CUDA杂记

pytorch与cuda对应关系

cuda版本可用pytorch版本7.50.4.1，0.3.0，0.2.0，0.1.12-0.1.68.01.0.0，0.4.19.01.1.0，1.0.1,1.0.0，0.4.19.21.4.0，1.2.0
GF小甘·2025-04-27 11:36

PyTorch与CUDA的关系

文章目录前言一、如何查看PyTorch和torchvision的版本1.1查看PyTorch版本1.2查看torchvision版本二、如何确认PyTorch和torchvision是否支持CUDA加速
飞雪白鹿€·2025-04-27 10:30

一个安装pytorch3d绝对不会出错的方法｜超简单！！

pytorch3d的本地安装，可以任意选择需要的版本tar.bz2文件下载网址如下：anaconda_pytorch3d比如我的环境是linux，python版本3.8，pytorch版本2.0.0，cuda
walterkd·2025-04-27 04:22

【全网最简单】5分钟 Win10安装部署pytorch GPU加速(附gpu测试代码）--------- 不需要安装CUDA，CUDNN ！！！

---------第一点，不需要安装CUDA，CUDNN！！！
欣华数码·2025-04-27 04:21

（5）cuda中的grid、block

文章目录概要整体架构流程打印grid和block的维度计算每个线程在block中的索引计算每个线程在grid中的索引完整代码与输出输出gpu信息概要在CUDA中，host和device是两个重要的概念，
狼刀流·2025-04-26 22:17

在UBUNTU内使用DOCKER配置PYTHON项目环境

requirements.txttorch>=1.4.0torchvision>=0.5.0dominate>=2.4.0visdom>=0.1.8.8wandb二、创建DockerfileFROMnvidia/cuda
2301_79655576·2025-04-26 22:46

vLLM 部署 DeepSeek 大模型避坑指南

一、环境准备：驱动与硬件兼容性1.NVIDIA驱动与CUDA版本对齐确保NVIDIA驱动和CUDA版本相互匹配是关键。例如，CUDA12.x需要至少525.60+的驱动版本。
来自于狂人·2025-04-26 12:09

Linux系统安装多个CUDA版本与切换，正常AI模型训练

一.结论：一个带显卡的环境系统能安装多个CUDA版本，但不能安装多个NVIDIA驱动版本，多个驱动版本会导致冲突，NVIDIA驱动能向下兼容CUDA版本，但不能向上兼容CUDA版本。
BB_CC_DD·2025-04-26 11:05

Linux服务器部署vLLM环境实战教程

一、vLLM环境配置在开始之前，请确保您已准备好以下物品：基于Linux的操作系统（推荐Ubuntu20.04+）已安装-Python：3.9–3.12NVIDIA驱动程序525+、CUDA11.8+（
伪_装·2025-04-26 08:46

CUDA中的并行计算与C++

作者：禅与计算机程序设计艺术《CUDA中的并行计算与C++》技术博客文章引言1.1.背景介绍并行计算是一种可以利用多核处理器（CPU）和图形处理器（GPU）并行执行计算任务的技术。
AI天才研究院·2025-04-25 15:43

Python矩阵并行计算；CuPy-CUDA 实现显存加速：；在Python中实现显存加速或卸载；CuPy 和 NumPy 区别

目录Python矩阵并行计算库函数如何实现结果聚合或矩阵拼接CuPy和NumPy区别Python实现显存加速或卸载：CuPy-CUDAPythonCuPy-CUDA实现显存加速：在Python中实现显存加速或卸载
ZhangJiQun&MXP·2025-04-24 22:46

解决 torch.cuda.DeferredCudaCallError:CUDA call failed lazily at initializationwitherror:device＞=0 报错

删除以下设置多个设备可见的代码os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’]=‘4，5，6’
奶油泡芙shi_caicai·2025-04-24 19:23

【pytorch学习笔记，利用Anaconda安装pytorch和paddle深度学习环境+pycharm安装---免额外安装CUDA和cudnn】

学习的作者链接:link一、安装pytorch环境1.打开打开anaconda的终端后condaenvlist然后创建一个名字叫pytorch，python是3.8版本的环境condacreate-npytorchpython=3.8再次看环境condaenvlist#condaenvironments:#显示如下环境base*D:\anacondapytorchD:\anaconda\envs\
徳一·2025-04-24 11:02

卸载旧版 CUDA

以下是通过“控制面板→程序和功能”卸载旧版CUDA的具体操作步骤：1.打开控制面板点击电脑左下角的“开始”菜单，找到“控制面板”并点击打开。
qq_33910616·2025-04-24 06:59

在pycharm中的终端显示的是cuda版本是12.4，而在系统电脑的小黑框即cmd的那个里面发现cuda版本是11.5

这种情况是因为PyCharm中的终端和系统命令提示符（CMD）使用的环境变量不同，导致它们找到的nvcc命令对应的CUDA版本不一致。
qq_33910616·2025-04-24 06:28

配置MambaIRv2: Attentive State Space Restoration的环境

一开始直接输入命令condaenvcreate-fenvironment.yaml安装了半天爆出来好几个错误，其中一个是没有nvcc输入以下命令：moduleavail发现没有对应的cuda11.7的版本就安装
YuSun_WK·2025-04-23 18:40

【Gen6D位姿估计】在Linux环境下的复现日志

记录一下部署过程中的各种问题和解决方法，仅供学习讨论此外，不得不说，这项工作的识别估计的效果不错，但是效率有点太低了，在GTX1650上处理一帧数据需要1.07秒笔者环境模块版本号Ubuntu22.04CUDA11.8
辰尘_星启·2025-04-23 17:34

DEPRECATION: Could not build wheels for faiss-cpu, faiss-cpu which do not use PEP 517. pip will fall

faiss-cpugpuwindows不支持，linux和mac支持，且仅支持cuda9.0及以上
Joey Chen&Wpl·2025-04-23 12:32

【PyTorch】训练时跟OOM相关的提示信息

1.RuntimeError:CUDAerror:CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZEDwhencallingcublasCreate(handle)
songyuc·2025-04-23 02:00

PyTorch快速入门

我们需要使用.to方法显式地将张量移动到加速器（在检查加速器可用性之后）（加速器如CUDA、MPS、MTIA或XPU）。请记住，跨设备复制大型张量在时间和内存方面可能非
滴滴哒哒答答·2025-04-22 22:05

CUDA Tools 常用命令总结与记录 （需要细化）

以下是对CUDAToolkit中常用工具和命令的详细总结，涵盖编译器、调试器、性能分析工具、GPU管理工具等核心组件：一、编译器工具：nvccnvcc是NVIDIACUDA编译器，用于编译.cu文件生成可执行文件或中间代码
ZhiqianXia·2025-04-22 10:16

Docker部署深度学习模型

比如我有一个目标检测的项目，我想分享给朋友，那么他首先需要在自己的电脑上配置好显卡驱动、CUDA、CuDNN，在拿到我的项目后，还需要安装各种依赖库，最后代码还不一定跑起来。
快乐非自愿·2025-04-21 16:05

colab安装ubuntu1804，cuda11，miniconda，torch1.8的保姆级教程。

ubuntu1804，cuda11版本安装!wgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.
小豆子爱学习·2025-04-21 16:33

手搓LeNet-5（基础模型）实现交通标志识别

手搓LeNet-5（基础模型）实现交通标志识别一、环境准备1.安装Python环境2.安装CUDA（可选，仅需GPU加速时）3.配置虚拟环境4.安装PyTorch核心库5.安装辅助库6.验证安装7.准备数据集
竹之却·2025-04-21 11:11

Qwen2.5-Omni 部署框架选择指南：PyTorch vs. TensorFlow 深度对比

目录一、核心结论：优先选择PyTorch方案二、框架技术对比1.官方支持度2.性能基准测试（RTX4090）3.关键功能支持三、环境配置详解1.PyTorch推荐方案系统配置关键依赖验证CUDA可用性2
张3蜂·2025-04-21 04:23

AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled 未启用CUDA支持的PyTorch环境 中使用GPU加速

当运行以下代码时会报错：model=YOLO("yolov8n.pt").to("cuda")#或.cuda()2.解决方案步骤步骤1：验证CUDA可用性在Python中运行以下命令检查环境：importtorchprint
怪兽小·2025-04-21 02:42

pytorch 如何调用cuda_PyTorch算法加速指南

##GetIdofdefaultdevicetorch.cuda.current_device#0cuda.Device(0).name#'0'istheidofyourGPU#TeslaK80或者torch.cuda.get_device_name
Dimonson·2025-04-21 01:11

安装支持CUDA的PyTorch

确保您在激活的Conda环境中安装支持CUDA的PyTorch版本。
上杉绘梨衣**·2025-04-21 01:40

PyTorch环境中使用CUDA出现的报错

类似的报错信息：AssertionError("TorchnotcompiledwithCUDAenabled")AssertionError:TorchnotcompiledwithCUDAenabled
Ambition_LAO·2025-04-21 01:39

未启用CUDA支持的PyTorch环境** 中使用GPU加速解决方案

当运行以下代码时会报错：model=YOLO("yolov8n.pt").to("cuda")#或.cuda()2.解决方案步骤步骤1：验证CUDA可用性在Python中运行以下命令检查环境：importtorchprint
怪兽小·2025-04-21 01:38

安装同时适配Pytorch和Tensorflow的CUDA和cuDNN，并最终完成Pytorch和Tensorflow安装

本教程针对在Windows10环境下通过Anconda环境，首先安装同时适配Pytorch和Tensorflow的CUDA和cuDNN，并最终完成Pytorch和Tensorflow安装，选择Pytorch2.6.0
长路漫漫Lixx·2025-04-20 16:39

使用AutoDL安装Mamba官方代码

使用AutoDL安装Mamba租界的云服务器使用环境ubuntu22.04,cuda11.8,cudnn8.9python=3.10torch=2.10远程连接验证安装条件使用Pycharm连接远程的云
月亮已死热爱可抵万难·2025-04-20 05:00

云服务器上配置Mamba环境

Linear-TimeSequenceModelingwithSelectiveStateSpacesGitHub地址:MambaGitHub要求：操作系统：LinuxGPU：NVIDIAGPU框架：PyTorch1.12+CUDA
Ambition_LAO·2025-04-20 05:55

conda创建虚拟环境并安装GPU版torch全过程(cuda11.8+py3.10+torch2.4.1+torchvision0.19.0)

目录1.创建虚拟环境2.安装pytorch2.1查找对应版本2.2安装pytorch2.3测试是否安装成功3.安装torchvision3.1查找对应版本3.2安装torchvision3.3测试是否安装成功4.Others4.1安装numpy报错4.2安装timm报错1.创建虚拟环境condacreate-nenv_name-y##指定python版本condacreate-nenv_namep
哇噻_123·2025-04-19 14:49

在企业级部署中如何优化NVIDIA GPU和容器环境配置：最佳实践与常见误区20250414

在此过程中，如何高效地配置宿主机与容器化环境，特别是利用NVIDIAGPU和相关工具（如CUDA、cuDNN、nvidia-container-toolkit）来提升性能和稳定性，是企业技术部署的关键之一
Narutolxy·2025-04-19 14:18

Tensorflow、Pytorch与Python、CUDA版本的对应关系（更新时间：2025年4月）

更新时间：20250405一、Tensorflow与Python、CUDA版本对应关系注意：从TF2.11开始，Windows不支持CUDA构建。
芥子沫·2025-04-19 11:56

从零开始：YOLOv4 目标检测实战指南 (环境配置、训练到优化全流程)

我们将涵盖以下内容：环境配置详解：Python、CUDA、cuDNN、GCC、Make等前置依赖，以及Darknet的编译。数据集准备与预处理：目标检测数据集
LIUDAN'S WORLD·2025-04-19 07:34

