但原文有个瑕疵就是，cublas.lib错写成了cudlas.lib。我还是记下我的CUDA8.0的安装和测试过程，是为备忘。步骤如下：1.下载安装CUDA：1.1下载。

1.上周回顾上周结合C++代码对开源的GPU端EM算法代码进行了学习，同时也看了CUDA的一些开源库（cublas，thrust）的简单应用。

在使用CUDA10时，编译时出现了两个错误一、找不到CUDA_cublas_device_LIBRARY/CUDA_cublas_LIBRACMakeError:Thefollowingvariablesareusedinthisproject

使用tensorRT进行YoloV3检测时，在运行tensorRT的m_Context->enqueue函数时，出现了下面所示的bug：ERROR:c:\p4sw\sw\gpgpu\MachineLearning\DIT\release\5.1\engine\cuda\cublasHelpers.cpp(34)-cuBLASErrorinnvinfer1::stridedGemm:13(CUBLA

目录安装依赖运行过程代码解析遇到的问题安装依赖cuda（安过）cudnn（安过）cuBLAS（在cudatoolkit里）pybind11（放到/home/user/下）：gitclone-bv2.2.3https

原文链接：http://blog.51cto.com/14455388/2421312FasterTransformer是一个基于CUDA和cuBLAS的TransformerEncoder前向计算实现

FasterTransformer是一个基于CUDA和cuBLAS的TransformerEncoder前向计算实现，其优越的性能将助力于多种BERT的应用场景。

CUBLAS_STATUS_EXECUTION_FAILED？Etensorflow/stream_executor/cuda/http://cuda_blas.cc:674]failedtoru

在使用CUDA10时，编译时出现了两个错误一、找不到CUDA_cublas_device_LIBRARY/CUDA_cublas_LIBRACMakeError:Thefollowingvariablesareusedinthisproject

问题主要出在指定参数设置这块gpu_ids0python3test.py--name/home/zhishen/python/Model_1/SPADE/checkpoints/coco_pretrained--dataset_modecoco--dataroot/home/zhishen/python/Model_1/SPADE/datasets/coco_stuff/–gpu_ids0pyth

RuntimeError:cublasruntimeerror:librarynotinitializedat/opt/conda/conda-bld/pytorch_1549627089062/work/aten/src/THC/THCGeneral.cpp:250这个问题，网上有人说，可以用删除~/.nv的方式解决在删除之前最好备份下文件cp-r~/.nv~/.nv_bak然后再删除sudor

报错是：failedtocreatecublashandle:CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILED（这就是显存不足的意思）两个解决方案：（1）jupyter在没关闭的时候，会占

maskr-cnn项目的GitHub地址1.显存不足导致的各种问题1.1failedtocreatecublashandle:CUBLAS_STATUS_ALLOC_FAILEDimage.png2019

运行一段深度学习的training代码时遇到如下错误：File"train_mdnet.py",line69,intrain_mdnetneg_regions=neg_regions.cuda()File"/home/dodge/anaconda3/envs/py27_for_pytorch020/lib/python2.7/site-packages/torch/autograd/variabl

出现问题：dorothy@dorothy-MS-7A94:~/enviroment/caffe-master$makeall-j8PROTOCsrc/caffe/proto/caffe.protoCXXsrc/caffe/layer.cppCXXsrc/caffe/solver.cppCXXsrc/caffe/data_reader.cppCXXsrc/caffe/blob.cppCXXsrc/c

然而我更新以后，错误换了个马甲：RuntimeError:cublas

问题描述：运行cuda程序时候报错：fatalerrorLNK1104:无法打开文件“cublas.lib”网上查找解决方法：将平台变为x64，Debug。但检查工程发现已经是在该平台编译了。

CUDALibraries简介上图是CUDA库的位置，本文简要介绍cuSPARSE、cuBLAS、cuFFT和cuRAND，之后会介绍OpenACC。

第一部分：相关背景和硬件信息介绍；使用的GPU为1080Ti，使用的cuda版本是8.0版本；驱动版本是384.111；相较于openblas需要自行编译，cublas一般是在安

例程中实现了如何将MNIST例程中原本直接cuBLAS库实现的最后全卷积层进行替换。注：当前Plugin层只支持FP32精度。

2018-05-3109:42:41.796259:Etensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:366]failedtocreatecublashandle:CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED2018

torch.cuda.current_blas_handle()返回cublasHandle_t指针，指向当前cuBLAS句柄torch.cuda

但原文有个瑕疵就是，cublas.lib错写成了cudlas.lib。其次，我还是记下我的CUDA8.0的安装和测试过程，是为备忘。步骤如下：1.下载安装CUDA：1.1下载。

/include/caffe/util/device_alternate.hpp:34:23:fatalerror:cublas_v2.h:没有那个文件或目录查阅了相关博客后找到了正确的解决方案：参考：

如果你是使用GPU版TensorFlow的话，并且你想在显卡高占用率的情况下（比如玩游戏）训练模型，那你要注意在初始化Session的时候为其分配固定数量的显存，否则可能会在开始训练的时候直接报错退出：2017-06-2720:39:21.955486:Ec:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\m\windows-gpu\py\35\tensorflow\

