CUDA) 第10页

记录第一次跑深度学习

面临的问题就是项目需要的版本太低，例如pytorch1.12，cuda10.0，而我的显卡RTX4060（

zerogin+·2024-01-25 05:31

20240122在WIN10+GTX1080下使用字幕小工具V1.2的使用总结（whisper）

南棱笑笑生·2024-01-24 20:27

20240122在WIN10下给GTX1080配置CUDA驱动

20240122在WIN10下给GTX1080配置CUDA驱动2024/1/2219:09缘起：为了使用openai的whisper识别小语种【非英语】电影的字幕，决定开始折腾CUDA了！

南棱笑笑生·2024-01-24 20:57

20240122让WIN10在启动的时候进入安全模式

20240122让WIN10在启动的时候进入安全模式2024/1/2218:30缘起：为了使用openai的whisper识别小语种【非英语】电影的字幕，决定开始折腾CUDA了！

南棱笑笑生·2024-01-24 20:27

小土堆pytorch学习笔记001

condacreate-npytorchpython=3.6（4）检测自己的电脑是否可以使用：2、pytorch编辑器的选择（1）pycharm（下载社区版）（2）jupyter（可以交互）启动本地的jupyter:3、为什么torch.cuda.is_av

柠檬不萌只是酸i·2024-01-24 19:11

RuntimeError: CuDNN error: CUDNN_STATUS_SUCCESS

我的PyTorchversion0.4.1,cudatoolkit9.0cudnn7.6.5在程序中插入下面这句话，很好地解决了！

孙小l懒_keep_update·2024-01-24 16:01

anaconda环境迁移到另一个服务器

两个服务器上的显卡和cuda的安装都是相同的利用condapack迁移环境（本来打算直接复制-粘贴来迁移环境的，但是anaconda文件夹直接有80多G，遂放弃（没想到环境竟然可以有这么大的内存）。）

孙小l懒_keep_update·2024-01-24 16:57

在jetson上对fastdeploy进行源码编译（完整版）

文章目录准备工作下载飞桨推理库编译代码可能遇到的问题CouldNOTfindPythonNoCMAKE_CUDA_COMPILERcouldbefound.准备工作jetpackcudaopencv下载飞桨推理库根据

点PY·2024-01-24 14:54

【PyTorch】PyTorch之Module模块

文章目录前言MODULE类1.add_module(name,module)2.apply(fn)3.children()4.cpu()和cuda()5.eval()6.forward(*input)7

行走的学习机器·2024-01-24 07:20

在Ubuntu上安装pycuda记录

1.安装CUDAToolkit11.8从MZ小师妹的摸索过程来看，其他版本的会有bug，12.0的版本太高，11.5的太低（感谢小师妹让我少走弯路）参考网址：CUDAToolkit11.8Downloads

zhangjipinggom·2024-01-24 06:40

docker里安装conda，并source本地已有的虚拟环境包

本次使用镜像：nvcr.io/nvidia/cuda:12.2.0-runtime-ubuntu20.04，1.97G的镜像。

月起星九·2024-01-24 06:15

PointNet 和 PointNet++ pytorch版本复现 modelnet40

版本记录一下复现的过程代码下载gitclonehttps://gitcode.net/mirrors/yanx27/pointnet_pointnet2_pytorch.git环境配置python=3.8.13cuda

Nice_cool.·2024-01-24 06:13

Randlanet 训练自己的数据集

这是关于Randlanet从环境配置到C++推理部署的博客，原作者的代码是基于tensorflow1.x的，但是现在的显卡基本上都开始是30系列了，只支持cuda11.1以上的开发环境。

