CUDA基础教程

CMAKE 编译CUDA的设置——CMakeLists.txt的编写

CMAKE编译CUDA的设置，关于CMAKE语法请自行参考官方文档。这里给出CMakeLists.txt的设置。
HIT夜枭·2024-01-25 08:46

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

python基础教程九 抽象二（函数参数）

1.值从哪里来定义函数时，你可能心存疑虑，参数的值是怎么来的呢？在def语句中，位于函数名后面的变量通常称为形式参数，在调用函数时提供的值称为实参，但在本书不做严格区分。2.我能修改参数吗函数通过参数获得了一些列值，你能对其修改吗？如果这样做，结果将如何？参数不过变量而已，行为与你的预期完全相同。在函数内部给参数赋值对外部没有任何影响。>>>deftry_to_change(n):...n='ss
小强同学：·2024-01-25 00:04

python基础教程九 抽象一（函数初步）

1.懒惰是种美德前面编写的程序都很小，但如果要编写大型程序，你很快会遇到麻烦。想想看，如果你在一个地方编写了一些代码，但需要在另一个地方再次使用，该如何办?例如，假设你编写了一段代码，他计算一些斐波那契数(一种数列，其中每个数都是前俩个数的和)。fib=[0,1]foriinrange(8):fib.append(fib[-2]+fib[-1])运行上述代码后，fib将包含前十个斐波那契数>>>f
小强同学：·2024-01-25 00:34

python基础教程六(字典方法)

字典方法与其他内置类型一样，字典也有方法。字典的方法很有用，但其使用频率可能不高。1.clear方法clear删除所有的字典项，这中操作时就地执行的（就像list.sort一样），因此什么都不返回。>>>d={}>>>d{'name':'gumby'}>>>d.clear()>>>d{}这为何很有用呢？我们来看俩个场景。下面是第一个场景:>>>x={}>>>y=xx['key']='value'>
小强同学：·2024-01-25 00:33

python基础教程八（循环完）

本章最后我们介绍另外三条语句:pass,del,exec1.pass什么都不做,没错pass就是什么都不做。这种情况不多，但一旦遇到，知道可使用pass语句大有裨益。>>>pass>>>这里什么都没发生。那为何需要一条什么都不做的语句呢?在你编写代码时，可将其用作占位符。例如，你可能编写了一条if语句并想尝试运行它，但是缺少一个代码块，如下所示while(True):x=int(input())i
小强同学：·2024-01-25 00:33

python基础教程九 抽象三(函数参数续)

1.关键字参数和默认值前面使用的都是位置参数，因为它们的位置至关重要。本节介绍的技巧让你能完全的忽略位置。要熟悉这种技巧需要一段时间，但随着程序规模的增大，你很快就发现它很有用。>>>defhello_1(greeting,name):...print('{},{}'.format(greeting,name))...>>>defhello_2(name,greeting):...print("{
小强同学：·2024-01-25 00:02

网络安全必备技能：Nmap基础教程详解

什么是Nmap？Nmap传统上被描述为端口扫描工具。另一种解释是，Nmap是一个极其流行的黑客工具，用于获取目标信息，特别是侦查工作。而众所周知，侦查被认为是任何渗透测试中最重要的方面之一。当您需要建立有关您感兴趣的实际目标或IP的信息时，该工具确实最适合使用。该工具几乎可以在所有可以想象的平台上使用，当然，如果您下载并安装了KaliLinux、Parrot、Backbox或类似版本的副本，那么N
知白守黑V·2024-01-24 21:45

Git零基础教程一|如何上传Github代码？[2024年小白必看！！]

1.上传或同步代码到github创建文件夹:使用命令行工具（如GitBash）创建一个新的文件夹。例如，想在名为Git_Docs的目录中创建一个名为NewFolder的新文件夹，可以使用如下命令：$mkdir/c/Git_Docs/NewFolder添加文件:Git只能跟踪文件的改动，所以需要在新创建的文件夹内添加至少一个文件。例如，你可以使用touch命令在NewFolder中创建一个新文件：$
德国Viviane·2024-01-24 20:40

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

并且给NVIDIA的显卡自动安装最新的驱动程序和CUDA版本！【对初学者友好！】1、待转换的音频/视频目
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

HTML基础教程：从零开始学习Web页面构建

什么是网页?什么是HTML?网页的形成?什么是网页网站是指在因特网上根据一定的规则，使用HTML等制作的用于展示特定内容相关的网页集合。网页是网站中的一“页”，通常是HTML格式的文件，它要通过浏览器来阅读。网页是构成网站的基本元素，它通常由图片、链接、文字、声音、视频等元素组成。通常我们看到的网页，常见以.htm或.html后缀结尾的文件，因此将其俗称为HTML文件什么是HTMLHTML指的是超
奇遇少年·2024-01-23 22:40

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

C语言基础教程之输入输出

C语言与计算机的沟通必备，C语言基础教程之输入输出，简单交流C语言输入&输出更多C/C++资料下载，C/C++学习乐园：747821062当我们提到输入时，这意味着要向程序填充一些数据。
C语言基础·2024-01-23 15:53

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

chapter4-爬取你的第一个网页

通过上面两篇基础教程的学习，相信大部分的小伙伴都了解了Python和HTML的相关开发技术，也可能有一小部分的同学因为刚学习新的知识，还没有完全明白，就迫不及待的点开了这篇文章。
君若雅·2024-01-23 09:30

性能优化-OpenCL kernel 开发

个人专栏：高性能（HPC）开发基础教程CSDN主页发狂的小花人生秘诀：学习的本质就是极致重复!
发狂的小花·2024-01-23 08:17

性能优化-OpenCL运行时API介绍

个人专栏：高性能（HPC）开发基础教程CSDN主页发狂的小
发狂的小花·2024-01-23 08:17

性能优化（CPU优化技术）-NEON 介绍

个人专栏：高性能（HPC）开发基础教程CSDN主页发狂的小花人生秘诀：学习的本质就是极致重复!
发狂的小花·2024-01-23 08:46

性能优化（CPU优化技术）-NEON开发进阶

个人专栏：高性能（HPC）开发基础教程CSDN主页发狂的小花人生秘诀：学习的本质就是极致重复!
发狂的小花·2024-01-23 08:46

性能优化-OpenCL 介绍

个人专栏：高性能（HPC）开发基础教程CSDN主页发狂的小花人生秘诀：学习的本质就是极致重复!目录一、概述二、从GPU到GPGPU2.1GP
发狂的小花·2024-01-23 08:46

性能优化（CPU优化技术）-NEON指令介绍

个人专栏：高性能（HPC）开发基础教程CSDN主页发狂的小花人生秘诀：学习的本质就是极致重复!目录一、
发狂的小花·2024-01-23 08:12

性能优化-HVX 指令介绍

个人专栏：高性能（HPC）开发基础教程CSDN主页发狂的小花人生秘诀：学习的本质就是极致重复!目录一、概述二、HVX硬件介绍2.1处理器架构2
发狂的小花·2024-01-23 08:41

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

python之tkinter基础教程（一）

tkinter基础教程（一）1.我的第一个窗口程序importtkinterastkapp=tk.Tk()#生成一个主窗口app.title("Myfirstwindow")#主窗口的标题theLabel
菜瓜技术联盟·2024-01-22 19:35
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