我的安装思路和历史，从装机配置到完成闵可夫斯基引擎安装
whaleseeker·2022-12-14 08:44

YOLOv5—RTX3080 conda环境配置cuda11.1、cudnn8.0.5、pytorch1.8.0、tensorrt7.2.2.3、opencv4.4.0、deepstream5.1.0

目录前言1.X86版本的Anaconda的安装1.1安装anaconda1.2创建虚拟环境2.更新驱动3.安装cuda11.1和cudnn8.0.53.1安装cuda11.13.2安装cudnn8.0.54.安装yolov5环境支持5.安装torch1.8.0与torchvision0.9.06.安装TensorRT7.2.2.37.安装OPENCV4.4.08.安装DeepStream5.1.0
June vinvin·2022-12-13 15:15

RTX3080+ubuntu18.04下的stable-baselines3环境搭建分享

基本环境Ubuntu18.04Python3.7RTX3080安装Stable-Baselines3步骤通过Anaconda创建环境。
putyourheart·2022-12-09 13:08

pytorch、torchvision，cuda的对应关系

0.9.1+cu102torchaudio===0.8.1-fhttps://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html2022年05月：windowsRTX3080
biao169·2022-12-09 10:42

借助 vscode Remote-SSH 插件与 Sakura Frp 实现内网穿透及远程开发

最近组里配了电脑，性能比我的笔记本好不少，特别是一张3080Ti的显卡，如果不物尽其用就太可惜了。
云端FFF·2022-12-08 19:31

AffordanceNet复现

GitHub-nqanh/affordance-net:AffordanceNet-MulticlassInstanceSegmentationFramework-ICRA2018我的环境是Ubuntu20.4，RTX3080
捞不起月亮的渔民·2022-12-08 07:21

windows系统下百度飞桨AI框架paddlepaddle之gpu版本手把手安装教程

Nvidia用于其RTX系列显卡的两种高级GPU架构图灵GPU（12nm制造工艺）：RTX20系列和GTX16系列安培GPU（8nm制造工艺）：RTX30系列，包括GeForceRTX3090、RTX3080
蓝牙传输味觉·2022-12-08 00:53

Nvidia30系显卡+Windows系统的CUDA 11安装100%成功教程

一、环境显卡：NvidiaRTX3090、3060、3080、3050、3070系统：Windows11Windows10CUDA：CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture
Sonrikisou1997·2022-12-05 23:09

黄仁勋：我没想到RTX 3080/90遭疯抢 年底仍将缺货

英伟达首席执行官黄仁勋(JensenHuang)周一宣布，预计RTX3080和3090两种显卡供应短缺问题将持续到2020年底。黄仁勋表示:“我认为，至少今年的需求将超过供应。”
网易智能·2022-12-05 10:40

ubuntu18.04+RTX3080下安装RandLA-NET踩坑全纪录

１、首先找到RandLA-NET的github地址https://github.com/QingyongHu/RandLA-Net２、查看RandLA-Net安装文档发现，作者测试使用的系统为Ubuntu16.04，环境配置为Python3.5＋Tensorflow1.11＋CUDA9.0＋cuDNN7.4.1，于是本人决定也使用Python3.5＋Tensorflow1.11＋CUDA9.0＋c
weixin_40826634·2022-12-04 08:51

matlab 对三种高通滤波器（理想高通 巴特沃斯高通 高斯高通）及拉普拉斯增强算子 自写算法实现及比较 在时域中分析

三种高通滤波器（理想高通巴特沃斯高通高斯高通）及拉普拉斯增强算子的时域图像1、理想高通滤波器图像D0=30D0=80代码clearcloseall%输入半径参数D0=[3080];Di=2;%图像预处理
Free God·2022-12-03 13:45

Ubuntu18.04 LTX RTX3080 安装驱动以及编译安装pytorch

Ubuntu18.04LTXRTX3080安装驱动以及pytorch安装顺序以及我使用的版本：anaconda(pytorch)zq@zkti:~/pytorch$conda-Vconda4.5.11NVIDIADriverVersion
data张·2022-12-02 22:47

深度学习模型（yolov5）压缩

文章目录前言一、环境搭建二、代码拉取三、数据集准备四、模型准备五、开始压缩六、结果对比1、体积对比：2、推理速度（3080Ti下未开trt）七、错误解决总结前言当我们利用深度学习训练出我们的模型之后，下一步会做什么呢
~啥也不会~·2022-12-02 16:51

TensorRT8.2.1.8基于Docker容器快速安装

一.实验环境ubuntu20.04:NVIDIAGeForceRTX3080二.安装方法全手动安装优点：不需要掌握基本的docker操作知识，新手上手快。缺点：报错较多，容易出现版本冲突。
Future-Miracle·2022-12-02 14:00

GeForce MX150相对应的NVIDIA CUDA版本_七彩虹ProMaster A1设计师电脑评测：RTX 3080加持 生产力大提升|七彩虹|gpu|nvidia|amd|英特尔|显卡...