在ubuntu16.04下，安装NVIDIA显卡驱动、CUDA8.0以及cudnn5.1，配置好环境变量后，编译caffe，遇到错误如下：lib/libcaffe.so:undefinedreferenceto`cublasDdot_v2'lib/libcaffe.so:undefinedreferenceto`cublasDaxpy_v2'lib/libcaffe.so:undefinedref

网上看到一个分析python、Numpy、C++、cuda、cuBLAS做矩阵运算性能的帖子，我觉得非常好。所以，就自己动手实测了一下。这才有了这篇文章。就算是给需要的朋友做个参考吧。

C/C++中矩阵的存储为行优先，但cublas/Matlab中是列优先准则，在不同语言间读取数据时需要注意

CUBLAS_Library.pdf函数命名规则：类型Meaningfloat,‘s’or‘S’,realsingle-precisiondouble,‘d’or‘D’,realdouble-precisioncuComplex

但原文有个瑕疵就是，cublas.lib错写成了cudlas.lib。其次，我还是记下我的CUDA8.0的安装和测试过程，是为备忘。步骤如下：1.下载安装CUDA：1.1下载。

#include"cuda_runtime.h"#include"cublas_v2.h"#include"time.h"#includeusingnamespacestd;#defineN10__global

#include"cublas_v2.h"#include"time.h"#includeusingnamespacestd;__global__voidadd(inta,intb,int*c){*c=

    caffe出现这个问题时，总让人摸不着头脑，不知从哪儿开始排查问题。    网上搜索资料，发现有人说是label做得不对，比如只有1没有0。但是这个是问题吗？就不能只有一个标签吗？    不过这种说法是说对了一半。    我是做图像分割时出现这个问题的，caffe用opencv读取图像时，是读取的0–255，这样读取的label也是如此。这下就明白了，caffe如果读到了255，它就认为是

CUDALibraries简介上图是CUDA库的位置，本文简要介绍cuSPARSE、cuBLAS、cuFFT和cuRAND，之后会介绍OpenACC。

CUDALibraries简介 上图是CUDA库的位置，本文简要介绍cuSPARSE、cuBLAS、cuFFT和cuRAND，之后会介绍OpenACC。

CUBLAS_Library.pdf学习记录Chapter1.INTRODUCTION从CUDA6.0之后，cuBLAS库有两套API，第一个称为cuBLASAPI，第二个是CUBLASXTAPI,这个文档讲的是

CUBLAS_Library.pdf学习记录Chapter1.INTRODUCTION从CUDA6.0之后，cuBLAS库有两套API，第一个称为cuBLASAPI，第二个是CUBLASXTAPI,这个文档讲的是

与之比肩的还有DIGITS,cuBLAS,cuSPARSE,NCCL等。从2014年推出第一个版本，到如今cuDNN已经连续发布5个版本。

类定义：classnumbapro.cudalib.cublas.Blas(*args,**kws)使用：level1(参数均为1维向量)amax(x)功能：返回一维数组中最大值的索引使用方法：注意事项

/*======================================================================= * 度假中，在青岛这块曾经应该很熟悉的土地上，另一半在围着病人们转悠 * 所以自己在酒店里，也不想出去，听听歌，写写文章。 =============================================================

改章节笔者在广东游玩的时候突然想到的...明天就有想写几篇关于函数说明的文章，所以回家到之后就奋笔疾书的写出来发布了      /*=======================================================================      * 第二天了，算打弄完这个

（部分翻译） Nvidia 数值库团队， 利用CUSPARSE和CUBLAS两个函数库针对 incomplete-LU和Cholesky-preconditioned interative methods

Application Using C and CUBLAS: 1-based indexing #include <stdlib.h> #include <math.h>

CUDA Libraries简介   上图是CUDA 库的位置，本文简要介绍cuSPARSE、cuBLAS、cuFFT和cuRAND，之后会介绍OpenACC。

1.矩阵相乘再加C=a*A*B+b*C#include"cuda_runtime.h"#include"cublas_v2.h"#include#includeusingnamespacestd;intconstM

CUBLAS和MKL都是快速矩阵运算的工具。  一个适用Intel的cpu，一个适用于nvidia的GPU。最近在做RNN(循环神经网络)的加速。其中一点就是把神经网络的矩阵运算放到CPU上算。

CUDALibraries简介 上图是CUDA库的位置，本文简要介绍cuSPARSE、cuBLAS、cuFFT和cuRAND，之后会介绍OpenACC。

在进行图像处理过程中，我们经常会用到梯度迭代求解大型线性方程组；今天在用cuda对奇异矩阵进行求解的时候，出现了缺少dll的情况；报错如下图：缺少cusparse32_60.dll缺失cublas32_

不同点1我的CNN不依赖与任何第三方的函数库，caffe用到了第三方的数学函数库（cublas和mkl）来做矩阵操作。

不同点1我的CNN不依赖与任何第三方的函数库，caffe用到了第三方的数学函数库（cublas和mkl）来做矩阵操作。