CUDA内存模型第13页

【yolo系列：运行报错RuntimeError: adaptive_avg_pool2d_backward_cuda does not have a deterministic impleme】

报错信息：RuntimeError:adaptive_avg_pool2d_backward_cudadoesnothaveadeterministicimplementation,butyouset'torch.use_deterministic_algorithms

我要变胖哇·2024-02-06 03:43

W: file:/var/cuda-repo-10-2-local-10.2.89-440.33.01/Release.gpg: Key is stored in legacy trusted.gpg

要消除这个警告，你需要将/etc/apt/trusted.gpg中的密钥迁移到/etc/apt/trusted.gpg.d/目录下的单独的.gpg文件中。这个警告是因为apt-key命令已经被弃用，Ubuntu推荐将密钥存储在/etc/apt/trusted.gpg.d/目录下，而不是集中存储在/etc/apt/trusted.gpg文件中。根据你的输出，/etc/apt/trusted.gpg中

MonkeyKing.sun·2024-02-06 03:11

基于openAI 的 clip模型启动一个图片识别分类

importtorchimportclipfromPILimportImage#加载预训练模型device="cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu"model

wzerofeng·2024-02-06 02:05

Ubuntu+GPU搭建Stable-Diffusion教程

stable-diffusion-webui.git进入项目目录下cdstable-diffusion-webui/2.安装对应Python依赖包首先安装pytorch和torchvision，若是GPU环境的用户需要安装与cuda

AI华山论剑·2024-02-05 21:11

nvidia-smi -L显示的GPU序号和代码中不同

exportCUDA_DEVICE_ORDER="PCI_BUS_ID"

柳暗花明、又一村·2024-02-05 21:10

最精简：windows环境安装tensorflow-gpu-2.10.1

Tensorflow2.10是最后一个在本地windows上支持GPU的版本1.通过.whl文件方式安装2.创建anaconda虚拟环境3.安装对应的cuda与cudnn版本，local不必装cuda和

漠北尘-Gavin·2024-02-05 20:25

Window10中成功安装TensorFlow-GPU版本！

背景：我的计算机GPU版本为NVIDIAGeForceRTX3070首先，查看显卡的版本以及对应的CUDA桌面鼠标右键->NVIDIA控制面板->帮助->系统信息一.TensorFlow安装（试错阶段,

格噜·2024-02-05 20:24

ubuntu16.04安装tensorflow-gpu1.2.0+显卡驱动+cuda8.0+cudnn5.1

win10安装TF请跳转：https://blog.csdn.net/weixin_44341962/article/details/91347433ubuntu16.04安装显卡驱动安装cuda8.0

小玮包·2024-02-05 20:24

Ubuntu16.04+Cuda8.0+cudnn6.0+Tensorflow-gpu==1.4

Ubuntu16.04+Cuda8.0+cudnn6.0+Tensorflow-gpu==1.4硬件环境：Inteli7-4700显卡Nvidiagtx745安装顺序：1.ubuntu16.04系统2.

小亮 Play NLP·2024-02-05 20:51

pip安装tf-gpu=2.4的bug解决方案

背景：在centos7.9服务器上，v100单卡，cuda-11.7，驱动也是匹配的，安装torch不费劲，但是tf-gpu就是不行，conda安装失败，只有pip安装，然而pip失败。

小李飞刀李寻欢·2024-02-05 20:51

编译mnistCUDNN时出错：fatal error: FreeImage.h: No such file or directory

是否正常使用1.在https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive下载以下三个文件：2.运行以下命令sudodpkg-ilibcudnn8_8.1.1.33-1+cuda11.2

勤奋的懒猫·2024-02-05 17:18

E: 未找到“libcudnn8”的“8.x.x.x-1+cudaX.Y”版本

cudnn官网下载对应deb包。参考官网的教程进行安装。（现在只有一个包，以前有三个包，网上的教程都是针对三个包的）。进行到官网教程中如下所示第五步，怎么都找不到相应的包。网上搜索解决方案无果。这里自己手动安装包（要安装的包本地是存在的）。注意update的列表，有file协议的，这就是本地的目录。找到名为cudnn+对应版本的repo，进入该目录。可以发现下面有三个deb包，依次用dpkg命令安