Nice_cool.·2024-01-24 06:12

【2023 · CANN训练营第一季】昇腾AI入门课（PyTorch）之模型迁移

训练脚本在运行的同时，会自动将脚本中的CUDA接口替换为昇腾AI处理器支持的NPU接口。整体过程为：边训练边转换。工具迁移：训练前

A-Little-Boy·2024-01-24 04:47

【书生·浦语大模型实战】“PDF阅读小助手”学习笔记

1模型部署在InternStudio平台中选择A100(1/4)的配置，镜像选择Cuda11.7-conda，可以选择已有的开发机langchain；1.1创建工作空间mkdir/root/pdf_project1.2Clone

songyuc·2024-01-24 03:42

机械革命蛟龙16ubuntu双系统的移除与重装

介绍一下本人重装的一个初衷，首先系统更新内核导致cuda无法运行，其次原本的70g空间捉襟见肘，因此想要重装分配更多一些空间，若没有扩容的需求可以去找找系统自带的重装方法，应该会比我下面的流程快很多。

xiyanjoy·2024-01-24 00:25

在Windows下根据TensorFlow官方文档部署cuda环境，进而调用GPU来训练神经网络

博主花了两天时间，总算在win10笔记本上完成了cuda环境的部署，期间踩了很多坑。现有的教程大都是通过anaconda部

Ayews·2024-01-23 20:55

nuaa-数据融合-基于强化学习的小游戏

目录一、写在前面二、安装pygame三、读整个项目文件中的README.md四、模拟强化学习(重点)4.1先装cuda4.2再装cuDNN4.3添加环境变量五、使用conda下载pytorch反转来了env.pymain.pyppo.py

不买Huracan不改名·2024-01-23 16:00

深度学习(4)--Keras安装

目录Keras安装:1.1.安装CUDA/cuDDN工具包1.1.1.安装前准备1.1.2.安装CUDA1.1.3.安装cuDDN1.2.安装Anaconda1.3.安装tensorflow框架1.3.1

GodFishhh·2024-01-23 14:01

【BBuf的CUDA笔记】十二，LayerNorm/RMSNorm的重计算实现

带注释版本的实现被写到了这里：https://github.com/BBuf/how-to-optim-algorithm-in-cuda/tree/master/apex由于有很多个人理解，读者可配合当前文章谨慎理解

just_sort·2024-01-23 13:29

【BBuf的CUDA笔记】十三，OpenAI Triton 入门笔记一

0x0.前言2023年很多mlsys工作都是基于Triton来完成或者提供了Triton实现版本，比如现在令人熟知的FlashAttention，大模型推理框架lightllm，diffusion第三方加速库stable-fast等灯，以及很多mlsys的paper也开始使用Triton来实现比如最近刚报道的这个新一代注意力机制LightningAttention-2：无限序列长度、恒定算力开销、

just_sort·2024-01-23 13:27

pythorch及tensorflow2.0以上版本的安装

最头疼的莫过于CUDA，cudnn这些东西的版本匹配。以前看了不少教程，让我们安装cuda，cudnn，配置环境变量。其实，这两个框架的GPU版本配置早就很简单很简单了！

Rayne_tab·2024-01-23 13:03

【基于BasicSR的GCFSR复现踩坑】

文章目录前言BasicSR快速开始Pytorch与cuda查看cuda版本安装对应的PytorchGCFSR的项目配置训练命令获取训练可选的参数，使用参数-h：Train_pipeline函数参数解析ResumeLoggerGoodLucklogoDataloader

东荷新绿·2024-01-23 12:08

在 wsl-ubuntu 里通过 docker 启动 gpu-jupyter

NVIDIAContainerToolkit3.使用nvidia-ctk命令配置容器运行4.通过docker运行nvidia-smi5.运行gpu-jupyter6.访问gpu-jupyter7.测试gpu-jupyter是否可以访问cuda0

engchina·2024-01-23 11:39

Ubuntu 16.04 Server 安装深度学习环境(二)（Anaconda+Pytorch+TensorFlow+Caffe2）

前言深度学习框架介绍Anaconda（Python环境安装）TensorFlow安装Pytorch安装Caffe2安装前言前言：上一篇博客中我们安装了Linux16.04Server并配置了相关的深度学习环境(CUDA

