GPU&CUDA

AttributeError:module ‘torch.nn.parameter‘ has no attribute ‘UninitializedParameter‘

如下图基本版本情况torch1.6.0cuda10.1python3.7.4torch-geometric2.0.3torch-geometric依赖包版本torch-scatter2.0.5torch-sp
ASS-ASH·2023-10-19 18:29

torch版本对应的torch_geometric与torch-sprse/cluster/scatter库的正确安装

torch_geometric官网：Installation—pytorch_geometricdocumentation使用上述标红命令即可快速安装需要的包（确定自己环境中安装的pytorch版本以及cuda
ASS-ASH·2023-10-19 18:13

NVIDIA GPU- 流式多处理器（Streaming Multiprocessor）

一个SM包含了多个CUDA核心（或称为ALU、SP、CUDA核心），每个核心可以在一个时钟周期内执行一个线程。线程束（Warp）:一个线程束
青衫客36·2023-10-19 18:49

GPU并行计算- 基础知识

逻辑与物理层次的区别:逻辑层次:当我们设计CUDA程序时，我们首先需要定义线程的组织结构，包括线程块（blocks）和线程网格（grids）。
青衫客36·2023-10-19 18:49

CUDA编程模型- 层次结构

当我们谈到CUDA编程模型时，我们首先要考虑的是其线程执行层次结构。这种层次结构起始于一个被称为kernel的函数，当它在GPU上执行时，会以大量并行线程的形式被实例化。
青衫客36·2023-10-19 18:49

在google cloud的VM实例中部署jupyter notebook并在本地浏览器中打开(二)

上一篇中讲了如何在googlecloud中创建一个带gpu的实例并用ssh连接,现在我打算在上面部署jupyternotebook搭建一个深度学习平台,操作步骤如下:安装cuda和cudnn:关于cuda
赤道6号转向发动机·2023-10-19 18:12

【软件安装】安装deepspeed 时 cuda 报错

pip安装deepspeed时，遇到了如下错误：(torch_game)[sealgo@ocr-gpu-129-48baidu]$pipinstalldeepspeed-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpleLookinginindexes:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpleCollectingdeepspe
S大幕·2023-10-19 15:30

在ubuntu系统中安装NVIDIA显卡驱动｜CSDN创作打卡

而在很多情况下（如部分编程和建模需求）我们需要使用独立显卡尤其是cuda，因此我们需要安装NVIDIA专有驱动。
dui_dui_·2023-10-19 14:07

chatglm配置

zhuanlan.zhihu.com/p/643824521以及这个https://blog.csdn.net/weixin_40547993/article/details/1317752751.需要pytorch2.0，所以CUDA
babyzbb636·2023-10-19 12:16

解决 paddle framework::SignalHandle(char const*, int)

有人说是cuda环境不匹配。参照：(3条消息)项目场景：paddlepaddleFatalErrorSegmentationfau
符文大法师·2023-10-19 12:11

UnicodeDecodeError: ‘utf-8‘ codec can‘t decode byte 0xc6 in position 680: invalid continuation byte

加上：#-*-coding:utf-8-*-然后还是报错，最后找到了解决方案，是CUDA没有初始化，在train文件开头加上：importtorchtorch.cuda._initi
翰墨大人·2023-10-19 11:01

解决报错：RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inpl

RuntimeError:oneofthevariablesneededforgradientcomputationhasbeenmodifiedbyaninplaceoperation:[torch.cuda.FloatTensor
困了不能睡·2023-10-19 11:27

如何解决笔记本上有GPU但是torch.cuda.device_count()==0的问题？

安装CUDAToolkit查看显卡版本打开NVIDIA控制面板->帮助->系统信息->组件->NVCUDA64.DLL，查看其版本号。我的是12.0.151。
Jasmine-Lily·2023-10-19 11:48