DaydreamHippo·2024-02-05 17:44

深度学习GPU的环境太乱？从头配置环境：理解+实操

深度学习CUDA环境太乱？环境配置：理解+实操小白关于环境配置的一点理解0.装环境之前你需要知道有关CUDA的事进一步理解（optional）如何查看你当前的GPU型号？

Deserve_p·2024-02-05 17:42

User ubuntu22.04 的系统，为什么需要下载18.04的东西，系统是升级上来的

(base)root@sh:/home/sh#aptupdateGet:1file:/var/cuda-repo-10-2-local-10.2.89-440.33.01InReleaseIgn:1file

MonkeyKing.sun·2024-02-05 15:58

从零开始 TensorRT（3）Python 篇：解析 ONNX、PyTorch TensorRT 接口

前言学习资料：TensorRT源码示例官方文档：WorkingWithTensorRTUsingThePythonAPI官方文档：TensorRTPython官方文档：CUDAPythonB站视频教程视频配套代码

秋山丶雪绪·2024-02-05 14:58

从零开始 TensorRT（2）Python 篇：原生 API 构建网络

前言学习资料：TensorRT源码示例官方文档：WorkingWithTensorRTUsingThePythonAPI官方文档：TensorRTPythonAPI官方文档：CUDAPythonB站视频

秋山丶雪绪·2024-02-05 14:28

Windows配置深度学习环境(从查询合适的torch版本开始)——torch+CUDA+cuDNN

win10+mx350+Python3.7.4+CUDA11.4.0+cudnn11.4torch1.11.0+cu113torchaudio0.11.0torchvision0.12.0+cu113一

学习BigData·2024-02-05 13:31

tensorflow调用gpu时报错：找不到cupti64_112.dll

环境：tensorflow2.5，cuda11.4看了C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v11.1\bin路径下，有cublas64_11.dll

桶的奇妙冒险·2024-02-05 09:01

opencv中使用cuda加速图像处理

opencv大多数只使用到了cpu的版本，实际上对于复杂的图像处理过程用cuda（特别是高分辨率的图像）可能会有加速效果。

我是一个对称矩阵·2024-02-05 08:56

win10 miniconda pytorch1.5安装

首先自己先装好自己的cuda驱动，我自己装的是9.2的版本，装的方法可自行百度miniconda安装miniconda是conda的轻量级版本，相比anaconda占用空间小。

咸鱼丶的自我修养·2024-02-05 04:40

SD text prompt 文生图系列

importtorchfromdiffusersimportStableDiffusionPipelinemodel_id="CompVis/stable-diffusion-v1-4"device="cuda"pipe

平丘月初·2024-02-05 03:11

CUDA/TensorRT部署知识点

qq_41920323·2024-02-05 01:57

OpenCV简介、导入及图像处理基础方法讲解（图文解释附源码）

作为较大众的开源库，拥有了丰富的常用图像处理函数库，采用C/C++语言编写，可以运行在Linux/Windows/Mac等操作系统上，能够快速的实现一些图像处理和识别的任务OpenCV还提供了Java、Python、cuda

showswoller·2024-02-05 00:05

超级详细的YOLOV8教程

上自定义数据2.制作数据集3.部署YOLOV8的代码3.1远程部署3.1.1项目下载3.1.2修改代码3.1.2.1训练模型3.1.2.1验证模型3.2本地部署3.2.1YOLOV8项目部署3.2.2cuda

李小狗儿·2024-02-04 21:46

实战：CUDA-BEVFusion部署分析-学习spconv的优化方案(Explicit GEMM conv)

