CUDA基础教程第20页

了解一下InternLM3

在InternStudio平台中选择A100(1/4)的配置，如下图所示镜像选择Cuda11.7-conda，接下来打开刚刚租用服务器的进入开发机，并且打开其中的终端开始环境配置、模型下载和运行demo

羞儿·2024-01-09 23:24

在anaconda中安装pytorch的GPU版本

本文前提：1.你已经下载好了anaconda,最好是新建一个虚拟环境来安装pytorch的GPU版本，并且设置了国内镜像源；2.了解自己电脑对应的cuda版本，可通过nvidia-smi，并下载好了cuda

月落霜满天·2024-01-09 23:20

软件测试|Linux 基础教程：创建和删除目录

简介在Linux系统中，创建和删除目录是非常常见的操作。目录是用于组织文件和其他目录的一种结构，它们是组织文件系统的重要组成部分。本文将介绍如何在Linux系统中创建和删除目录。创建目录在Linux中，可以使用mkdir命令来创建一个新的目录。mkdir是MakeDirectory（创建目录）的缩写。基本语法创建目录的基本语法如下：mkdir[-mp]directory_name其中，direct

程序员潇潇·2024-01-09 22:26

ubuntu安装和卸载软件包

以cuda-keyring_1.1-1_all.deb为例。

Charlene Fung·2024-01-09 22:21

Unity AI Muse 基础教程

UnityAIMuse基础教程UnityAI内测资格申请Unity项目PackageManagerMuseSprite安装MuseTexture安装MuseSprite基础教程什么是MuseSprite

Maddie_Mo·2024-01-09 20:28

CUDA安装一直卡在检查系统兼容性，或花费极长的时间检查兼容性，但最后显示NVIDIA安装程序失败

CUDA安装一直卡在检查系统兼容性，或花费极长的时间检查兼容性，但最后显示NVIDIA安装程序失败⚙️1.软件环境⚙️2.问题描述3.解决方法4.结果预览⚙️1.软件环境⚙️Windows10教育版64

任博啥时候能毕业？·2024-01-09 20:00

GPT实战系列-ChatGLM3管理外部借力工具

Alex_StarSky·2024-01-09 16:59

报错RuntimeError: no valid convolution algorithms available in CuDNN

报错信息如下RuntimeError:novalidconvolutionalgorithmsavailableinCuDNN出现这个问题既不是cuda与cudnn版本不匹配，也不是英伟达显卡驱动需要更新

虽然什么都没做，但我还是辛苦了·2024-01-09 15:26

Dora-rs 机器人框架学习教程（3）——利用yolo实现目标检测

文章目录1安装pytroch环境1.1nvidia驱动1.2安装cuda1.3在conda中安装pytorchGPU版本1.4检验pytroch是否安装正确2编写程序代码2.1object_detection.py

熊猫飞天·2024-01-09 13:30

nccl cudaLaunch kernel

这次希望看一下，ncclAllReduce()中的ncclSum是如何转换成对应的cudaKernel来被执行到的。

Eloudy·2024-01-09 12:34

深度学习常用的下载链接/下载地址（CUDA/cuDNN）

1.CUDA各个版本的下载链接https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive2.cuDNN各个版本的下载链接https://developer.nvidia.com

Mobius8086·2024-01-09 12:56

vLLM皇冠上的明珠：深入浅出理解PagedAttention CUDA实现

©作者|方佳瑞单位|腾讯研究方向|机器学习系统当前，在大模型推理框架领域，vLLM以其卓越的高吞吐性能和简洁易读的代码而备受瞩目，已经成为许多团队二次开发的首选。其优雅的设计和高效的实现不仅使其在实际应用中表现出色，也使其成为学习和理解推理框架的理想典范。PagedAttention（PA）技术是vLLM的基石，以它为创新点的论文发表在系统顶会SOSP2023上。论文题目：EfficientMem

PaperWeekly·2024-01-09 11:17

ubuntu20.04安装12.2版本的cuda

访问如下网址https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?

computer_vision_chen·2024-01-09 10:05

学校服务器安装anaconda并配置pytorch环境

学校服务器安装anaconda并配置pytorch环境1.下载Anaconda2.传到xftp中3.在终端运行脚本命令4.安装pytorch4.1查看cuda版本4.2创建自己的环境4.3下载pytorch4.4