CUDA_全局内存及访问优化

全局内存GPU全局内存，CPU和GPU都可以进行读写操作。任何设备都可以通过PCI-E总线对其进行访问，GPU之间不通过CPU，直接将数据从一块GPU卡上的数据传输到另一块GPU上。点对点的特性实在DUDA4.xSDK中引入。只对特定平台进行支持（特斯拉硬件通过TCC驱动模型能够支持windows7和windowsVista平台，对于linux或windowsXP平台，消费机GPU卡和特斯拉卡都支
一介草民李老四·2025-04-19 07:33

PoCL Runtime开发笔记

1UMDAPI开源PoCL代码中有些例子是可以参考的，路径在pocl/lib/CL/devices，有：basic：以hostCPU作为targetdevice，仅有一个执行单元cuda:NVGPU为targetdevicepthread
小小蚂蚁fcy·2025-04-19 06:23

slam系统安装

ext4逻辑分区2.ubuntu基本配置//换成国内源sudoapt-getupdatesudoapt-getinstallgitsudoapt-getinstallcmakenvidiadriver&&cuda
500年前的死猴子·2025-04-19 01:54

深入浅出谈cuda

CUDA深入浅出谈“CUDA是NVIDIA的GPGPU模型，它使用C语言为基础，可以直接以大多数人熟悉的C语言，写出在显示芯片上执行的程序，而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构。”
向前一一步走·2025-04-18 11:49

用pytorch创建tensor，tensor的操作

importtorchimportnumpyasnpprint(torch.cuda.is_available())print(torch.
胡萝卜糊了·2025-04-17 20:13

英伟达CUDA原生Python支持革命：手把手教你用Python直接操控GPU加速计算

英伟达CUDA原生Python支持革命：手把手教你用Python直接操控GPU加速计算重磅消息！2025年GTC大会宣布：CUDA现在原生支持Python了！这意味着什么？
emmm形成中·2025-04-17 19:08

明明安装了pytorch，import torch时却显示error

查了，说是这几个原因：原因1：pytorch，cuda，python版本不兼容原因2：未正确创建虚拟环境或环境内未正确下载pytorch包原因3：pycharm内没有选择对应环境(解释器)导致找不到包(
m0_61178500·2025-04-17 06:41

PyTorch的benchmark模块

•Timer类：精确测量代码运行时间，支持CPU/GPU时间统计，并自动处理CUDA异步执行的同步问题。fromtorch.u
小小毛桃·2025-04-17 01:40

python manimgl数学动画演示_微积分_线性代数原理_ubuntu安装问题[已解决]

1.背景最近调研pythonopencv,cuda加速矩阵/向量运算,对于矩阵的线性变换,秩,转秩,行列式变化等概概念模糊不清.大概课本依旧是天书,于是上B站搜索线性代数,看到3Blue1Brown线性变换本质视频
北极星6号·2025-04-16 23:52

Xtuner微调大模型

下载模型2.3微调准备2.3.1创建微调训练配置文件2.3.2修改微调训练配置文件2.4微调训练2.5模型转换2.6模型合并Xtuner微调大模型环境背景：Ubuntu24.04系统+Python3.10+Cuda12.4
CodeSilence·2025-04-16 01:58

cv::cuda::GpuMat 中的 flags、data、refcount、datastart、dataend 和 allocator 含义

在OpenCV的cv::cuda::GpuMat类中，成员变量flags、data、refcount、datastart、dataend和allocator分别承担不同的角色，以下是对它们的详细解析：1
Ring__Rain·2025-04-15 21:36

AMGCL库的Backends及使用示例

AMGCL支持的主要Backends内置Backends:builtin-默认的纯C++实现block-支持块状矩阵并行计算Backends:openmp-基于OpenMP的并行实现cuda-NVIDIACUDA
东北豆子哥·2025-04-15 08:15

torch 计算流stream

importtorch#创建两个流stream1=torch.cuda.Stream()stream2=torch.cuda.Stream()#使用流进行操作withtorch.cuda.stream(
AI算法网奇·2025-04-15 05:19
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