CUDA并行编程第25页

【已解决】ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorboardX‘

infromtensorboardXimportSummaryWriterModuleNotFoundError:Nomodulenamed'tensorboardX'解决办法pipinstalltensorboardX但是这里需要注意的一点是，由于我用的是cuda118

鳗小鱼·2023-12-04 20:57

pytorch使用GPU炼丹笔记

如何使用GPU训练/测试模型使用单GPU设置设备将数据转换成CUDA张量将模型参数转换成CUDA张量使用指定GPU1.使用CUDA_VISIBLE_DEVICES。

赤坂·龙之介·2023-12-04 16:45

安装CUDA，CUDNN和tensorflow-gpu涉及的一些网站

经过测试的构建配置，查看CUDA、CUDNN、Tensorflow、python版本匹配点击查看：https://www.tensorflow.org/install/source_windows?

米个蛋·2023-12-04 14:01

有用的安装Pytorch Debug网站

一、Pytorch官网https://pytorch.org/用于下载指定版本的pytorch（根据自己电脑上的python版本和cuda版本）二、Cuda安装官网https://developer.nvidia.com

BugMaker2002·2023-12-04 13:22

Ubuntu 18.04.3 LTS上调试LIFT: Learned Invariant Feature Points

本人电脑配置：处理器：Intel®Core™[email protected]×8显卡驱动：NVIDIA430CUDA：10.0和8.0（8.0是后来安的）cuDNN：7.4.2和5.1.10（5.1.10

赖子啊·2023-12-04 10:54

Pytorch实现bidirectional_recurrent_neural_network

Importnecessarypackages.importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms#Deviceconfiguration.device=torch.device('cuda'ifto

AIHUBEI·2023-12-04 10:02

Pytorch实现生成对抗网络GAN(generative_adversarial_network)

Importnecessarypackages.importosimporttorchimporttorchvisionimporttorch.nnasnnfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvision.utilsimportsave_image#Deviceconfiguration.device=torch.device('cuda'iftorc

AIHUBEI·2023-12-04 10:31

NVIDIA控制面板打开后闪退

亲测有效点击左下角“系统信息”->“组件”查看CUDA版本，与命令行nvidia-smi相同

SevenBerry·2023-12-04 09:16

tensorflow2.6.0 安装教程 windows10

参考：tensorflow-gpu2.6.0版本安装教程史上最强tensorflow2.6.0安装教程更新CUDA驱动此处可参考：如何在windows上安装&更新显卡的驱动建议将cudadriver（显卡驱动

SevenBerry·2023-12-04 09:16

Ubuntu系统配置深度学习环境之nvidia显卡驱动和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·2023-12-04 08:20

训练自己的个性化Stable diffusion模型，LORA

训练开源web界面两个开源训练界面1、秋叶写的SD-Trainerhttps://github.com/Akegarasu/lora-scripts/没成功，主要也是cudnn和nvidia-smi中的CUDA

君臣Andy·2023-12-04 07:16

Jetson Nano部署YOLOv5与Tensorrtx加速

一、烧录镜像1、JetsonNano烧写系统镜像JetsonNano是一款形状、外接口类似于树莓派的嵌入式主板，搭载了四核Cortex-A57处理器，GPU则是拥有128个NVIDIACUDA核心的NVIDIAMaxwell

C君莫笑·2023-12-04 06:03

解决办法：gpu显卡不能用tf.test.is_gpu_available() 显示false

tf.test.is_gpu_available()显示false打开cmd输入ipython进入ipython环境输入“importtensorflowastf”提示错误：Couldnotloaddynamiclibrary‘cudart64

xuanxi·2023-12-04 05:26

2021-01-24

如果是CPU的这样就行，但好多训练是借助于GPU的，还得安装CUDA这个我没试过。这个对电脑配置要求比较高。我是在云主机上运行的，计算速度比自己的电脑快，而且有些平台提供免费的GPU。

ee6572fb2619·2023-12-04 01:43

synxflow 安装环境

介绍：该软件可以动态模拟洪水淹没，滑坡跳动和泥石流使用多个cuda支持的gpu。它还提供了一个用户友好但多功能的Python界面，可以完全集成到数据科学工作流程中，旨在简化和加速危害风险评估任务。

王小葱鸭·2023-12-04 00:17

nn.dropout 导致报错 one of the variables needed for gradient computation has been modified...

