CUDA) 第42页

Win11 + WSL2 + cuda + TensorFlow的深度学习开发环境的搭建并连接mac

前言前段时间升级了windows台式机，由于双系统实在过于麻烦，而且现在wsl2已经很成熟了，可以带来比较好的windows上的开发体验，但是在环境准备过程中还是有不少坑的，更具网上的资料和官方文档整理一下,该文档仅代表win11的环境，win10是否适用不清楚系统环境硬件12thGenIntel(R)Core(TM)i7-12700KF32G3600RTX3070ti系统Windows1121H

SUSUR_28f6·2023-10-19 09:10

Stable Diffusion WebUI报错RuntimeError: Torch is not able to use GPU解决办法

在我们打开StableDiffusionWebUI时会报错如下：RuntimeError:TorchisnotabletouseGPU；add--skip-torch-cuda-testtoCOMMANDLINE_ARGSvariabletodisablethischeck

星辰同学wwq·2023-10-19 07:45

Detectron2 安装踩坑

在服务器上安装Detectron2：设备：NVIDIAGeForceRTX3090显卡驱动和cuda：安装detectron2时，报错为：Installingcollectedpackages:detectron2Runningsetup.pydevelopfordetectron2error

Immortal stars·2023-10-19 06:58

nvidia-smi

--------------------------------------------------------------+|NVIDIA-SMI418.00DriverVersion:418.00CUDAVersion

jianpengma·2023-10-19 05:06

【实践】远程GPU服务器配置

服务器配置首先之前首先创建一个用户（建议）1.ssh登录到服务器2.创建用户3.加入sudo组**（两种方式）4.切换用户一、SSH免密登录1.本地机器生成私钥和密钥2.远程机器设置免密登录二、配置环境1.更新系统包2.安装CUDA3

rexxa·2023-10-19 02:42

（二）远端服务器安装miniconda3、GPU版pytorch、2022版pycharm的SSH配置、Jupyter配置

前言说明：本地使用win10系统及Pycharm2022.3.2，远程连接实验室服务器Ubuntu16.04.7及Cuda11.2。

qmh1114·2023-10-19 02:12

Windows环境下编译TensorFlow 2.4源码记录

hlld26·2023-10-19 02:27

win10+MX350显卡+CUDA10.2+PyTorch 安装过程经验总结

环境配置预览联想小新Pro13安装CUDA+cuDnn+PyTorch参考(https://blog.csdn.net/m0_37867091/article/details/105788637)PyTorch

weixin_52451351·2023-10-19 02:22

Windows10+Python3.7.8搭建深度学习环境

目录参考资料写博客的动机电脑配置重要：版本汇总安装Python3.7.8pip安装Numpy等包安装CUDA(10.1)安装cuDNN安装TensorFlow-gpu安装PyTorch简单小测试结束语参考资料

cairne song·2023-10-19 02:52

win10安装CUDAToolkit并配置mxnet-cu102

2.去NVIDIA的控制面板查看自己需要安装的CUDA（也就是CUDAtoolkit）的版本，这里我可以安的是cuda10.2：去官网下载对应的NUDAToolkit型号：CUDAToolkitArchive

蜂蜜柚子茶。·2023-10-19 02:21

win10+MX350+CUDA+TensorFlow 安装

按照他的方法，MX350显卡安装配置是CUDAv10.2,cuDNNv7.6.5。但是安装完成后才发现，目前

jackrma·2023-10-19 02:49

MX350显卡+win10安装TensorFlow（anaconda下安装）

环境配置：系统cpugpuCUDACUDNNwin10i5-10210UMX350显存2GB10.2v7.6.5一、安装CUDA1.确认计算机显卡型号：在设备管理器（鼠标右键单击此电脑，选择管理，进入页面

朽月初二·2023-10-19 02:49

小新pro13 (2020款，Nvidia MX350)+win10+cuda10.2+cudnn7.6+pytorch搭建深度学习环境

机器说明：小新pro132020款(事先说明，大家的本子一定要有独立显卡)，显卡升级为mx350,相对于mx250来讲档次上升了一个层次，但是对于Nvidia系列的显卡来讲，GTX系列的显卡比MX系列有着更加出色的性能，对于大型游戏（本人不太懂端游），和专业人员（比如视频剪辑，还有我们深度学习环境搭建）来讲有着很好的作用。前面我所说的MX350的性能归为入门级的显卡，性能接近于gtx系列中的gtx

「已注销」·2023-10-19 02:15

Win10 + Anaconda + Cuda + Pytorch + Pycharm

笔记本系统CPUGPUCUDAcuDNNPyTorch联想小新win10i5-1035GMX350显存2GB10.2v7.6.51.8Anaconda是个神器，pytorch里面的各种库，都可以用此一一安装

平凡的兵·2023-10-19 02:14

Win10+MX350+CUDA10.2+Python3.9配置Detectron2

配置步骤：1.创建一个新的虚拟环境`condacreate-n2pcnetpython=3.9`（事先安装好Anaconda3）2.激活并进入环境：`activatenew_env`3.安装CUDA查看电脑显卡型号

