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笔记本GTX1050（计算能力6.1）安装cuda11.0+cudnn8.2（for cuda 11.x）+pycharm tensorflow-gpu2.4.0错误排除

随便逛逛2333·2022-11-21 10:48

Windows10、GTX1050安装Tensorflow 2.0深度学习环境步骤（适用于其他N卡、Tensorflow 2.x）

因为学校作业需要用Tensorflow2.x，所以用我的GTX1050笔记本记录一下Tensorflow的安装步骤。

takedachia·2022-11-21 10:44

WIN10 环境下 Tensorflow 检测不到GPU （GTX1050笔记本版可以安装CUDA）

网上查找资料后发现，原因是我的笔记本电脑的显卡是GTX1050，不支持CUDA（截图没有截全）（官网查询:https://developer

核聚变Q·2022-11-21 09:30

Win10 GTX1050 CUDA9.0 conda搭建torch torchvision

Win10GTX1050CUDA9.0conda搭建torchtorchvision记录一下折腾一上午的东西。

Bruce_C2·2022-11-21 09:58

win10 + gtx1050 + cuda9.0 + Tensorflow1.8 gpu版本安装

win10+gtx1060+cuda9.0+Tensorflow1.8gpu版本安装俺电脑是GTX1050，对应CUDA9.0，先安装acaconda再安装cuda9.0，再安装cudnn再创建虚拟环境如

innovationy·2022-11-21 09:28

GTX3090 tensorflow-GPU配置记录

之前一直使用的1080的显卡，最近换成3090的显卡，跑tensorflow的程序，发现没办法使用GPU，只能在CPU上面跑。之后开始尝试各种装环境，遇到各种不兼容不匹配。第一次成功使用GPU加速，但是遇到了网络输出全是nan的问题，排除掉所有可能存在问题的地方，最终发现还是环境没有配置好。受https://blog.csdn.net/ALZFterry/article/details/11606

UHLJH·2022-11-21 06:04

ubuntu 18.04+GTX30系列显卡+TensorFlow-gpu1.15

准备条件：系统： Linux：ubuntu18.04软件： #可参考文中具体方式下载： NVIDIA-Linux-x86_64-470.94.run cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.1.33.tgz cuda_11.1.1_455.32.00_linux.run Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh 为了便于写文档，后续软件下载存放的目录定位： XXX

Ch3rish·2022-11-21 05:17

超详细的pytorch版本yolov3安装教程--亲测有效！！！

电脑配置CPU:i7-10750H内存：16G显卡：GTX16504GAnaco

light-124·2022-11-20 22:00

opencv cuda Linux编译,windows 10 上源码编译OpenCV并支持CUDA | compile opencv with CUDA

compileopencvwithCUDAsupportonwindows10SeriesGuiderequirements:windows:10opencv:3.1.0nvidiadriver:gtx1060382.05

艾萨里昂之光·2022-11-20 17:53

conda cudnn版本升级_ubuntu18.04系统下NVIDIA显卡驱动+cuda+cudnn安装+conda虚拟环境配置...

在这里笔者通过帮室友配置gtx1660ti和自己配置教研室1050ti所遇到的完全不一样的问题做出记录个解决，基本能够解决绝

本多敏行·2022-11-20 17:30

win10+Anaconda 安装tensorflow2，配置CUDA，cuDNN过程

在设备管理器查看电脑显卡2、打开NVIDIA控制面板，点帮助->系统信息，查看支持的最高CUDA版本3、在虚拟环境下安装cudatoolkit、cudnn环境win10+Anaconda3+NVIDIA显卡（GTX1050

wangchen1801·2022-11-20 16:00

win 10配置pytorch Gpu环境笔记

第一步1、看看自己的显卡支不支持gpu，我的是gtx1050可以支持gpu，然后更新驱动，驱动版本可以高，但是不能低。

qq_42474181·2022-11-20 14:17

交通路标识别(毕业设计)

该实现能够在具有IntelCorei7-6700K的GTX1080上实现40-45fps。请注意，此项目仍在进行中。现在的主要问题是模型过度拟合。

阿利同学·2022-11-20 13:53

GTX1050+cuda9.0+cuDNN+pytorch+anaconda环境搭建

GTX1050+cuda9.0+cuDNN+pytorch+Anaconda环境搭建1.硬件和cuda选择cuda工具包和cuDNN下载cuda安装cuDNN安装2.Pytorch安装--Anacondaconda

颖火虫盟主·2022-11-20 12:38

解决NVIDIA-SMI has failed because it couldn‘t communicate with the NVIDIA driver.

