37:00.153893:Itensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53]Couldnotdlopenlibrary'libcudart.so

errorerror1:CUDAoutofmemoryerror2:TypeError:can'tconvertcuda:errorDeep-Learning-YOLOV4实践：ScaledYOLOv4

CUDA核函数  在GPU上执行的函数称为CUDA核函数（KernelFunction)，核函数会被GPU上多个线程执行，我们可以在核函数中获取当前线程的ID。

文章目录1.CUDA基础知识1.1程序基本运行顺序1.2grid与block1.3dim类型定义2.CUDA的第一个程序3.CUDA线程的组织结构——grid与block关系1.CUDA基础知识1.1程序基本运行顺序一般来说

GPU线程的理解thread,block,grid一、从cpu多线程角度理解gpu多线程1、cpu多线程并行加速2、gpu多线程并行加速2.1、cpu线程与gpu线程的理解（核函数）2.1.1、第一步：编写核函数2.1.2、第二步：调用核函数（使用内核函数）2.1.3、第三步：编写CMakeLists&编译代码二、重要概念&与线程索引的直观理解2.1、重要概念2.2、dim3与启动内核2.3、如何

显卡驱动首先就是安装显卡驱动，我是双3090，不知道为什么，官网死活安不上，最后从软件更新那里直接安装上了，绷不住了cuda首先从官网下载runfile文件安装的时候记得驱动和KernelObjects

本文讲述内容包含python、tensorflow、anaconda、Numpy、jupyter、CUDA、PyCharm、Pytorch的安装。

大家可以在tensorflow学习中，可能会遇到使用tensorflow_gpu版本的安装，但是一般涉及到gpu的安装，就需要配置cuda，这个过程很麻烦且浪费时间，下面给出一个简单的方法配置环境。

condacreate-yourenv_namepyhton=3.x查看全部虚拟环境condaenvlist激活虚拟环境condaactivateenv_name或者找到activate.bat文件2.查看cuda

编译器后端做的优化就和具体的设备有关了（不同设备有不同的allocator，不同的编程模型，比如英伟达的CUDA），后端优化更加贴合硬件，会针对硬件特点为IR中的计算节点选择在硬件上的算子，然后为每个算子的输入输出分配硬件内存

文章目录摘要安装包安装timm数据增强Cutout和MixupEMA项目结构编译安装DCNv4环境安装过程配置CUDAHOME解决权限不够的问题按装ninja编译DCNv4计算mean和std生成数据集摘要

以前对OpenCV在ARM-Linux，ARM-Android上的优化做了很多编译方面的努力，例如添加TBB支持，添加CUDA支持(NvidiaK1平台上)。

1.查看自己显卡的cuda版本在cmd输入：nvidia-smi如果提示没有此命令，说明你要装gpu驱动了2.查看tensorflow2.x与cuda和cudnn版本关系点击这里查看所以我选tensorflow2.7

前提pipinstallonnxruntime-gpu代码importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="4"importonnxruntimeasortimportnumpyasnpimportSimpleITKassitkimportmathimporttime

CUDA版本查询：win+Rcmd命令行输入nvidia-smi查询右上角可见CUDAVersion11.6cudNN版本查询：按照路径查询文件：cudnn_version.hC:\ProgramFiles

解决会发现nvidia-smi不管用了。不要立即重启，会黑屏的。赶紧记录使用的驱动版本号，最好找到安装包位置。直接重装原版驱动，环境还能用。参考我的安装博客。已经黑屏就进入安全模式，network模式。卸载可视化桌面和显卡驱动。驱动程序已经更新，可以尝试回滚到之前的版本。原因分析包管理器问题，安装包的时候把驱动搞坏了。nvidia-fabricmanager包的问题：如果你的系统中安装了nvidi

但是如果服务器多人使用，或者复现代码多（pytorch版本和cuda版本是互相依赖的），就需要更进一步的版本管理方法。这里将详细介绍用于深度学习或者CPP开发的CUDA版本管理方式。

法1：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2pythontest.py法1中，0,1,2为显卡的编号。

1.准备工作启动已下载的docker镜像，查看编译TRT-LLM的主要依赖项版本OS:Ubuntu22.04cuda：12.2cudnn:8.9.4tensorrt:9.1.0python:3.