YeahHighly·2024-01-23 07:47

本地cuda的部署方式

1首先在终端利用命令ndivia-smi查看自己的驱动版本和cudaversion查看是否匹配（或者有没有安装cuda）查看是否匹配：知乎-安全中心安装cuda：知乎-安全中心2搞定cuda之后，就要安装与

UndefindX·2024-01-23 06:58

windows用msvc编译opencv、opencv-python、opencv_contrib、cuda

如要用mingw编译opencv，参考我另外一篇文章https://blog.csdn.net/weixin_44733606/article/details/135741806。如要用Ubuntu编译opencv，参考我另外一篇文章https://blog.csdn.net/weixin_44733606/article/details/131720128。一、安装VS2022，自行搜索。二、安

严就方法·2024-01-23 06:49

TensorRT部署--Linux(Ubuntu)环境配置

系列文章目录TensorRT环境配置–Linux(Ubuntu)文章目录系列文章目录前言一、环境配置二、CUDA下载安装三、cuDNN下载安装四、TensorRT下载安装五、模型创建总结前言TensorRT

小豆包的小朋友0217·2024-01-23 06:04

pytorch、显卡、显卡驱动、cuda版本是如何对应的

背景做深度学习的小伙伴们可能都会在安装环境的时候经常遇到的cuda版本驱动版本以及和显卡是如何对应的，经常搞得特别糊涂，官网没有直接提供他们的对应关系，导致我们在升级显卡的时候发现原来的软件环境不兼容，

鱼游九天·2024-01-23 06:10

【问题记录】NVIDIA GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch。

服务器上跑代码的时候遇到了报错：NVIDIAGeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm

超好的小白·2024-01-22 21:31

Eigen 与 CUDA cusolver 解大规模稀疏矩阵方程的实现与比较

近期在解决一个解大型稀疏矩阵方程的问题，用到了Eigen库和cuSolver库，并对二者的不同算法进行了时间上的比较。1.Eigen解稀疏矩阵方程1.1解法流程调用c++的eigen库解方程的参考资料比较多，这里只是简单地总结一下大致流程。给项目配置好eigen环境后，首先是引用头文件和命名空间，#include"Eigen/Sparse"...usingnamespaceEigen;...这样就

石小鑫·2024-01-22 20:02

2018-05-12 Caffe Makefile.config

Makefile.configCUDA9.1cuDNN7.1.3OpenCV3.3.0Python2.7##Refertohttp://caffe.berkeleyvision.org/installation.html

七点水Plus·2024-01-22 18:00

cuda安装完输入nvcc -V显示不是内部或外部的命令（添加cuda环境变量）

按照查看比较高的教程添加变量，但是最后再cmd中输入nvcc-V时，一定要重启cmd！！！成功！

挽了个球球·2024-01-22 13:03

CentOS 7版本下安装NVIDIA显卡驱动

文件准备：根据自己的硬件配置需求，去NVIDIA官网下载符合显卡的驱动文件和cuda文件，笔者这里以CentOS7.6下安装RTX3090为实例。

文北屾·2024-01-22 12:20

Jetson Orin Nano安装OpenCV带cuda加速版本的全过程

安装过程使用jetpack安装的jetson，自带了opencv，但是没有cuda加速的，输入opencv_version使用jtop查看，可以确认自带的opencv是没用cuda的卸载opencv，先查看有哪些包

LitchiCheng·2024-01-22 11:38

OpenCV编译C++测试程序获取cuda设备信息

视频讲解OpenCV编译C++测试程序获取CUDA设备信息测试代码test-cv.cpp#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacecv

LitchiCheng·2024-01-22 11:08

RepLKNet 学习笔记

importtimeimporttorchfromunireplknetimportunireplknet_aif__name__=='__main__':net=unireplknet_a()net.cuda