从上代GeForceRTX20系列开始，NVIDIA不再局限于将GeForceGPU定位在游戏用途，他们看到了近年来内容创作市场的兴起，有数千万用户对用于进行创作的硬件有庞大需求和要求，所以适时推出了RTXStudio认证，利用到RTXGPU的通用计算、光线追踪、AI等硬件特性，来帮助设计师和内容创作者加速他们的创意工作。1则为AMDNVIntel标准色,varmycolor=[];//自动生成随
weixin_39928768·2022-12-01 09:17

ubuntu1804系统运行smplify-x源码

ImportError:cannotimportname‘load_vposer’from'human_body_prior.tools.model_loader’**Issue2:GeForceRTX3080withCUDAcapa
qq_34279913·2022-11-30 12:38

3080 pytorch1.8.1 cuda安装不成功记录

用下面的指令安装不成功。condainstallpytorch==1.8.1torchvision==0.9.1torchaudio==0.8.1cudatoolkit=11.3-cpytorch-cconda-forge关掉之后，用下面的指令安装成功pipinstalltorch==1.8.1+cu111torchvision==0.9.1+cu111torchaudio==0.8.1-fhtt
elkluh·2022-11-30 10:19

Ubuntu20.04安装CUDNN、Ceres和Colmap

系统：Ubuntu20.04显卡：NvidiaGeforceRTX3080Ti参考链接：Ubuntu20.04安装Colmap，Ubuntu20.04安装colmap-知乎简明过程colmap主页1.安装
Nismilesucc·2022-11-30 08:57

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

Ubuntu18.04/20.04复现算法RandLa-net 数据集S3DIS

在大场景三维点云语义分割算法中，RandLA-net是很有代表性的算法，而且很适合落，原论文代码的环境是python3.5+tensorflow1.11+cuda9，而cuda9是不能在显卡RTX3080
Parkerfive·2022-11-27 22:43

Ubuntu18.04+3080环境配置（cuda+cudnn+conda）

常用linux指令：切root:Sudosu创建新用户：addusercjl分享conda环境：cp.bashrc/home/wcf/.bashrc改变普通登陆用户：sucjl释放文件读写权限：chmod-R777name常用conda指令：切root:Sudosu创建新用户：addusercjl分享conda环境：cp.bashrc/home/wcf/.bashrc改变普通登陆用户：sucjl释
橙子树下·2022-11-27 18:58

K8S部署后的使用：dashboard启动、使用+docker镜像拉取、容器部署（ubuntu环境+gpu3080+3主机+部署深度学习模型）

0、k8s安装、docker安装参考：前两步Ubuntu云原生环境安装，docker+k8s+kubeedge（亲测好用）_爱吃关东煮的博客-CSDN博客_ubantu部署kubeedge配置节点gpu：K8S调用GPU资源配置指南_思影影思的博客-CSDN博客_k8s使用gpu1、重置和清除旧工程：每个节点主机都要运行kubeadmresetiptables-F&&iptables-tnat-F
橙子树下·2022-11-27 18:23

nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_86‘问题解决

设备：显卡3080环境：Windows10cuda11.0语言：python问题：代码setup时出现nvccfatal:Unsupportedgpuarchitecture‘compute_86‘的问题
chen_yanan·2022-11-27 16:18

华为H225H-05服务器安装Ubuntu20.04全过程记录

实验室新到了一台*华为H225H-05服务器以及两块Nvidia3080，记录一下安装过程中遇到的问题和网上搜到的比较靠谱的解决方案。
ZZYNDY·2022-11-26 18:02

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

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

ubuntu18.04+RTX3080下安装rangnet++推理版踩坑全纪录

１、首先找到rangnet++推理版的github地址https://github.com/PRBonn/rangenet_lib２、安装2.1、TensorRTTensorRT版本和cuda版本有严格的对应关系,虽然作者说他们的代码和预训练模型仅在TensorRT-5.1上有效,但是因为本人电脑的cuda版本为11.2,其对应的TensorRT版本不是5.1,而且因为本地已经安装了其它模型,所以
weixin_40826634·2022-11-24 12:17

RTX3080ti Pytorch踩坑指南

RTX3080tiPytorch踩坑指南**2022.5.2日更新在最后，建议先看**写在前面的罗里吧嗦都说3080不支持cuda10,可是复现前两年的代码，对应低版本的pytorch，可怎么跑呢？
白给小码农·2022-11-24 12:07

