CUDA学习日记第41页

pytoch安装指定版本教程&pytorch1.3安装笔记

的终端窗口输入以下命令就可以生成一个名为torch_1.3的环境：condacreate-ntorch_1.3python=3.6输入以下命令进入到torch_1.3的环境里：condaactivatetorch_1.3二、安装cuda9.2

你若盛开，清风自来！·2023-11-10 05:25

【学习日记2023.5.3】之 MyBatis快速入门_JDBC介绍(了解)_数据库连接池_lombok类库_MyBatis基础操作

文章目录1.MyBatis入门1.1快速入门1.1.1入门程序分析1.1.2入门程序实现1.1.2.1准备工作1.1.2.1.1创建springboot工程1.1.2.1.2数据准备1.1.2.2配置Mybatis连接数据库的四大参数：1.1.2.3编写SQL语句1.1.2.4单元测试1.1.3解决SQL警告与提示2.JDBC介绍(了解)2.1介绍2.2代码2.3问题分析2.4技术对比3.数据库连

Yishooo.·2023-11-10 04:48

【CUDA】算子编译错误ATen/ATen.h: No such file or directory

问题：在Torch1.10环境下，build含CUDA算子编译的工程时出错：build命令：pythonsetup.pybuilddevelop错误：ATen/ATen.h:Nosuchfileordirectory

there2belief·2023-11-10 03:39

一文了解GPU并行计算CUDA

了解GPU并行计算CUDA一、CUDA和GPU简介二、GPU工作原理与结构2.1、基础GPU架构2.2、GPU编程模型2.3、软件和硬件的对应关系三、GPU应用领域四、GPU+CPU异构计算五、MPI与

Lion Long·2023-11-10 01:42

linux nvcc未找到命令,NVCC CUDA编译流程

一、CUDA编译流程简介Nvcc是一种编译器驱动，通过命令行选项可以在不同阶段启动不同的工具完成编译工作，其目的在于隐藏了复杂的CUDA编译细节，并且它不是一个特殊的CUDA编译驱动而是在模仿一般的通用编译驱动如

李泽维·2023-11-10 00:52

YOLOV5模型运行

1安装包如果已经有了torch-cuda环境直接在环境下pipinstall-rrequirements.txt2解决报错代码raiseImportError("Failedtoinitialize:{

森爱。·2023-11-09 22:45

【傻瓜版】miniconda+pycharm+torch_cuda安装

一、miniconda安装【miniconda相较Anaconda体积更小，可完全实现anaconda的功能，更推荐安装miniconda】1、下载链接:https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py38_23.5.2-0-Windows-x86_64.exe2、安装路径安装路径不要选择C盘，后期因为会安装很多包，储存体积迅速变大所有选项勾选，务

LiWnenHui·2023-11-09 19:46

ubuntu 16.04源码编译OpenCV教程 | compile opencv on ubuntu 16.04

compileopencvonubuntu16.04SeriesPart1:compileopencvonubuntu16.04Part2:compileopencvwithCUDAsupportonwindows10Part3

kezunlin·2023-11-09 14:10

Resolving Unmet Dependencies

installcudawrongcannotfinddisplayhttps://gist.github.com/hangsong/c0c3839ebfea7b683287db539785bc10Createafileat

绕灵儿·2023-11-09 14:09

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 326.00 MiB (GPU 0； 23.70 GiB total cap；tmux分屏操作

RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate326.00MiB(GPU0;23.70GiBtotalcapacity;19.91GiBalreadyallocated

爱吃甜的火龙果巧克力·2023-11-09 14:30

py文件引用另一个py文件；学校服务器使用多GPU；RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_报错；nvidia看服务器使用情况；电脑插入耳机听不到；出错

1、同一个文件夹py文件引用另一个py文件的正确引用：2、学校服务器使用多GPU#多个GPU_可以用n_gpu=torch.cuda.device_count()ifn_gpu>1:multi_gpu_training

爱吃甜的火龙果巧克力·2023-11-09 14:59

再服务器上配置其他版本的DGL

1、先创建pytorch环境：condacreate-nljj_torch190python=3.8condaactivateljj_torch1902、下载pytorch（带上了cuda111）StartLocally