目录前言0.简述1.什么是ExplicitGEMMConv2.im2col3.spconv是如何使用ExplicitGEMMConv的4.使用ExplicitGEMMConv处理spconv的优缺点5.拓展-conv加速5.1Introduction5.2im2col5.3Forwardgraph5.4Backwardgraph5.5Pythonexampleforforwardpropagati

爱听歌的周童鞋·2024-02-04 19:54

周同学文章汇总

Linux3.环境配置4.AlgoC++5.Makefile6.模型部署7.tensorRT从零起步高性能部署8.保姆级从零手写自动驾驶CV9.剪枝与重参10.量化11.国内首个BVE感知全栈系列学习教程12.CUDA

爱听歌的周童鞋·2024-02-04 19:23

实战：CUDA-BEVFusion部署分析-学习spconv的优化方案(Implicit GEMM conv)

.ExplicitGEMMConv3.ImplicitGEMMConv4.ImplicitGEMMConv优化5.spconv和ImplicitGEMMConv总结下载链接参考前言自动驾驶之心推出的《CUDA

爱听歌的周童鞋·2024-02-04 19:51

Java虚拟机—内存模型与线程

11.jpg前言：本文主要介绍Java的内存模型和Java线程。Java内存模型的主要目标是定义程序中各个变量的访问规则，即在JVM中将变量存储到内存以及从内存中取出的底层细节。

Sunflow007·2024-02-04 18:38

【CUDA】解决使用 sanitizer debug 带 cuda 的 opencv 时 (-217:Gpu API call) out of memory 错误

1.发现问题在使用sanitizer调试引用了带cuda编译的opencv程序内存错误的时候，遇到了必现的(-217:GpuAPIcall)outofmemory错误，导致程序直接无法启动，具体错误如下

我才是一卓·2024-02-04 16:09

pytorch在加载模型时CUDA error: out of memory

在加载模型的时候出现了RuntimeError:CUDAerror:outofmemory，如图1所示，之后查到https://blog.csdn.net/weixin_43509263/article

csh_b293·2024-02-04 16:57

volatile的作用

volatile的内存可见性保证在java内存模型中，变量都是保存在主内存中的，主内存是一块儿公共的内存区域，所有的线程都可以访问它，但是如果线程想要对变量做出修改，就只能将这个变量从主内存copy到自己的工作内存中

梨涡妈妈·2024-02-04 16:15

【具身智能】目标导航实验复现详细教程

文章目录【具身智能】目标导航实验复现详细教程1.源码测试2.训练3.验证（附）问题Pytorch与CUDA版本问题项目文件引用问题循环引用问题libstdc++库文件旧显存爆炸问题【具身智能】目标导航实验复现详细教程参考论文

Moresweet猫甜·2024-02-04 16:42

linux Pytorch（GPU版本）后出现torch.cuda.is_available()返回False，解决方案来啦

解决方案：一级目录二级目录第一次的下载过程如何判断是否是CPU的版本解决方案一级目录二级目录第一次的下载过程我当时下载GPU版本的pytorch的时候，就是直接从官网首页给的命令下载的，如下图：但是好像他们给出的命令默认安装的是CPU版本。如何判断是否是CPU的版本sourceactivate虚拟环境的名称condalist这样显示该虚拟环境所安装的包：这些都表示了下载的pytorch是CPU版本

芝麻芝麻快长头发·2024-02-04 15:04

关于java内存管理与实践的最佳指南

然而，理解Java的内存模型和管理机制对于优化应用程序性能和避免内存泄漏等问题至关重要。本文将通过示例代码，详细解析Java的内存管理。

拥抱AI·2024-02-04 14:33

Do conda install cudatoolkit: library nvvm not found问题解决

在环境变量中添加NUMBAPRO_NVVM=C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v11.6\nvvm\bin\nvvm64_40_0.dllNUMBAPRO_LIBDEVICE

qq_35971623·2024-02-04 14:57

CUDA--cublas--矩阵的逆(0)

用CUDA求解矩阵的逆，有多种方法，也可以自己编写内核函数去实现，我查阅CSDN上用cublas求解矩阵逆的方法，但是作者写的比较繁琐，其他观看学习的人会觉得比难懂。所以我决定自己写一个。

钟居祥瑞·2024-02-04 13:22

Ubuntu22.04切换系统cuda版本

由于最近项目要求的cuda版本有差异，而在Ubuntu中可以通过切换cuda来满足需求，现记录如下。

MrLi0104·2024-02-04 09:51

centos7 arm服务器配置深度学习环境之cuda安装

CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型。它充分利用NVIDIA显卡的并行处理能力，使开发人员能够通过编写并行计算任务来加速各种计算工作。CUDA提供

番茄小能手·2024-02-04 09:51

anaconda+pytorch+pycharm安装总结

spe1437·2024-02-04 09:06

超详细Anconda pytorch cuda cuDNN安装及介绍（李沐老师视频环境）

零、准备知识阶段⇲显卡驱动、CUDA、cuDNN之间联系以及安装配置在配置PyTorch的过程中，显卡驱动、CUDA、cuDNN三者之间的关系、作用以及在众多版本中如何搭配一直困扰着我。

尘埃飞舞·2024-02-04 09:34

《PyTorch基础教程》01 搭建环境基于Docker搭建ubuntu22+Python3.10+Pytorch2+cuda11+jupyter的开发环境

01环境搭建《PyTorch基础教程》01搭建环境基于Docker搭建ubuntu22+Python3.10+Pytorch2+cuda11+jupyter的开发环境Docker部署PyTorch拉取cnstark

Python私教·2024-02-04 08:28

关于pytorch的安装

2.我的cuda版本为11.1，为此我安装了11.1cuda对应的pytorch

顺利毕业（研）·2024-02-04 08:57

x-shell安装、使用以及配置cuda、cudnn和conda

图学习的小张·2024-02-04 07:21

CUDA Cpp并行计算二维和三维网格

NVIDIA的CUDA是一种通用并行计算平台和编程模型，可利用GPU的并行处理能力来加速深度学习和其他计算密集型应用程序。

亚图跨际·2024-02-04 07:31

CUDA Cpp正电子发射断层扫描仪校准和图像重建—蒙特卡洛3D伊辛模型

要点GPU对比CPU计算正弦和：使用单CPU、使用OpenMP库和CUDACUDA并行计算：3D网格运行内核：线程块，线程线性处理3D数组，并行归约，共享内存，矩阵乘法/平铺矩阵乘法，基本线性代数子程序平铺分区

亚图跨际·2024-02-04 07:59

电脑的GPU太强了，pytorch版本跟不上，将cuda驱动进行降级

我的情况：我买的电脑的GPU版本为rtx4060，但是装上相应的驱动后，cuda的版本为12.3，而现在pytorch中cuda安装命令的最新版本为12.1，所以我将电脑的驱动进行降级为cuda版本为10.1

Ling_Ze·2024-02-04 05:35

当电脑gpu太强，安装最新对应的pytorch版本和对应版本的cuda

首先我的电脑的gpu为rtx4060，对应的cuda版本为12.3，而pytorch最新的cuda对应的版本为12.1，所以先要装上12.1的cuda我们去cuda官网找到12.1版本的驱动：https

Ling_Ze·2024-02-04 05:05

20240202在WIN10下部署faster-whisper

南棱笑笑生·2024-02-04 03:38

Java内存模型

Java内存模型的主要目标是定义程序中各个变量的访问规则，即在虚拟机中将变量存储到内存和从

小毛1221·2024-02-04 03:22

java高并发系列 - 第4天:JMM相关的一些概念

JMM(java内存模型)，由于并发程序要比串行程序复杂很多，其中一个重要原因是并发程序中数据访问一致性和安全性将会受到严重挑战。如何保证一个线程可以看到正确的数据呢？这个问题看起来很白痴。

智能编程设计工作室·2024-02-04 02:55

推荐频道

CUDA内存模型