-小透明-·2023-10-19 02:42

pytorch的安装【全官网流程】

python环境python环境需要看pytorch上说明的版本本文用的是python3.9condacreate-npytorch39python=3.92.安装pytorch【要使用GPU的先安装步骤3的CUDA

会写代码的青蛙·2023-10-19 01:17

ubuntu22.04安装OpenCV及Opencvcontrib,cuda,cudnn,pytorch

目录安装CUDA及CUDNN安装依赖项编译配置VSCODE配置CLion安装CUDA及CUDNN由于已经安装了驱动，直接看nvida-smi，支持的最高CUDA版本是12.2，好像听说Pytorch最高支持到

rotga·2023-10-19 01:13

xgboost配置GPU

说明：博主的显卡为3090，驱动为470.94，CUDA版本为11.4，cmake3.3.2，gcc7.3.1以上版本配置xgboost（2.0.0）GPU可以直接调用直接安装即可pipinstallxgboost

平原2018·2023-10-19 00:28

cuda cudnn miniconda教程

查看显卡驱动执行安装命令cuda命令cuda下载连接下载自己对应的版本就好，完成后执行步骤bashcuda_11.3.0_465.19.01_linux.run这里选择continue继续就好这里选择accept

Mr_sujiabao·2023-10-18 21:54

CUDA----window更新升级cuda版本

在安装库的过程中发现cuda版本不匹配。我torch安装的是11.7，但是我电脑上安装的是11.2故想升级。

包饭厅咸鱼·2023-10-18 21:23

14、ffmpeg中进进行硬件编码和解码的片段程序_cuda进行rgb2yuv和yuv2rgb

基本思想：为了加快ffmpeg进行编码和解码使用测试环境为RTX3060台式机一、进行RGB2YUV420(YU12)编码cmakelist.txtcmake_minimum_required(VERSION3.5)project(mainLANGUAGESCXX)set(CMAKE_CXX_STANDARD11)set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIREDON)find_pac

sxj731533730·2023-10-18 21:15

全网最正确的配置cuda和cudnn环境的方法

cuda：https://docs.nvidia.com/cuda/index.html#installation-guidescudnn：https://docs.nvidia.com/deeplearning

培根炒蛋·2023-10-18 21:08

【PyTorch】系列学习笔记之环境搭建

pytorch】系列学习笔记之环境搭建文章目录【pytorch】系列学习笔记之环境搭建简介PyTorch与其他深度学习框架的性能对比windows下PyTorch环境搭建1.打开cmd,执行下面的指令查看CUDA

牙牙要健康·2023-10-18 21:57

【深度学习】【三维重建】windows10环境配置tiny-cuda-nn详细教程

【深度学习】【三维重建】windows10环境配置tiny-cuda-nn详细教程文章目录【深度学习】【三维重建】windows10环境配置tiny-cuda-nn详细教程前言确定版本对应关系源码编译安装

牙牙要健康·2023-10-18 21:23

Caffe版yolov3+tensorRT

一、caffe安装（基于ubuntu16.04,cuda9.0,cudnn7.0,opencv3.2）由于不同机器的环境和配置不同，安装caffe大体会有些差异。不过基本的流程是一致的。

未来真好·2023-10-18 20:46

UBUNTU 18.04 GPU + miniconda3 + pytorch + yolo v5 安装测试

安装CUDA10.0检查系统是否满足要求有支持CUDA的GPUlspci|grep-invidia支持CUDA的操作系统。

清虞·2023-10-18 20:43

（学习笔记）U-net++代码解读

AttributeError:module'albumentations.augmentations.transforms'hasnoattribute'RandomRotate90'3.torch没安cuda

羊羊羊i·2023-10-18 19:25

stable diffusion AI精准绘图——ControlNet控件的安装与使用

首先说一下，stablediffusionwebUI相关的软件已经更新，安装完成后，会提示pytorchCUDA版本与torchvisi

人工智能研究所·2023-10-18 18:45

基于yolov3的红绿灯识别

real-timeobjectdetectionsystem.OnaPascalTitanXitprocessesimagesat30FPSandhasamAPof57.9%onCOCOtest-dev.Yolo使用c和cuda

lyf5231·2023-10-18 18:44

detectron2安装填坑--2020-05-14

安装detectron2python3.6，cuda10.1，1)安装detectron2参考下面几个文档，但出现RuntimeError:NotcompiledwithGPUsupport，一直没解决

shah2010·2023-10-18 17:31

Ubuntu20.02下CUDA11.2+cudnn8.1.1+opencv+opencv_contrib4.5.2编译【保姆全套教程(持续更新)】

系统Ubuntu20.02NVIDIA驱动版本>=465CUDA版本11.2.2cudnn版本8.1.1Opencv版本4.5.2辅助工具cmake-gui：用来编译opencvNVIDIA驱动下载https

小风狗狗·2023-10-18 17:05

win10 YOLO-v3-keras-gpu版本实现记录

keras-yolo3下载yolo-v3的算法2、在https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights下载权重并放在keras-yolo3的文件夹下3、配置cuda

夜深人语寂·2023-10-18 16:17

Torch使用过程错误解决记录

pythontest.py[2023-10-0802:18:35,071][INFO][real_accelerator.py:158:get_accelerator]Settingds_acceleratortocuda

yingchenwy·2023-10-18 12:18

CUDA创建命令

查看已有的环境：condainfo--envscondaenvlist新建环境，并指定该环境的python版本condacreate--namehpl_testpython=3.8激活环境：condaactivate退出环境：condadeactivate查看python版本：python-V

Austismes·2023-10-18 12:24

clip安装

使用官方给的clip安装方法，通常会面临网络问题导致安装失败$condainstall--yes-cpytorchpytorch=1.7.1torchvisioncudatoolkit=11.0$pipinstallftfyregextqdm

答案是你·2023-10-18 12:23

[Linux] CUDA 安装(一)-------NVIDIA显卡驱动

一首先查看是否已经安装NVIDIA显卡驱动在terminal运行如下代码:sudonvidia-smi如果显示如下,则表示已经安装,跳过本章.注意:nvidia驱动版本是470.103.01,这也是linux推荐的版本,若没有显示,则继续下面安装二查看推荐安装的nvidia版本$ubuntu-driversdevices此处,只安装recommendedversion,其他不管.安装nvidia-

挪威的深林·2023-10-18 08:34

[Linux] CUDA 安装(二)-------正式安装cuda version 10.0

一.首先查看自己的ubuntu配置适合哪个版本的CUDA在terminal中输入如下代码:nvidia-smi显示如下:上图中,如红色标记,本机配置,最大版本可以安装到11.4.所以CUDAversion11.4

挪威的深林·2023-10-18 08:34

OptiX资料学习笔记1——简介

APIVulkan(VK_NV_ray_tracingextension)Vulkan的光线追踪拓展APINVIDIAOptiX最后的便是NVIDIA的OptiX引擎的APINVIDIAOptiX支持NVIDIA的CUDA

称昵的读来过倒·2023-10-18 08:30

CUDA学习笔记(一)

说明： 1.此乃本人学习CUDA过程中的笔记，不定期更新，如有错误，欢迎指出⁄(⁄⁄•⁄ω⁄•⁄⁄)⁄。 2.由于我是初学，对CUDA的理解不多，排版不佳，还请原谅。

lzn1251·2023-10-18 08:28

CUDA学习笔记3——图像卷积实现

分别采用GPU、CPU对图像进行sobel滤波处理#include#include"cuda_runtime.h"#include"device_launch_parameters.h"#include

阿卡蒂奥·2023-10-18 08:57

CUDA学习笔记1——核函数与线程

CUDA安装并配置环境后，使用VS新建工程时会出现对应选项：CUDA核函数调用CUDA核函数必须用限定词global修饰，返回类型必须为void，二者次序随意。

阿卡蒂奥·2023-10-18 08:27

CUDA学习笔记2——CUDA程序基本框架

CUDA向量运算CUDA程序的基本框架为：头文件包含常量定义/宏定义C++自定义函数和CUDA核函数声明intmain(void){分配主机与设备内存初始化主机中的数据将部分数据从主机拷贝至设备调用核函数在设备中进行计算将部分数据从设备拷贝至主机释放主机与设备内存

阿卡蒂奥·2023-10-18 08:27

CUDA学习笔记4——自定义设备函数

global__修饰；在设备中执行；设备函数：__device__修饰；在设备中执行；只能被核函数或其他设备函数调用；主机函数：__host__修饰（可省略）；在主机中执行；#include#include"cuda_runtime.h

阿卡蒂奥·2023-10-18 08:53

无sudo权限安装OpenCV from source

[前提]condaenvironmentpython=3.5CUDA=9.0gcc/g++=6.02.[conda环境设置]将下一行添加到~/

Atrium·2023-10-18 07:21

如何在Mac上使用Metal加速PyTorch

概述之前在PC上，我们可以使用CUDA进行AI训练加速，但是在Mac上却只能使用CPU。

handyTOOL·2023-10-18 07:50

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C++编译/链接库/神经网络框架与Cuda、Cudnn的前世今生####C/C++编译链接C语言的编译链接过程就是把我们所编写的C/C++代码转换成相应硬件架构能够执行的指令集中的机器指令，整个过程主要分为编译和链接

Never_ghm·2023-10-17 23:05

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Tosonw·2023-10-17 23:29

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（CU）（一）概述cstore存储单元结构（CU）CU类CU的构造函数Reset函数CU::CheckCrc函数CU::GenerateCrc函数CU::AppendValue函数CU::AppendCuData

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羽星_s·2023-10-17 21:29

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