RuntimeError:oneofthevariablesneededforgradientcomputationhasbeenmodifiedbyaninplaceoperation:[torch.cuda.FloatTensor

微凉的衣柜·2023-12-04 00:07

VS2017 +CUDA11.0配置CUDA应用程序，成功编译但结果不正确解决方案

本人参考《基于GPU加速的计算机视觉编程》配置好CUDA11.0的vs2017开发环境，创建了项目，并编译以下代码：#include#include#include#include//Definitionofkernelfunctiontoaddtwovariables

微凉的衣柜·2023-12-04 00:06

libtorch1.8.1,cuda10.2+vs2017+Qt5.9.9安装配置

安装libtorch快被折磨疯了，终于可以在Qt窗口程序中集成训练好的模型了。此处记录配置过程中的坑。各位老铁在配置的过程中有任何经验心得也一定要写下来啊，让我们一起战胜这该死的环境配置。本文主要参考https://blog.csdn.net/qq_41375318/article/details/110556350。该教程在b站上还有对应的视频。如果第一次配置libtorch，可以先看看视频教程

微凉的衣柜·2023-12-04 00:36

libtorch cuda推理时间测量

主要需要解决一个GPU热身问题和cudaCPU同步问题。

微凉的衣柜·2023-12-04 00:06

使用docker切换任意版本cuda使用GPU

但是，运行代码的过程中，存在匹配的问题：1.不同的版本的tensorflow-gpu或pytorch对cuda版本的适配也不一样。

挽阳·2023-12-03 23:15

BEVFormer环境配置

参考一些博客以及官方安装教程后（blog1，blog2），安装过程如下：P.S.cuda版本是11.3，安装pytorch版本要对应，以及后面安装包也要对应

指间理想·2023-12-03 23:47

Langchain-Chatchat的安装过程

等多款主流LLMs+多款embe_一个处女座的程序猿的博客-CSDN博客1、安装过程中出现了GPU驱动版本是11.8而python-c"importtorch;print(torch.version.cuda

wangqiaowq·2023-12-03 21:31

pytorch TensorRT 官方例子

1、common.pyfromitertoolsimportchainimportargparseimportosimportpycuda.driverascudaimportpycuda.autoinitimportnumpyasnpimporttensorrtastrttry

DYF-AI·2023-12-03 20:58

使用numba cuda 加速Python运算

使用numbacuda加速Python运算１.随机数生成2.numbanjit与numbacuda性能的比较2.1scipy实现2.2个人编程实现2.3numbanjit实现2.4numbacuda实现参考文献习惯了

L1_Zhang·2023-12-03 20:57

torch.nn.DataParallel保存，单GPU加载

GPU训练的设置torch.nn.DataParallel保存，单GPU加载1.torch.nn.DataParallel保存，多GPU加载保存torch.nn.DataParallel(model).cuda

zhaosuyuan·2023-12-03 19:05

基于AI模型实现行政区识别

pytorch环境搭建下载pytorch与CUDA会快一些，在本地下载好了pytorch的whl文件后，直接在下载目录中打开cmd窗口，使用pipinstallxxxx.whl安装pytorch即可。

softshow1026·2023-12-03 19:33

一个完整的cuda动态链接库工程 01记

0.思路为了能把理念说通，使用了stepbystep的方式，一步步迭代会觉得比较合理。源代码从nv官方vectorAdd改过来的。step1，单cu文件的可执行文件版本源代码main_app.cu#include#includetemplate__global__voidvector_square_add(T*A,T*B,T*C,intn){inti=blockDim.x*blockIdx.x+t

Eloudy·2023-12-03 18:51

一个完整的cuda动态链接库工程 02记

step3,两个API函数的动态链接库Makefile版本对比之前的文件树：现在的文件树：添加了3个新文件，修改了4个旧文件，其中include/ic_add.h其实可以改成icmm.h，作为整个sharedlibrary被调用的头文件。现将新文件和更改的文件罗列如下：gpu/sub.cu#include#include__global__voidvector_sub_kernel(float*A

Eloudy·2023-12-03 18:18

Pytorch .numpy(), .item(), .detach(), .cpu(), .cuda(), .tensor(), .as_tensor(), Tensor(), .clone(),

Pytorch中有以下这么多命令涉及到tensor和numpy之间的转化：.numpy(),.item(),.detach(),.cpu(),.cuda(),.tensor(),.as_tensor()

Ordgod_new·2023-12-03 13:19

dlib的安装或者运行错误

配置：windows11,python3.8,cuda11.7尝试了许多方法，包括1.下载cudnn放在cuda文件夹；2.卸载重装dlib；3.根据stackflow的大佬的方法进行修改；4.查看dlib

无风起波澜·2023-12-03 11:54

Safe and Practical GPU Computation in TrustZone论文阅读笔记

Session2A-GPUReplay:A50-KBGPUStackforClientML-YouTubeGPU软件栈：概念："GPU软件栈"指的是与GPU硬件相关的全部软件组件，通常包括GPU驱动程序、CUDA

Blanche117·2023-12-03 09:37

深度学习（三）：pytorch搭建卷积神经网络

1.常用函数介绍0设备准备device=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")这行代码是用来选择设备的，根据是否有可用的CUDA

从零开始的奋豆·2023-12-03 08:30

2018-05-10 cuda报错处理

cuda报错大早上的跑程序，发现failedcalltocuInit:CUDA_ERROR_UNKNOWN程序找不到cuda了。。

hyhchaos·2023-12-03 06:33

模型实验代码技巧

1234os.environ['PYTHONHASHSEED']=str(seed)random.seed(seed)np.random.seed(seed)torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed

贪钱算法还我头发·2023-12-03 03:00

conda环境下numpy模块ValueError: setting an array element with a sequence.问题解决

1问题描述[Info]Usingcudaforinference.