Win11 + WSL2 + cuda + TensorFlow的深度学习开发环境的搭建 并连接mac

前言前段时间升级了windows台式机，由于双系统实在过于麻烦，而且现在wsl2已经很成熟了，可以带来比较好的windows上的开发体验，但是在环境准备过程中还是有不少坑的，更具网上的资料和官方文档整理一下,该文档仅代表win11的环境，win10是否适用不清楚系统环境硬件12thGenIntel(R)Core(TM)i7-12700KF32G3600RTX3070ti系统Windows1121H
SUSUR_28f6·2023-10-19 09:10

Stable Diffusion WebUI报错RuntimeError: Torch is not able to use GPU解决办法

在我们打开StableDiffusionWebUI时会报错如下：RuntimeError:TorchisnotabletouseGPU；add--skip-torch-cuda-testtoCOMMANDLINE_ARGSvariabletodisablethischeck
星辰同学wwq·2023-10-19 07:45

Detectron2 安装踩坑

在服务器上安装Detectron2：设备：NVIDIAGeForceRTX3090显卡驱动和cuda：安装detectron2时，报错为：Installingcollectedpackages:detectron2Runningsetup.pydevelopfordetectron2error
Immortal stars·2023-10-19 06:58

nvidia-smi

--------------------------------------------------------------+|NVIDIA-SMI418.00DriverVersion:418.00CUDAVersion
jianpengma·2023-10-19 05:06

【实践】远程GPU服务器配置

服务器配置首先之前首先创建一个用户（建议）1.ssh登录到服务器2.创建用户3.加入sudo组**（两种方式）4.切换用户一、SSH免密登录1.本地机器生成私钥和密钥2.远程机器设置免密登录二、配置环境1.更新系统包2.安装CUDA3
rexxa·2023-10-19 02:42

（二）远端服务器安装miniconda3、GPU版pytorch、2022版pycharm的SSH配置、Jupyter配置

前言说明：本地使用win10系统及Pycharm2022.3.2，远程连接实验室服务器Ubuntu16.04.7及Cuda11.2。
qmh1114·2023-10-19 02:12

Windows环境下编译TensorFlow 2.4源码记录

我想尝试编译最新的TensorFlow2.4.1，搭配CUDA11.2和cuDNN8.1，看看在最新的版本下编译会不会出现问题。
hlld26·2023-10-19 02:27

win10+MX350显卡+CUDA10.2+PyTorch 安装过程经验总结

环境配置预览联想小新Pro13安装CUDA+cuDnn+PyTorch参考(https://blog.csdn.net/m0_37867091/article/details/105788637)PyTorch
weixin_52451351·2023-10-19 02:22

Windows10+Python3.7.8搭建深度学习环境

目录参考资料写博客的动机电脑配置重要：版本汇总安装Python3.7.8pip安装Numpy等包安装CUDA(10.1)安装cuDNN安装TensorFlow-gpu安装PyTorch简单小测试结束语参考资料
cairne song·2023-10-19 02:52

win10安装CUDAToolkit并配置mxnet-cu102

2.去NVIDIA的控制面板查看自己需要安装的CUDA（也就是CUDAtoolkit）的版本，这里我可以安的是cuda10.2：去官网下载对应的NUDAToolkit型号：CUDAToolkitArchive
蜂蜜柚子茶。·2023-10-19 02:21

win10+MX350+CUDA+TensorFlow 安装

按照他的方法，MX350显卡安装配置是CUDAv10.2,cuDNNv7.6.5。但是安装完成后才发现，目前
jackrma·2023-10-19 02:49

MX350显卡+win10安装TensorFlow（anaconda下安装）

环境配置：系统cpugpuCUDACUDNNwin10i5-10210UMX350显存2GB10.2v7.6.5一、安装CUDA1.确认计算机显卡型号：在设备管理器（鼠标右键单击此电脑，选择管理，进入页面
朽月初二·2023-10-19 02:49