「炼丹」AutoDL炼丹日记

题外话讲下博主为啥选择AutoDL，其实最开始的时候，博主有一台2070和3080Ti，但是显存都略小，一个8G一个12G，对于稍微大点的模型，Batchsize都很小，复现论文效果很都难，特别是在自己小论文需要的时候
ViatorSun·2022-11-24 01:32

显卡驱动+cuda+cudnn+paddle

相关配置：显卡型号：RTX3080linux型号：ubuntu18.04.5一、显卡驱动安装二、cuda安装前准备1.查看cuda版本对应的linux系统依赖关系CUDAToolkitDocumentation
robot.zhoy·2022-11-23 12:56

报错`RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 256.00 MiB (GPU 0； 9.78 GiB total capaci

RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate256.00MiB(GPU0;9.78GiBtotalcapacity;8.10GiBalreadyallocated;用的3080
小羊星球·2022-11-23 09:13

Linux centos 7 深度学习环境搭建（GPU版）

1、首先，需要安装显卡驱动以我的机器RTX3080为例，先到nvidia驱动官网检索符合自己版本的显卡驱动nvidia驱动官网：官方GeForce驱动程序|NVIDIA所有驱动版本：Indexof/XFree86
苏不知苏先生·2022-11-23 02:54

paddlepaddle无法识别GPU的坑

显卡3080ti只能使用condacreate-npaddle_envpython=3.8condainstallpaddlepaddle-gpu==2.3.2cudatoolkit=11.2-chttps
浪漫的数据分析·2022-11-22 19:41

Windows10使用MMrotate（初学），并训练自己的数据集

安装环境Windows10安装mmrotate的步骤其实和linux一样的首先检查自己所用的显卡以及对应的CUDA版本我这里使用的是NVIDIA3080TI安装的CUDA版本是11.0整个的安装过程其实
MiracleHong·2022-11-22 16:25

显卡算力与Pytorch版本不匹配

跟着李沐老师跑LeNet的代码时报错NVIDIAGeForceRTX3080withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm
Caaarol·2022-11-22 09:51

无VPN的win10 pytorch快速安装方法

作者之前在自己的笔记本电脑上（独显GTX940M），以及服务器上(3080)都安装过pytorch，pytorch的安装按理来说非常简单，只需要在pytorch的官网上选择电脑的适配参数，在虚拟环境中运行安装代码即可
henry_xiong030·2022-11-22 08:28

window下同时使用不同型号显卡

目录1.硬件配置2.配置两款型号遇见的问题3.软件方面4.测试使用1.硬件配置显卡3080显卡2080ti2.配置两款型号遇见的问题（1）显卡电源线不够只有两根8pin电源线追加显卡的话需要额外买一根电源线
Mr.Q·2022-11-22 03:10

两张显卡在win10上如何使用

我的服务器是装了win10server系统，之前是2080ti显卡，正常使用没有问题，现在打算加装一张3080ti，但是显示感叹号，无法识别，想问问这种情况应该如何解决呢？
weixin_39185140·2022-11-22 03:06

cuda官网下载,本机显卡驱动与cuda、cudnn、pytorch、torchvision安装版本对应表,以及完全卸载CUDA方法

如果执行第一步没有找到nvidia-smi指令，重装本机NVIDIA驱动(Linux，Windows标题中各项版本对应)重装NVIDIA驱动，选择自己的显卡产品系列和产品编号，如下图GeForceRTX30系列，产品是3080Ti
锦鲤AI幸运·2022-11-21 17:36

从零开始的深度强化学习之旅3——ubuntu18.04 + rtx3080 + cuda11.1 + cudnn8.0.4+ tensorflow-gpu-1.15

最近我们给实验室新攒了一台电脑（终于不用再拿我可怜的笔记本跑程序了wwwww），配置见下图，用上了最新的rtx3080显卡，所以在此记录一下配置环境的过程，防止以后还要用（往事不堪回首......）主要参考博文
岛崎三步·2022-11-21 07:48

复现 Oriented R-CNN RTX3080ti

在3080ti主机上复现OrientedR-CNN，参考了：复现OrientedR-CNNRTX2080Ti_吃肉不能购的博客-CSDN博客这篇博文给我提供了很大帮助前言GitHub链接：GitHub-jbwang1997
pinfan12138·2022-11-20 14:45

【配环境】ubuntu18.04 3080ti显卡+cuda+cudnn+torch

注意：3080ti建议不要安装最新版本驱动点击ApplyChanges即可安装；2.（方法二）出现黑屏后的安装方法黑屏后卸载驱动：在ubuntu登录界面，在ubuntu光标处摁下e键开机后
一棵赵辛木·2022-11-20 07:48

RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED

显卡：RTX3080cuda:11.1cudnn:8.0.5虚拟环境：python3.5.4pytorch1.2.0torchvision0.4.0Traceback(mostrecentcalllast
小憨憨!·2022-11-20 05:12
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