失舵之舟-·2024-01-09 09:04

【0基础可看】PyTorch-Geometric安装教程

nercondainfo-econdaactivatenamecondainstallpython==3.8.16condainstallpytorch==1.12.0torchvision==0.13.0torchaudio==0.12.0cudatoolkit

@小蜗牛·2024-01-09 08:00

数学和英语都很差，学习Python难吗？看完我相信你会坚定你的选择

我想说：python不需要很高的数学水平，英语也是很初级就可以入门，因为它的语法很简单，若你的英语不是很好，可以看很多中文的书，比如python基础教程，廖雪峰的python教程，或者看一些imooc的视频教程

PathonDiss·2024-01-09 08:07

python基础教程八（循环1）

1.while循环为避免多次重复的代码，我们会用到循环while(condition):执行语句while循环的结构非常简单只要条件满足就一直循环直到，条件不满足为止。例子如下：x=1whilex>>words=['this','is','an','ex','parrot']>>>forwordinwords:...print(word)...thisisanexparrot1.range鉴于迭代

小强同学：·2024-01-09 08:52

软件测试|Linux基础教程：cp命令详解，复制文件或目录

简介在Linux系统中，cp命令是一个非常常用且强大的命令，用于复制文件和目录。cp命令允许我们在不同目录之间复制文件或目录，并可以根据需求对文件复制的行为进行调整。在本文中，我们将详细解释cp命令的用法以及一些常见的选项。cp命令基本语法cp命令的基本语法如下：cp[选项]源文件目标文件选项常用参数：d：如果源文件为软链接（对硬链接无效），则复制出的目标文件也为软链接；i：询问，如果目标文件已经

软件测试潇潇·2024-01-09 07:49

【Java基础教程】（二十八）Java新特性篇 · 第八讲：方法引用——概念及优缺点、语法形式及使用案例、应用场景与注意事项 ~

Java基础教程之新特性·方法引用1️⃣概念2️⃣优势和缺点3️⃣使用3.1语法形式3.2案例4️⃣应用场景5️⃣注意事项总结1️⃣概念方法引用是Java编程语言中的一个重要特性，它首次出现在Java8

小山code·2024-01-09 07:17

python 人脸检测与人脸识别

importdlibimportface_recognitionimportcv2fromPILimportImage,ImageDraw#判断运行环境cpuorgpudefcheck_env():print(dlib.DLIB_USE_CUDA

Ternence_Hsu·2024-01-09 07:39

【书生·浦语大模型实战营02】《轻松玩转书生·浦语大模型趣味Demo》学习笔记

1.1环境准备在InternStudio平台中选择A100(1/4)的配置，镜像选择Cuda11.7-conda，选择的配置如下

songyuc·2024-01-09 05:14

Nougat：科学文档的OCR 使用记录

pipinstallnougat-ocr模型默认下载地址：/home/****/.cache/torch/hub/nougat-0.1.0-small环境安装好之后默认使用cpuUserWarning:CUDAinitialization

TYUT_xiaoming·2024-01-09 02:20

GPU测试-GPUburn

很早就使用过GPUburn做个类似稳定性压力性得对GPU进行相应得测试这里再回顾一下开源链接如下https://github.com/wilicc/gpu-burn简单得步骤主要是先安装gpu得drivercuda

frank0060071·2024-01-09 01:14

4.7 MEMORY AS A LIMITING FACTOR TO PARALLELISM

虽然CUDA寄存器和共享内存在减少对全局内存的访问次数方面非常有效，但必须注意保持在这些内存的容量范围内。这些内存是线程执行所需的资源形式。

王莽v2·2024-01-09 01:16

4.8 SUMMARY && 4.9 EXERCISES

为了很好地利用CUDA设备的执行吞吐量，应该在内核代码中获得高计算与全局内存访问率。如果获得的比率很低，则内核受内存约束；即其执行速度受从内存访问其操作数的速度的限制。

王莽v2·2024-01-09 01:16

书生·浦语大模型Lagent 智能体工具调用 Demo

如果我们完成了书生·浦语大模型InternLM-Chat-7B智能对话Demo的环境配置，就可以直接进入Lagent的安装环境准备在InternStudio平台中选择A100(1/4)的配置，如下图所示镜像选择Cuda11.7

爱科研的瞌睡虫·2024-01-09 00:29

书生·浦语大模型InternLM-Chat-7B 智能对话 Demo

文章目录环境准备下载模型准备代码终端运行web运行demo环境准备在InternStudio平台中选择A100(1/4)的配置，如下图所示镜像选择Cuda11.7-conda，如下图所示：打开刚刚租用服务器的进入开发机

爱科研的瞌睡虫·2024-01-09 00:58

PyCharm查看服务器CUDA及CUDNN的版本号

PyCharm查看服务器CUDA及CUDNN的版本号1.进入命令界面2.查看CUDA版本3.查看CUDNN版本1.进入命令界面通过PyCharm打开项目工程，连接好服务器后，在导航栏找到Tools下的StartSSHsession

爱科研的瞌睡虫·2024-01-09 00:28

使用官方版RT-DETR训练自己的数据集(Pytorch)

with-glibc2.31CPUIntel(R)Xeon(R)Gold5318YCPU@2.10GHzGPUNVIDIARTXA4000Pythonversion3.11.5DeeplearningframeworkPyTorch2.0.1CUDAversion11.8M

masterMono·2024-01-08 23:59

Ubuntu 24.04 Preview 版安装 libtinfo5

Ubuntu24.04Preview版安装libtinfo50.背景1.安装libtinfo52.安装cuda0.背景Ubuntu24.04Preview版安装Cuda时报确实libtinfo5的错误。

engchina·2024-01-08 23:56

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 20.00 MiB (GPU 0； 4.00 GiB total capacity； 2.44

调试手写数字识别代码时出现的问题，将cpu的代码改用gpu训练时虽然可以训练，详见上一条博客(Mnist手写数字识别cpu训练与gpu训练)，但是会出现Error。查找资料后以下是解决过程。一、调整前代码&调整后代码1、前importtorchfromtorchvisionimportdatasets,transformsimporttorch.nnasnnimporttorch.optimaso

华墨1024·2024-01-08 19:33

Java基础教程(5)--变量

一.变量1.变量的定义正如上一篇教程《Java基础教程(4)--面向对象概念》中介绍的那样，对象将它的状态存在域中。但是你可能仍然有一些疑问，例如：命名一个域的规则和惯例是什么？

游戏原画设计·2024-01-08 18:56

mac/linux环境安装beego基础教程

beego与bee工具安装1.官方下载go包，本人当前演示go版本1.19.7,配置好go环境变量2.配置GOPROXY与GO111MODULEgoenv-wGO111MODULE=on镜像七牛与阿里二选一即可exportGOPROXY=https://goproxy.cnexportGOPROXY=https://mirrors.aliyun.com/goproxy3.beego与bee安装,在

追逐梦想之路_随笔·2024-01-08 17:05

ASP.NET Core Razor 编辑表单 - ASP.NET Core 基础教程 - 简单教程，简单编程

原文:ASP.NETCoreRazor编辑表单-ASP.NETCore基础教程-简单教程，简单编程ASP.NETCoreRazor编辑表单上一章节我们介绍了标签助手和HTML助手，也使用标签助手和HTML

weixin_33720956·2024-01-08 15:27

yolo 搭建GPU训练环境

YOLO搭建GPU训练环境安装流程查看当前显卡的Cuda版本环境下载安装指定版本的torch验证cuda环境安装流程1、查看cuda版本2、安装cudaToolkit3、安装cuDNN4、安装pytorch5

文生_CN·2024-01-08 14:59

GPT实战系列-简单聊聊LangChain

GPT实战系列-简单聊聊LangChainLLM大模型相关文章：GPT实战系列-ChatGLM3本地部署CUDA11+1080Ti+显卡24G实战方案GPT实战系列-Baichuan2本地化部署实战方案

Alex_StarSky·2024-01-08 11:55

GPT实战系列-LangChain + ChatGLM3构建天气查询助手

Alex_StarSky·2024-01-08 11:21

Ubuntu安装CUDA出在三个cuda相关文件夹？

按照网上的教程，在/usr/local中操作cuda文件夹，但是发现这里会出现不止一个cuda文件夹：可以看大这里有cuda、cuda-11、cuda-11.8三个文件夹，实际上我安装的是11.8的cuda