AI视觉网奇·2024-01-22 11:27

Detectron2在windows10下的配置

Detectron2在windows10下的配置预备安装内容MSVC（2017版本及以上，其他版本未经测试）,python3.7,pytorch>=1.4,对应的CUDA（注意环境变量的设置）,pycocotools

simple_whu·2024-01-22 11:48

【STR文字识别项目】之最新SOTA项目PARSeq（二）转TensorRT并用C++调用

NPC里的玩家·2024-01-22 09:05

【资源分享】GPU、CUDA并行程序设计相关电子书 pdf资料

1-CUDA并行程序设计：GPU编程指南电子书pdf作者:（美）ShaneCook出版社:机械工业出版社原作名:CUDAProgramming:ADeveloper’sGuidetoParallelComputingwithGPUs

Hcoco_me·2024-01-22 07:23

基于Anaconda安装pytorch深度学习环境（win10）+pycharm安装---免额外安装CUDA和cudnn（适合win10小白教学）

文章目录前言一、NVIDIA驱动安装二、Anaconda的安装三、Pytorch环境安装四、pycharm安装--验证CUDA和cudnn版本前言最近由于项目需要，之前我们在利用GPU进行深度学习的时候

华江信息Ai边缘计算·2024-01-22 07:45

Github 2024-01-21 开源项目日报 Top10

根据开发语言中项目的数量，汇总情况如下：开发语言项目数量Python项目7Cuda项目1HTML项目1JupyterNotebook项目1非开发语言项目1高级英语学习指南创建周期：2427天开发语言：HTMLStar

孙琦Ray·2024-01-22 06:09

【设置gpu设备】os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘] 和 torch.cuda.set_device()

【设置gpu设备】os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘]和torch.cuda.set_device()文章目录【设置gpu设备】os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES

笃℃·2024-01-22 05:45

【最新】手把手教你Windows安装TensorFlow-gpu2.1.0（2021.6.11更新）

1.1自我定位1.2小生配置一览①Anaconda3平台（小生版本许久没有更新，新版都可）②Python3.6（3.7及以上不兼容，采坑部分慢慢讲述）②英伟达GTX1050③CUDA10.2（CUDA版本目前一般为

MUKCHAN·2024-01-22 04:10

工作小记 cv-cuda使用

最近要实现RGB相关cuda算子的功能，最终通过自己手写核函数实现。

Zip-List·2024-01-22 00:26

m2安装SD报错及解决方案

报错一：LaunchingWebUIwitharguments:--skip-torch-cuda-test--upcast-sampling--no-half-vae--use-cpuinterrogatenomodule'xformers

呼伦贝尔-钢蛋儿·2024-01-21 21:08

Nvidia GPU相关包与命令及参考链接

CUDAtoolkitCUDAtoolkit是Nvidia提供的开发环境，用于创建基于GPU的高性能应用。里面包含CUBLAS库，

badman250·2024-01-21 20:09

ROS中darknet_ros功能包运行详解，低帧率如何解决，如何修改Cmake、makefile文件

运行环境：ubuntu20.04+显卡驱动(cuda与cudnn可以装也可以不装)一、获取功能包参考博客：ROS下实现darknet_ros(YOLOV3)检测_camera/rgb/image_raw

神筆＆『馬良』·2024-01-21 17:29

[CUDA 学习笔记] CUDA kernel 的 grid_size 和 block_size 选择

CUDAkernel的grid_size和block_size选择核函数执行配置ExecutionConfigurationcuda_kernel>>(...)Dg:grid的维度和大小(grid_size

PeakCrosser·2024-01-21 14:58

no kernel image is available for excution on the device

nokernelimageisavailableforexcutiononthedevice显示如下：原因分析：有可能是计算能力设置不匹配解决方案：在kernel.cu文件上右键，依次选择属性->配置属性->CUDAC

saoqi_boy·2024-01-21 13:52

推荐频道

CUDA)