显卡型号：gtx1660驱动版本：470.57.02前段时间安转了显卡驱动，但是貌似ubuntu内核更新导致在终端输入nvidia-smi提示NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn

爱摸肚子的小胖子cl·2022-11-20 07:06

NVIDIA GTX 3090安装GPU版pytorch,mxnet和autogluon Ubuntu20.04

说明：Ubuntu20.04，NVIDIAGTX3090的cudatoolkit必须大于11.0。另外，截止2021年11月02日，pytorch和mxnet均支持的cudatoolkit版本也是11.0，对应的pytorch版本只有1.7.1，mxnet版本mxnet_cu110。有的博客装cudatoolkit==11.2的，那种需要编译，感觉太麻烦了，因此没有采用，这里就是anaconda一

lihelin1234·2022-11-20 05:26

PyTorch-PyramidBoxDemo

PyTorch-PyramidBoxDemo硬件：NVIDIA-GTX1080软件：Windows10、python3.6.5、pytorch-gpu-0.4.1一、基础知识（一图看懂）二、代码展示1、

samylee·2022-11-20 04:04

mmdetection(v1.0rc0)-GTX2080遇到的问题-安装测试保存

./tools/dist_train.shconfigs/faster_rcnn_r50_fpn_1x.py3test.pyconfigs/faster_rcnn_r50_fpn_1x.pycheckpoints/epoch_1000.pth--outtemp_pred/ouput.pkl--evaltrain.pyconfigs/faster_rcnn_r50_fpn_1x.py--gpus1-

知识在于分享·2022-11-20 00:19

python pytorch gpu_PyTorch-GPU加速实例

硬件：NVIDIA-GTX1080软件：Windows7、python3.6.5、pytorch-gpu-0.4.1一、基础知识将数据和网络都推到GPU，接上.cuda()二、代码展示importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.dataasDataimporttorchvision

weixin_40002224·2022-11-19 12:33

DL--环境搭配

一、我的平台我的电脑是9300H+GTX1

琼筵醉月·2022-11-19 12:35

解决torch.cuda.is_available()返回False的问题（使用pip成功安装）

1.电脑版本GPU：GTX050TiCUDAVersion:12.0(之前是11.6，不知道为什么

有趣的野鸭·2022-11-19 10:08

YOLOX Window10 TensorRT 全面部署教程

环境：window10+GTX1650+TensorRT-7.2.3.4-CUDA11.1yolox程序在ubuntu上，所以部分内容是ubu

夜夜夜Best·2022-11-19 08:17

windows下源码编译Tensorflow gpu

windows下源码编译Tensorflow-gpu系统配置：windows10专业版GTX1080TiVS2015update3Python3.6Cmake3.12.1swigwin-3.0.12CUDA9.0cuDNN7.0

vcbe·2022-11-19 03:26

GTX3060显卡在CUDA环境配置好后，安装torch==1.8.0和torchvision==0.9.0

CUDA环境配置详见：https://blog.csdn.net/zxm_jimin/article/details/120966625第一步：首先进入以下网址，以python=3.7为例，GPU版本https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html第二步：找到以下内容，点击下载，放在容易找的目录下即可。torch==1.8.0链接：https:/

Bobo爱学习·2022-11-19 02:16

【点云语义分割】Ubuntu18.04+GTX1060 配置运行RangeNet++

课题涉及到点云语义分割，最近配置运行了RangeNet++，复现过程中，GPU加速工具配置较为头疼，所以做一个全面的记录，包括一些编译报错和踩坑的总结，与大家分享（纯小白）本文代码Github地址：https://github.com/PRBonn/rangenet_lib原文地址：https://www.ipb.uni-bonn.de/wp-content/papercite-data/pdf/

Duuu7·2022-11-16 17:12

ubuntu18.04 64位+GTX1070max-q安装CUDA10.0+CUDNN7.4.2+安装Anaconda3.5.2+PyTorch1.4+torchvision0.5