爱吃甜的火龙果巧克力·2023-11-09 14:52

cuda debug

#defineDEBUG#ifdefDEBUGprintf("a:(%.3f,%.3f,%.3f,%.3f,%.3f),b:(%.3f,%.3f,%.3f,%.3f,%.3f)\n",a_x1,a_y1,a_x2,a_y2,a_angle,b_x1,b_y1,b_x2,b_y2,b_angle);printf("centera:(%.3f,%.3f),b:(%.3f,%.3f)\n",center

BUAA_小胡·2023-11-09 12:36

conda环境中pytorch1.2.0版本安装包安装一直失败解决办法！！！

conda环境中pytorch1.2.0版本安装包安装一直失败解决办法cuda10.0以及cudnn7.4现在以及安装完成，就差torch的安装了，现在torch我要装的是1.2.0版本的，安装包以及下载好了

虽然什么都没做，但我还是辛苦了·2023-11-09 12:15

【C++高阶(一)】二叉搜索树深度剖析

博主CSDN主页:杭电码农-NEO ⏩专栏分类:C++从入门到精通⏪ 代码仓库:NEO的学习日记 关注我带你学习C++ 这里写目录标题1.前言2.二叉搜索树的概念以及定义3.二叉搜索树的性质4.二叉搜索树模拟实现

杭电码农-NEO·2023-11-09 10:38

ffmpeg使用GPU编解码，实现多路推流

环境配置：[参考博客地址环境配置问题：环境配置分为两个部分：安装ffnvcodec结合自己的cudadriver版本去github上下载对应的版本make+makeinstallffmpeg安装：下载ffmpeg

weixin_44725200·2023-11-09 07:55

【已解决】RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 50.00 MiB (GPU 0； 4.00 GiB total capacity；

问题分析具体描述如下RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate50.00MiB(GPU0;4.00GiBtotalcapacity;682.90MiBalreadyallocated

鳗小鱼·2023-11-09 06:44

【pytorch】torch 查看GPU

importtorch查看cuda是否可用print(torch.cuda.is_available())查看cuda设备的数量print(torch.cuda.device_count())查看当前使用的

Jucway·2023-11-09 05:01

【Pytorch】查看gpu信息，检查GPU是否可用

查看gpu信息为什么将数据转移至GPU的方法叫做.cuda而不是.gpu，就像将数据转移至CPU调用的方法是.cpu？

mjiansun·2023-11-09 05:55

Pytorch学习笔记（1）检查torch、cuda，张量的创建

lesson1检查torch、cudaimporttorch#打印torch版本print("HelloWorld,HelloPyTorch{}".format(torch.

小帅吖·2023-11-09 05:50

解决pytorch（GPU）安装后 torch.cuda.is_available()输出False的情况

安装pytorch中始终使用的是cpu版本的pytorch没有办法使用GPU运行代码针对importtorchtorch.cuda.is_available()输出False解决办法：1.参照了网上许多大佬的意见升级了

artost·2023-11-09 05:11

print(torch.cuda.is_available()) False如何解决？GTX3090

首先介绍环境：保证Cuda与Pytorch的版本对齐就可以了。

思考实践·2023-11-09 05:38

【已解决】30系显卡深度学习，jupyter notebook内核挂掉了，需要重启

tensorflow深度学习遇到各种疑难杂症，一律先考虑是不是工具包版本不匹配安装正确对应版本的显卡驱动，python版本，cuda版本，cudnn版本，缺一不可，对应关系如下：显卡驱动装最新版一般都没问题

杨熠楚·2023-11-09 04:25

RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 48.00 MiB (GPU 0； 6.00 GiB total capacity； 1.99

报错信息"CUDAoutofmemory"表明你的PyTorch代码尝试在GPU上分配的内存超过了可用量。这可能是因为GPU没有足够的内存来处理当前的操作或模型。

LeapMay·2023-11-09 04:54

pytorch安装时默认安装CPU版本

在pytorch官网，选好对应的CUDA之后，根据官网下提供的命令（红框）运行，开开心心的下载好了相应版本的pytorch，激动的使用torch.cuda.is_available()去验证，心想终于配置好了对应