智慧医疗探索者·2023-12-03 01:14

conda环境下Intel MKL FATAL ERROR: cannot load libmkl_vml_avx512.so.1 or libmkl_vml_def.so.1.问题解决

1问题描述[Info]Usingcudaforinference.

智慧医疗探索者·2023-12-03 01:14

【深度学习】深度学习框架的环境配置

目录1.配置cuda环境1.1.安装cuda和cudnn1.1.1.显卡驱动配置1.1.2.下载安装cuda1.1.3.下载cudnn，将解压后文件复制到cuda目录下1.2.验证是否安装成功2.配置conda

盛世隐者·2023-12-03 00:28

CutMix的代码

F.cross_entropy(pred,y_b)defmixup_data(x,y,alpha):lam=np.random.beta(alpha,alpha)index=torch.randperm(x.size(0)).cuda

Dream Algorithm·2023-12-02 22:14

Linux Jellyfin 硬解4K HEVC HDR报错，“该客户端与媒体不兼容，服务器未发送兼容的媒体格式”

此项需要对应的OpenCL或CUDA运行库。解决方法：关闭色调映射。视频可以正常播放，缺点：

百度CV程序员·2023-12-02 19:11

FlowNet2 30系显卡 cuda11.1 编译

FlowNet230系显卡cuda11.1编译：https://blog.csdn.net/qq_24002549/article/details/120114046

Zero_to_zero1234·2023-12-02 17:49

监控系统与gpu调用

watch-n1nvidia-smiarm架构下的torch安装1.查看arm域控cuda版本nvcc-V出现cuda版本cuda已完成安装2.下载archcondaa)命令shArchiconda3-

白云千载尽·2023-12-02 16:56

tensorflow-gpu1.15 + win11 + RTX 4050环境配置

组了一套，不知道行不行windows11GPURTX4050python3.7.12tensorflow-gpu1.15.0cudatoolkit10.0.130cudnn7.6.5Keras2.3.1

xiaohuoma7620·2023-12-02 14:37

conda 安装指定Version的指定Build

入下图，我想装cudnn的7.6.5的指定Build版本cuda10.0_0应该使用如下命令：mambainstallcudnn=7.6.5=cuda10.0_0没有mamba用condainstall

xiaohuoma7620·2023-12-02 14:35

Pytorch——多卡GPU训练与单卡GPU训练相互切换

多卡训练1.1修改配置文件1.2修改主训练文件1.3显卡使用情况二、单卡训练2.1修改配置文件2.2显卡使用情况三、总结一、多卡训练1.1修改配置文件1.2修改主训练文件上面红框中代码解析：iftorch.cuda.is_available

佐咖·2023-12-02 14:07

编译代码性能优化实践：理解循环展开(pragma unroll)

引言：CUDA的矩阵乘优化经常见到pragmaunroll的使用，本文通过简单的示例，展示了CPU和CUDA对循环展开前后的性能表现，来通俗理解循环展开的优化策略。一、什么是循环展开？

Briwisdom·2023-12-02 13:13

cuda 在 torch神经网络中哪些地方可以用？

简言之，3部分：1、数据data可以放在GPU上2、网络net可以放在GPU上3、损失函数loss可以放在GPU上CUDA可以用于在torch神经网络中进行GPU加速计算，包括模型的训练和推理过程。

高山莫衣·2023-12-02 12:26

ChatGLM2-6B本地化部署

ChatGlm2-6B部署【GPU显存建议12G以上，以下为单卡GPU环境】环境需求【当前环境未使用虚拟环境，建议使用虚拟环境安装】#安装Python3.8及以上#torch2.0对应CUDA11.7/

陈陈小网工·2023-12-02 12:50

Docker+Anaconda+CUDA+cuDNN

一、导语因为要复现文献的需求和实验室里师兄想要给我提升能力的多方面因素在一起，所以学习并实现了相关安装。在这里做一个记录，方便日后查看，如果能给其他同学带来便捷就更好了。在这篇文章中，我的目标是搭建一个可以使用Pytorch的容器。二、前置工作首先要能够连接上服务器，不同实验室用的不一样，我们使用的是xshell和xftp，这里推荐一下，学习可以看B站视频。不同的实验室可能设置了局域网，这个需要各

Dr.F.Arthur·2023-12-02 11:08

ubuntu22下使用nvidia 2080T显卡部署pytorch

1.直接到NVIDA官网下载相应的驱动，然后安装官方驱动|NVIDIA2.下载相应版本cuda，并安装，安装时不安装驱动3.condainstallpytorch==2.1.0torchvision==

娃娃鱼·2023-12-02 10:43

AutoDL 使用记录

AutoDL使用记录1.租用新实例创建实例需要依次选择：计费方式→\to→地区→\to→GPU型号与数量→\to→主机注意事项：主机ID：一个吉利的机号有助于炼丹成功价格：哪个便宜选哪个最高CUDA版本

AncilunKiang·2023-12-02 09:27

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