文章目录安装Ubuntu18.04系统安装nvidia显卡驱动Ubuntu18.04系统更换国内软件源、显示亮度条、解决ubuntu与win10系统时间差8小时、安装intelligentpinyin中文输入法、设置右键新建文件选项、安装chrome浏览器、安装wpsoffice、安装git、安装Linuxqq、安装钉钉、安装视频播放软件VLC、安装截图工具shutter、安装最新稳定版nodej

一骑走烟尘·2022-11-13 15:20

Pytorch环境详细安装教程【Win10+CUDA升级到11.7+cudNN+Anaconda3虚拟环境+pycharm】

2022年11月18日安装pytorch时参考的一篇特别好用的文章，记录一下，也分享给有需要的朋友们~我的电脑配置是GTX1660Ti，已安装过cuda驱动11.5，cuda11.3，cudnn，需要将

当一颗恒星·2022-11-13 15:19

win10配置CenterNet环境

碰到很多问题，花费了两天多的时间，但最后都一一解决了一、准备1.环境Window10+VS2019+CUDA11.1+Python3.8+Pytorch1.8.0+Anaconda3+Pycharm显卡：GTX2060

anthony-36·2022-11-13 15:18

YOLOv5目标检测训练自己数据集

近来需要使用yolov5做目标检测，故整理了自己安装与使用的全过程1、环境安装1、在anaconda下安装自己的虚拟环境2、从github克隆yolov5项目注：此处我的电脑显卡是GTX1650，后面训练过程中

peanutaaa·2022-11-08 19:22

（二）Ubuntu系统Pytorch环境配置

从镜像制作到NVIDIA驱动安装全流程）——超详细的图文教程（二）Ubuntu系统Pytorch环境配置（三）Windows系统Pytorch环境配置（简易方法安装CUDA和cuDNN）Ubuntu20.04+GTX1050

我是一个对称矩阵·2022-11-07 10:36

C#语言对 YOLOv4 目标检测算法封装（含dome源码）

我所使用的环境系统版本：Windows10专业版显卡：GTX1050TiCMake版本：3.18.2CUDA版本：10.1OpenCV版本：4.4.0cuDNN版本：10.1开发编辑器：VisualStudio201

渔夫8888888·2022-10-24 07:08

Ubuntu安装配置opencv

配置如下：GTX2080ti/Ubuntu16.04/cuda10.2/cudnn8.0.3/tensorrt8.2.0/opencv3.4.10缺少：tensorrt8.2.0opencv3.4.10

小姜贼菜·2022-10-19 18:06

如何通过torch使用梯度下降法（ Gradient descent）求函数极小值

xt+1=xt−μ⋅gtx^{t+1}=x^t-\mu·g^txt+1=xt−μ⋅gttorch.optim.SGD在torch中内置

rpsate·2022-10-15 07:49

tensorflow 显存训练_tensorflow手动指定GPU以及显存大小

近期刚插了一块新的gtx1080ti，几人公用两块卡来做训练、测试、预测等等，网上找了个方式可以指定使用的设备，并且限定使用的显存大小，还是很有用的，亲测可行，拿过来分享给大家~~~~~为了测试方便，使用了

蓝大仙人·2022-10-10 07:30

Windows10+CUDA+cuDNN+Tensorflow-gpu/Pytorch安装记录

本电脑仅作深度学习环境配置的演示，显卡是GTX950m。本次配置过程仅供参考。

给我来一顿毒打·2022-10-06 16:14

YOLOv5 Tensorrt 部署 Python/C++

Tensorrt加速Yolov5支持Windows10支持Python/C++环境说明Tensorrt8.2.1.8Cuda10.2Cudnn8.2.1Opencv3.4.5Cmake3.17.1VS2019GTX1650

okey.king.cn·2022-09-28 09:38

GTX 2080TI TensorFlow GPU基准测试：2018年最佳GPU

近日Lambda给出了答案，他们通过比较研究人员常用的前5个GPU来获得答案（测试结果也考虑到了成本和性能）：RTX2080TiRTX2080GTX1080TiTitanVTeslaV100·结·果·总