我是一个对称矩阵·2024-01-08 10:35

pytorch 报错“THCudaCheck FAIL file=/pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp line=663 error=11“解决方案

今天使用pysot测试数据，pytorch出现下面报错:THCudaCheckFAILfile=/opt/conda/conda-bld/pytorch_1535493744281/work/aten/

lingqing97·2024-01-08 10:27

《Cocos Creator基础教程》改版计划！

《CocosCreator基础教程》系列推送了13篇，感谢有大家的关注与反馈，让我能坚持下去。根据公众号的数据统计，基础教程系列的阅读量是之前文章的好几倍，每当次看到文章阅读量上升，心里也是美滋滋的！

张晓衡·2024-01-08 10:12

Django+DRF基础教程（前后端分离）

接下来是我对学了Django和前后端分离需要的DRF的记录，这些记录我只会保留前后端分离需要的部分，其余的，比如模板，视图函数之类的，我并不会记录，因为DRF使用的是视图类而不是视图函数。一.Django项目准备我们想要学习Django+DRF，我们先要知道怎么创建一个项目。下面是我们所需要的一些准备：Django版本：4.1DRF版本：3.14.0虚拟环境创建工具：anaconda2021.11

Huonzy·2024-01-08 09:54

PS基础教程之内存盘错误

PS封面图.jpgPS2017内存盘已满，没有足够内存怎么办第一步：先设置可供使用的内存大小——在PS界面中点击编辑——首选项——性能，进入内存调节界面。将内存使用情况的PS使用内存调节至100%0、编辑首选项性能.jpg1、PS使用内存调节至100%.jpg第二步：设置暂存盘，将非系统盘D、E勾选上（根据盘符而定），再把系统盘C的勾去掉。若系统盘足够大，也可以勾上2、暂存盘，将非系统盘D、E勾选

GeekJun·2024-01-08 07:34

C++入门教程，C++基础教程（第一部分：从C到C++）七

由C语言发展而来的一种面向对象的编程语言。第一部分、从C语言到C++本章讲述C++语言的简史，以及C++语言中与面向对象关系不大、C语言中没有的特性。这些特性能够增加编程的便利性，提高程序的可扩充性。十三、如何规范地使用C++内联函数inline关键字可以只在函数定义处添加，也可以只在函数声明处添加，也可以同时添加；但是在函数声明处添加inline关键字是无效的，编译器会忽略函数声明处的inlin

别致的SmallSix·2024-01-08 07:40

在win10上cuda12+tensorrt8.6+vs2019环境下编译paddle2.6生成python包与c++推理库

paddleinfer官方目前没有发布基于cuda12的c++库，为此参考https://www.paddlepaddle.org.cn/inference/user_guides/source_compile.html

万里鹏程转瞬至·2024-01-08 06:30

keras with pytorch backend ： GPU版

1.MyOSisUbuntu20.042.Installcuda12.2.0(cuda_12.2.0_535.54.03_linux.run)aswellasNIVDIADriver5353.Installcudnn

高锦-生信·2024-01-08 06:18

tensorflow训练时指定GPU

1、在代码里面实现importosos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='2,3'2、在命令行中指定CUDA_VISIBLE_DEVICES=2pythonxxx.py3

zhanghenan123·2024-01-08 06:47

os模块指定gpu无效

指定gpu我经常是使用下面两种方法：1.在终端指定：CUDA_VISIBLE_DEVICES=1pythontrain.py2.在代码里指定（这种方法也方便代码调试）：importosos.environ

weixin_43840139·2024-01-08 06:46

指定GPU运行pytorch模型的n种方法

指定GPU方法方法一在终端输入（以下均以指定使用gpu1为例）exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=1pythontrain.py或者直接CUDA_VISIBLE_DEVICES=1pythontrain.py

weixin_47343723·2024-01-08 06:46

指定GPU失败

几种指定GPU的方法1、在命令行中先指定exportCUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,32、在主程序代码中使用os指定（在importtorch之前）importosos.environ

Leeuhh·2024-01-08 06:45

pytorch指定gpu序号不起作用

importosos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='1'要放在importtorch的前面TensorFlow同理

uan_cs·2024-01-08 06:14

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