小新pro13 (2020款，Nvidia MX350)+win10+cuda10.2+cudnn7.6+pytorch搭建深度学习环境

机器说明：小新pro132020款(事先说明，大家的本子一定要有独立显卡)，显卡升级为mx350,相对于mx250来讲档次上升了一个层次，但是对于Nvidia系列的显卡来讲，GTX系列的显卡比MX系列有着更加出色的性能，对于大型游戏（本人不太懂端游），和专业人员（比如视频剪辑，还有我们深度学习环境搭建）来讲有着很好的作用。前面我所说的MX350的性能归为入门级的显卡，性能接近于gtx系列中的gtx
「已注销」·2023-10-19 02:15

Win10 + Anaconda + Cuda + Pytorch + Pycharm

笔记本系统CPUGPUCUDAcuDNNPyTorch联想小新win10i5-1035GMX350显存2GB10.2v7.6.51.8Anaconda是个神器，pytorch里面的各种库，都可以用此一一安装
平凡的兵·2023-10-19 02:14

Win10+MX350+CUDA10.2+Python3.9配置Detectron2

配置步骤：1.创建一个新的虚拟环境`condacreate-n2pcnetpython=3.9`（事先安装好Anaconda3）2.激活并进入环境：`activatenew_env`3.安装CUDA查看电脑显卡型号
-小透明-·2023-10-19 02:42

pytorch的安装【全官网流程】

python环境python环境需要看pytorch上说明的版本本文用的是python3.9condacreate-npytorch39python=3.92.安装pytorch【要使用GPU的先安装步骤3的CUDA
会写代码的青蛙·2023-10-19 01:17

ubuntu22.04安装OpenCV及Opencvcontrib,cuda,cudnn,pytorch

目录安装CUDA及CUDNN安装依赖项编译配置VSCODE配置CLion安装CUDA及CUDNN由于已经安装了驱动，直接看nvida-smi，支持的最高CUDA版本是12.2，好像听说Pytorch最高支持到
rotga·2023-10-19 01:13

xgboost配置GPU

说明：博主的显卡为3090，驱动为470.94，CUDA版本为11.4，cmake3.3.2，gcc7.3.1以上版本配置xgboost（2.0.0）GPU可以直接调用直接安装即可pipinstallxgboost
平原2018·2023-10-19 00:28

cuda cudnn miniconda教程

查看显卡驱动执行安装命令cuda命令cuda下载连接下载自己对应的版本就好，完成后执行步骤bashcuda_11.3.0_465.19.01_linux.run这里选择continue继续就好这里选择accept
Mr_sujiabao·2023-10-18 21:54

CUDA----window更新升级cuda版本

在安装库的过程中发现cuda版本不匹配。我torch安装的是11.7，但是我电脑上安装的是11.2故想升级。
包饭厅咸鱼·2023-10-18 21:23

14、ffmpeg中进进行硬件编码和解码的片段程序_cuda进行rgb2yuv和yuv2rgb

基本思想：为了加快ffmpeg进行编码和解码使用测试环境为RTX3060台式机一、进行RGB2YUV420(YU12)编码cmakelist.txtcmake_minimum_required(VERSION3.5)project(mainLANGUAGESCXX)set(CMAKE_CXX_STANDARD11)set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIREDON)find_pac
sxj731533730·2023-10-18 21:15

全网最正确的配置cuda和cudnn环境的方法

cuda：https://docs.nvidia.com/cuda/index.html#installation-guidescudnn：https://docs.nvidia.com/deeplearning
培根炒蛋·2023-10-18 21:08

【PyTorch】系列学习笔记之环境搭建

pytorch】系列学习笔记之环境搭建文章目录【pytorch】系列学习笔记之环境搭建简介PyTorch与其他深度学习框架的性能对比windows下PyTorch环境搭建1.打开cmd,执行下面的指令查看CUDA
牙牙要健康·2023-10-18 21:57

【深度学习】【三维重建】windows10环境配置tiny-cuda-nn详细教程

【深度学习】【三维重建】windows10环境配置tiny-cuda-nn详细教程文章目录【深度学习】【三维重建】windows10环境配置tiny-cuda-nn详细教程前言确定版本对应关系源码编译安装
牙牙要健康·2023-10-18 21:23

Caffe版yolov3+tensorRT

一、caffe安装（基于ubuntu16.04,cuda9.0,cudnn7.0,opencv3.2）由于不同机器的环境和配置不同，安装caffe大体会有些差异。不过基本的流程是一致的。
未来真好·2023-10-18 20:46

UBUNTU 18.04 GPU + miniconda3 + pytorch + yolo v5 安装测试

安装CUDA10.0检查系统是否满足要求有支持CUDA的GPUlspci|grep-invidia支持CUDA的操作系统。
清虞·2023-10-18 20:43

（学习笔记）U-net++代码解读

AttributeError:module'albumentations.augmentations.transforms'hasnoattribute'RandomRotate90'3.torch没安cuda
羊羊羊i·2023-10-18 19:25

stable diffusion AI精准绘图——ControlNet控件的安装与使用

首先说一下，stablediffusionwebUI相关的软件已经更新，安装完成后，会提示pytorchCUDA版本与torchvisi
人工智能研究所·2023-10-18 18:45

基于yolov3的红绿灯识别

real-timeobjectdetectionsystem.OnaPascalTitanXitprocessesimagesat30FPSandhasamAPof57.9%onCOCOtest-dev.Yolo使用c和cuda
lyf5231·2023-10-18 18:44

detectron2安装填坑--2020-05-14

安装detectron2python3.6，cuda10.1，1)安装detectron2参考下面几个文档，但出现RuntimeError:NotcompiledwithGPUsupport，一直没解决
shah2010·2023-10-18 17:31

Ubuntu20.02下CUDA11.2+cudnn8.1.1+opencv+opencv_contrib4.5.2编译【保姆全套教程(持续更新)】

系统Ubuntu20.02NVIDIA驱动版本>=465CUDA版本11.2.2cudnn版本8.1.1Opencv版本4.5.2辅助工具cmake-gui：用来编译opencvNVIDIA驱动下载https
小风狗狗·2023-10-18 17:05

win10 YOLO-v3-keras-gpu版本实现记录

keras-yolo3下载yolo-v3的算法2、在https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights下载权重并放在keras-yolo3的文件夹下3、配置cuda
夜深人语寂·2023-10-18 16:17

Torch使用过程错误解决记录

pythontest.py[2023-10-0802:18:35,071][INFO][real_accelerator.py:158:get_accelerator]Settingds_acceleratortocuda
yingchenwy·2023-10-18 12:18

CUDA创建命令

查看已有的环境：condainfo--envscondaenvlist新建环境，并指定该环境的python版本condacreate--namehpl_testpython=3.8激活环境：condaactivate退出环境：condadeactivate查看python版本：python-V
Austismes·2023-10-18 12:24

clip安装

使用官方给的clip安装方法，通常会面临网络问题导致安装失败$condainstall--yes-cpytorchpytorch=1.7.1torchvisioncudatoolkit=11.0$pipinstallftfyregextqdm
答案是你·2023-10-18 12:23

[Linux] CUDA 安装(一)-------NVIDIA显卡驱动

一首先查看是否已经安装NVIDIA显卡驱动在terminal运行如下代码:sudonvidia-smi如果显示如下,则表示已经安装,跳过本章.注意:nvidia驱动版本是470.103.01,这也是linux推荐的版本,若没有显示,则继续下面安装二查看推荐安装的nvidia版本$ubuntu-driversdevices此处,只安装recommendedversion,其他不管.安装nvidia-
挪威的深林·2023-10-18 08:34

[Linux] CUDA 安装(二)-------正式安装cuda version 10.0

一.首先查看自己的ubuntu配置适合哪个版本的CUDA在terminal中输入如下代码:nvidia-smi显示如下:上图中,如红色标记,本机配置,最大版本可以安装到11.4.所以CUDAversion11.4
挪威的深林·2023-10-18 08:34
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