根本学不会的Kkkkk·2023-11-09 04:54

pytorch环境安装，小白也能会，很详细

显卡cuda版本11.7链接：https://pan.baidu.com/s/1cPWzwZWHdlj_7cIJIeirWw提取码：1234网盘链接长期有效网盘里是我下面的步骤安装包。

feng121_tongxue·2023-11-09 04:51

配置（GPU/CPU）Pytorch环境以及修改conda和pip默认安装路径，安装环境前必看！！（———记自己装环境踩过的坑......）

版本：pytorch2.0pycharm2022.3python3.8如果你要配置pytorch，你先要确定自己在这台电脑上是只作为学习调试代码用还是要用来跑模型，如果用来跑模型，请先下载CUDA和Cudnn

dd_Zing·2023-11-09 04:21

Deepfakes教程及各个换脸软件下载

以下列出几款常用的换脸程序优缺点浅析，用户可以根据自己的爱好和水平来选择，以下软件均需要先安装windows版本的VS2015,CUDA9.0和CuDNN7.0.5（fakeapp教程，deepfakes

人工智能AI技术·2023-11-09 03:52

TimesFormer Ubuntun环境搭建及训练自己数据集

TimeSformercdTimeSformer#进入文件夹2环境配置（1）创建虚拟环境condacreate-nTimesformerpython=3.8-ycondaactivateTimesformer(2)torch及cuda

似忆·2023-11-09 02:59

安装dgl-cuda

1.对应各种cuda版本的dgl-cuda下载地址为：Packagerepositoryfordglteam::Anaconda.org以cuda11.1为例2.将对应的文件下载到本地，并解压到anaconda

DarryRingLW·2023-11-09 00:37

windows下DGL库cuda版本安装

windows下DGL库cuda版本安装方法1在dgl官网下https://www.dgl.ai/pages/start.html找到对应版本根据命令安装但是可能会出现安装成功，但是importdgl报错的情况方法

wa07·2023-11-09 00:36

CUDA+pytorch+DGL安装

大纲概述关于查看的方法查看显卡型号查看驱动版本查看CUDA版本查看显卡状态更新/下载显卡驱动（如果有需要）更新/下载CUDACUDA版本选择CUDA安装安装成功检验cuDNN安装GPU版本的pytorch

Brilliant_11·2023-11-09 00:03

torch torchvision版本对应问题

,=3.6,=3.6,=3.6,=3.6,=3.5,=3.5,=3.5,=3.5,=3.5,=3.5,<=3.7来源链接：https://github.com/pytorch/vision手动安装对应cuda

满地都是六便士他却抬头看向了月亮·2023-11-08 23:59

DGL-KE使用

需要将知识图谱中的实体和关系嵌入到低维向量，我首先想到的是使用清华的开源知识图谱嵌入库open-ke，但是当我在Ubuntu上面安装好时，我发现其只能支持在GPU上进行嵌入计算，但是我的虚拟机上没有条件安装CUDA

canaryW·2023-11-08 23:25

修改cuda软链接(实操演示)

文章目录1找到已存在的CUDA软链接2确认当前软链接真实路径3删除现有软链接4创建新的软链接5验证新的软链接要修改CUDA的软链接，需要找到已经存在的软链接并重新创建它指向新的目录。

寻找永不遗憾·2023-11-08 22:57

chatglm3-6b部署及微调

modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b/filesgithub:https://github.com/THUDM/ChatGLM3镜像:ubuntu20.04-cuda11.8.0

猿道apeto·2023-11-08 19:41

Win10系统下torch.cuda.is_available()返回为False的问题解决

Q:Win10系统下torch.cuda.is_available()返回为False(l2)D:\opt\l2>pythonPython3.10.12|packagedbyconda-forge|(main

码农丁丁·2023-11-08 16:55

使用和训练YOLOv4，window+darknet+opencv+vs2019+yolomark+cuda+cudnn

记录一下训练和使用yolov4的过程。包括前期的部署参考了很多博文和AB大神官网的教程，这边就不列出了。但是会给出我认为很详细的B站视频教程，作为备忘。实际上yolov4在opencv4.4以后的版本都已经支持，所以调用可以直接用opencv，但是训练还是需要darknet，这个过程省不了。我自己记录的过程比较繁复，并且上传不了图，所以我把中间参考过的很有用的链接放在下面：https://www.