安装cudawgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.2.1/local_installers/cuda_12.2.1_535.86.10

发现cuda不可用，于是输入“nvidia-smi”才发现了一个错误，如下：nvidia-smiNVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn'tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandrunning

libcusolver.so.8.0:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectoryecho$LD_LIBRARY_PATH我的结果：/usr/local/cuda

.half()原始命令：model=AutoModel.from_pretrained("/app/model/chatglm2-6b",trust_remote_code=True).half().cuda

环境搭建2.数据准备3.数据标注4.数据整理4.1数据集切分4.2修改数据文件4.3修改模型文件5.训练模型5.1训练5.2验证5.3测试6.训练结果分析1.环境搭建安装anaconda、python、cuda

Stability-AI/generative-models.git2创建conda环境condacreate-nsvdpython=3.10condaactivatesvd3安装pytorchgpucuda

1、安装完Ubuntu系统，打完所有补丁后再进行后续操作2、下载系统所需要的版本的NV显卡驱动，本次由于使用CUDA12.1，故选用的驱动版本为NVIDIA-Linux-x86_64-530.41.03

一.前言1.你可能需要安装cuda。下面附上了一个安装cuda的教程。

该论文采用了基于PyTorch1.3和CUDA10.0的代码，通过阅读’requireme

在sudoapt-getxxx时总会报以下错误：/sbin/ldconfig.real:/usr/local/cuda-11.1/targets/x86_64-linux/lib/libcudnn.so

校园网）中IP不变的情况，使用的路由器为TP-LINK系列硬件环境和系统配置服务器为DellPrecision7920，操作系统Ubuntu20.04server，系统安装过程，换源，ssh基本配置，CUDA

1各种镜像源的问题因为pytorch原生的服务器在国外，而pytorch（cuda版本）大小为1G以上，使用国外源下载是不太可能的。因此衍生出了很多国内的下载源。

1、硬件安装——找到卡槽，顺位安装，找到电源插头，配套孔位即可2、软件安装——搞个NVIDIA控制面板此外，安装CUDA和cuDNNwin10下CUDA和CUDNN的安装（超详细）！亲测有效！

nn.Module.cuda()和Tensor.cuda()的作用效果差异无论是对于模型还是数据，cuda()函数都能实现从CPU到GPU的内存迁移，但是他们的作用效果有所不同。

查看CUDA版本的方法主要有以下几种：1.使用命令行在命令行中，您可以使用以下命令来查看安装的CUDA版本。

#include#include"cuda_runtime.h"#in

简单来说就是为了充分利用GPU，不要让分出去的CUDA核心摸鱼闲置；GPU每次干活，都是以最小的组分配的，因此分派任务的时候就尽量充分发挥每个小组里CUDA核心的作用。

问题描述VisualStudi运行CUDA自带demo报错：错误MSB4019找不到导入的项目“D:\ProgramFiles(x86)\MicrosoftVisualStudio\2019\Enterprise

importtorch.nn.modulespre=net(data)target=labeldefloss_seg(pre,target,hnm_ratio=0,**kwargs):target=target.cuda

需要的下载pytorch版本以及cuda和cudnn的链接，直接下载使用即可，然后需要的python是3.7版本的即可https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/cu111

环境配置1:打开CMDnvidia-smi.exe查询显卡cudaVERSION:12.32:打开https://pytorch.org/get-started我的系统是12.33：使用google搜索

如要用windows的msvc编译opencv，参考我另外一篇文章windows编译opencv、opencv-python、opencv_contrib、cuda-CSDN博客。

windows下用mingw编译opencv貌似不支持cuda，选cuda会报错，我无法解决，所以没选cuda，下面两种编译方式支持。

1、培训003生成线程，每个线程处理哪些数据呢？如右图，0-47共48个数，申请48个线程，需找到每个元素在所有线程的坐标。即一维的坐标，下面展示二维的坐标例子：矩阵相乘申请很多个thread，每个thread处理P矩阵中的一个元素。P当中有多少个元素，就申请多少个thread，每个线程读取一行，一列。threadIdx.x和threadIdx.y分别是2和0blockIdx.x和blockIdx

CUDA编程-入门、加法、乘法例子1：入门#include__global__voidhello_from_gpu(){constintbid=blockIdx.x;constinttid=threadIdx.x

下图是用NVPROF时间分析下图是资源分析1）CUDA线程层次一个SM执行多个block所有线程执行同一个kernel，每个线程处理的数据不一样线程在cudacore里面，block以块为单位分配到sm

1.问题描述运行的代码设计pycuda,会调用nvcc，确定已经安装cudatoolkit，在terminal中云运行nvcc-V能得到想到的结果：但是在pycharm中运行代码时提示：FileNotFoundError

环境：系统：win10（显卡：NVIDIAGTX1050）Yolo版本：V4cuda:11.2cudnn:8.1.1opencv:3.4.15VS:20191.编译前准备1.1opencv首先要安装opencv

查看Pytorch的GPU是否可用importtorchtorch.cuda.is_available()返回为True表示Pytorch的GPU可用，返回为False表示Pytorch的GPU不可用。

1、重装了电脑显卡:显卡版本号为nvidiaquadroP2000，重装之前nvidia控制面板--帮助--系统信息中的NVCUDA64.dll对应的产品名称为Nvidiacuda10.0driver下载重装后发现为

NVIDIAGeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm