CUDA并行编程第34页

【问题记录】docker pull 镜像的时候 devel 版本和无 devel 版本的差别

这两个Docker镜像的主要区别在于是否包含了CUDA的开发工具集（CUDAToolkit）。

呆呆的猫·2023-11-11 11:12

解决AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled

运行环境：win10+cdua11.0+python3.8+pytorch2.0.1报错语句：weights=torch.Tensor(TRAIN_DATASET.labelweights).cuda(

xqlily·2023-11-11 07:43

conda清华源安装cuda12.1的pytorch

使用pytorch官方提供的condacommand奇慢无比，根本装不下来（科学的情况下也这样）配置一下清华源使用清华源装就好了清华源：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/配置方法：condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anacon

NXU、辉·2023-11-11 05:51

Pytorch细节记录

Pytorch细节记录获取tensor所在gpudevice=data.device将tensor转移到指定gpu上a=torch.randn(3,4,device='cuda:0')#创建gpu0上的

big-dataa·2023-11-11 05:21

ubuntu18.04, yolov4配置，训练自己的数据集

编译前要保证cuda,cudnn,opencv的系统环境正确。下载完源码并修改完makefile文件编译通过后直接执行：.

bdyh·2023-11-11 03:41

Ubuntu配置Yolov8环境并训练自己的数据集

文章目录一、环境配置与功能测试1.1安装1.2目标检测1.3实例分割1.4分类1.5姿态检测二、训练数据标注三、数据集训练方法3.1命令训练3.2代码训练前言：需要先安装CUDA和Anaconda，它们的安装参考我这篇文章

ZARD帧心·2023-11-11 03:04

python导出requirements.txt的几种方法及环境配置流程

yml文件三、第三方包：pipreqs（推荐）四、环境配置一般流程1、创建并激活conda环境2、安装requirements文件的pip源的包3、安装正确版本的pytorch+torchvision+cuda4

KingsMan666·2023-11-11 02:20

解决：RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered

@[TOC]解决办法：RuntimeError:CUDAerror:device-sideasserttriggeredCUDAkernelerrorsmightbeasynchronouslyreportedatsomeotherAPIcall

ST沈先生·2023-11-11 01:48

RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered CUDA kernel errors might be asynchronously re

1.首先插入importosos.environ['CUDA_LAUNCH_BLOCKING']='1'#下面老是报错shape不一致找出具体出错的代码位置2.我这边出错的代码是(设置断点调试，对比原来运行结果

猫的玖月·2023-11-11 01:15

解决报错：RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered

遭遇问题：RuntimeError:CUDAerror:device-sideasserttriggered，同时报错位置不明，令人苦恼。

Holmes＇K·2023-11-11 01:15

Bug小能手系列(python)_13: RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered CUDA kernel errors might

Python运行代码报错0引言1报错原因2解决思路3.总结0引言在运行Python代码时出现报错：RuntimeError:CUDAerror:device-sideasserttriggeredCUDAkernelerrorsmightbeasynchronouslyreportedatsomeotherAPIcall

sjx_alo·2023-11-11 01:41

【 OpenGauss源码学习 —— 列存储（CStore）（三）】

heap_deform_tuple函数CStore::GetCUDeleteMaskIfNeed函数CStore::GetCURowCount函数CStore::GetLivedRowNumbers函数CStore::GetCUData

J.Kuchiki·2023-11-10 21:52

在 eval 的时候运行一遍网络，发现显存增加特别快

应该是变量的梯度没有关闭，导致在运行网络的时候，梯度也被储存在了CUDA里面。

NeRF_er·2023-11-10 20:08

安装 inplace_abn 遇到CUDA 的问题

报错：libtorch_cuda_cu.so:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory因为这个模块涉及到编译，而这个模块安装的时候是不会自动检查你的

NeRF_er·2023-11-10 20:08

切换nvcc 的CUDA 版本

可以看到安装过不同版本CUDA的路径。

NeRF_er·2023-11-10 20:01

gpu/cpu类型deployment清单整理脚本

deploy.txtfordeployin`catdeploy.txt`docheck_gpu=`kubectldescribedeploy-nhost$deploy|grep"tencent.com/vcuda-core

白幽幽白·2023-11-10 14:47

Ubuntu20.04+Quadro RTX 5000，3D gaussian环境配置

文章目录0.引言1.cuda安装步骤1.1显卡驱动安装禁用系统自带驱动nvidia显卡驱动安装1.2CUDA安装1.3配置环境变量2.3Dgaussian安装3.Viewer安装0.引言2020年，NeRF

糊烟乱雨·2023-11-10 11:42

win10+cuda10.1+pytorch1.7+tensorflow1.15配置yolov5-6.1

安装链接：https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/v6.1参考链接：https://blog.csdn.net/qq_52859223/article/details/123701798https://blog.csdn.net/weixin_55073640/article/details/122874005在训练自己数据集时已经安装了tensorb

partcompany1·2023-11-10 10:49

RuntimeError: handle_0 INTERNAL ASSERT FAILED at “/opt/conda/conda-bld/pytorch_1695392036766/work/c1

报了一个神奇的错误RuntimeError:handle_0INTERNALASSERTFAILEDat"/opt/conda/conda-bld/pytorch_1695392036766/work/c10/cuda

Nightmare004·2023-11-10 08:07

module ‘torch‘ has no attribute ‘_six‘

/datasets'cuda=

我的心永远是冰冰哒·2023-11-10 06:05

在ubuntu上安装多个版本的CUDA，并且可以随时切换

前言实验室工作站被多人使用导致需求不同的cuda版本，一直没找到一个完全完整靠谱的教程，这是我参考几个博客完成测试的全过程记录，方便以后操作，无任何商业用途，如有侵权，请联系删除。

Yesterday_萝卜·2023-11-10 05:22

Faster-RCNN模型跑通总结（使用pytorch1.10+cuda10.2版本）

Faster-RCNN模型搭建跑通总结0、前言1、准备操作系统2、安装驱动及cuda2.1、安装驱动2.2、安装cuda3、安装anaconda和pytorch3.1安装anaconda3.1.1为什么推荐安装

liuyiheng001·2023-11-10 05:47

学习笔记｜PyTorch 基础代码

__version__)print(torch.version.cuda)print(torch.backends.cudnn.version())print(torch.cuda.get_device_name

yyyyyyyyXu·2023-11-10 05:30

torch.cuda.is_available()=false的原因

1、检查是否为nvidia显卡；2、检查GPU是否支持cuda;3、命令行cmd输入nvidia-smi（中间没有空格），查看显卡信息，cuda9.2版本只支持DriverVersion>396.26；

你若盛开，清风自来！·2023-11-10 05:28

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

【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

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

Unity JobSystem使用及技巧

什么是JobSystem并行编程在游戏开发过程中我们经常会遇到要处理大量数据计算的需求，因此为了充分发挥硬件的多核性能，我们会需要用到并行编程，多线程编程也是并行编程的一种。

快乐非自愿·2023-11-09 05:13

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

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