qq_38720453·2023-11-08 15:09

04训练——基于YOLO V8的自定义数据集训练——在windows环境准备----详细示例操作

2、核对显卡算力进入以下链接，查询所使用的显卡算力情况https://developer.nvidia.com/cuda-gpus可以看到，P5

光_辉·2023-11-08 14:16

解决安装torchvision时import报错ImportError: cannot import name ‘PILLOW_VERSION‘ from ‘PIL‘ 问题

安装成功之后尝试import包：我的配置版本：win10python3.7cuda10.0pytorch1.2.0torchvision0.4.0pillow9.5.0查阅资料看是由于pillow版本太高

阿呆喜欢吃菜菜·2023-11-08 14:03

使用cmake在win10编译yolov5+tensorRT+cuda+cudnn+protobuf代码进行混合编译

这里进行之前需要把protobuf在win10下编译，可以参考这篇文章从Linux下载下来的工程代码，这里建议直接使用vs系列打开不要用vscode打开，vscode对win下的cmake不友好，主要体现在报错机制无法直接定位，题主的环境是vs2022通过cmake可以快速的进行定位bug，并可以快速解决(vscode的cmake在Linux下还是比较友好的，但是通常如果在Linux下为什么不研究

zsffuture·2023-11-08 09:29

linux下c程序调用cuda,Linux下创建CUDA程序动态链接库示例

-I/usr/local/cuda/include-I

半路的疯子·2023-11-08 09:28

【cmake】Cmake C++ cuda 混合编程入门以矩阵加法为例

【cmake】CmakeC++cuda混合编程入门以矩阵加法为例文章目录【cmake】CmakeC++cuda混合编程入门以矩阵加法为例示例项目结构项目代码CMakeLists.txt的写法CUDA算法讲解参考资料自从

伐尘·2023-11-08 09:27

ubuntu下cmake+opencv+cuda+cudnn+tensorRT开发环境配置

ubuntu下cmake+opencv+cuda+cudnn+tensorRT开发环境配置前言cmake安装多版本cuda+cudnn安装及管理cuda10.1+cudnn7.6.5安装cuda10.0

正经学渣·2023-11-08 09:27

ubuntu clion新建cuda工程 No CMAKE_CUDA_COMPILER could be found

笔者电脑系统ubuntu18.04，cuda环境10.2，cudnn7.6.5，环境配置之后clion新建的cuda工程cmake报错：NoCMAKE_CUDA_COMPILERcouldbefound

跌跌撞撞的编程之路·2023-11-08 09:19

C++ 与 Cuda 混合编程的CMakeList 写法与例子

前言一般的情况下，C与Cuda混合编程，可能通过VS的UI方式，创建工程。但是，这种情况下效率不高，并且不能跨平台。因此，高级的方式，是使用CMakeList的方式，创建工程。

comedate·2023-11-08 09:19

VS2017使用CMake创建CUDA工程

目录编辑CMakeLists.txt创建生成VS2017工程脚本参考编辑CMakeLists.txt参考网站https://developer.nvidia.com/blog/building-cuda-applications-cmake

家有一亩三分地·2023-11-08 09:49

使用CMake创建CUDA工程

依赖工具：CUDA驱动CUDATOOLKITcmakeLinux：gcc/g++Windows：cl.exehelloworld代码在你的工程目录下创建hello_cuda.cu文件，写入以下CUDA代码

YoungHong1992·2023-11-08 09:13

Apollo安装踩坑记录

本文记录安装Apollo的踩坑记录，本人系统配置为：ubuntu20.04.5，cuda11.4；一些apollo安装记录的博客：https://blog.csdn.net/dzw1982/article

RavenRaaven·2023-11-07 23:12

【数据结构】顺序表的学习

博主CSDN主页:卫卫卫的个人主页专栏分类:数据结构代码仓库:卫卫周大胖的学习日记关注博主和博主一起学习!一起努力！

卫卫周大胖;·2023-11-07 21:58

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