javastart·2022-09-28 00:14

Python 实现 AI 拟声: 5秒内克隆您的声音并生成任意语音内容

aishell3,biaobei,MozillaCommonVoice,data_aishell等PyTorch适用于pytorch，已在1.9.0版本（最新于2021年8月）中测试，GPUTeslaT4和GTX2060Windows

hwtl070359898·2022-09-15 16:46

天才少年稚晖君 | 【保姆级教程】个人深度学习工作站配置指南

前言工作原因一直想配置一台自己的深度学习工作站服务器，之前自己看完paper想做一些实验或者复现模型的时候只能用自己的日常PC来跑很麻烦...一方面电脑得装双系统，干活的时候就不能用作其他用途了；另一方面，即使是没有使用流程的问题，GTX1080

·2022-09-15 16:56

2021.08.26学习内容 Win10+GeForce GTX1650安装NVIDIA显卡驱动及CUDA11.4+cuDNN8.2

之前主要使用Ubuntu系统，但是个人笔记本更多使用windows,为了方便跑一些pytorch的小代码，所以想在windows配置一下相关环境，达到调用GPU运算的目的。记录也是为了自己以后有安装需求少走弯路。我的系统是win10，要调用GPU，首先要安装驱动软件，驱动软件根据GPU(也叫显卡)版本选择，我的显卡查询结果是GeForceGTX1650，根据显卡版本再去查询合适的驱动软件，根据查询

清梦枕星河~·2022-09-12 07:12

Windows11 显卡GTX1650 搭建CUDA+cuDNN环境，并安装对应版本的Anaconda和TensorFlow-GPU

文章目录前言一、安装部署环境二、安装各个软件1.CUDA和cuDNN的版本选择及安装1.1CUDA的版本选择及安装1.2cuDNN的版本选择及安装1.3测试CUDA是否安装成功2.TensorFlow-GPU、Python和Anaconda版本的选择与安装2.1安装Anaconda并创建虚拟环境2.2安装TensorFlow-GPU2.3测试TensorFlow-GPU是否可用三.参考文章总结前言

foreverey·2022-09-12 07:31

深度学习中：使用GPU和CPU的区别

深度学习框架：Tensorflow显卡型号：GTX1060CPU型号：i5-8300H深度学习：使用GPU和CPU的区别前言代码结果总结前言这几天在做深度学习，想看看为什么GPU比CPU更适合做深度学习

.G( );·2022-09-11 10:29

深度学习的代码实验结果复现问题

在进行神经网络反复训练试验后发现，每次的训练结果都有微小的波动，根据查阅相关资料，总结了神经网络模型代码复现的主要注意的几点：首先强调，自己用的试验平台是PyTorch1.9GPU版本，CUDA为10.2版本，显卡为GTX1050Ti

BoilTFP·2022-09-11 07:44

Yolov5-5.0源码分享以及环境配置——Yolov5训练及测试教程(超详细含数据集制作，格式转换，数据集划分)

https://pan.baidu.com/s/1Hd2KKBixuEWRv3jcH6Bcsw提取码:g6xf复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦环境配置测试环境：ubuntu18.04，显卡GTX1060

小祥子ovo·2022-09-09 07:57

RK3588(自带NPU)的环境搭建和体验（一）

工具：i7-6700四核八线程、GTX960M显卡的渣渣笔记本（16G内存+512G固态+1T机械）、Ubuntu18.04（VMware虚拟机安装，8G+200G）、一块RK3588S开发板，USBtype-c

紫川宁520·2022-09-05 18:52

深度学习服务器环境配置: Ubuntu17.04+Nvidia GTX 1080+CUDA 9.0+cuDNN 7.0+TensorFlow 1.3

baobei0112·2022-09-04 17:47

Linux系统网卡基本优化

1、优化网卡以ens5f0网卡为例ethtool-Gtx4096ethtool-Gtx40962、查看优化网卡ethtool-gens5f03、网卡重启1、所有网卡整体重启servicenetworkrestart2

dream_seeker·2022-08-26 16:26

Windows系统CPU版本pytorch安装教程（配置到jupyter notebook和pycharm中

Anaconda是否安装成功第三步打开AnacondaPrompt第四步官网获取下载代码导入到自己的集成开发环境中去jupyternotebook导入方法Pycharm的导入方法前言对于很多同学来说没有GPU高于GTX1050

monkeyll17·2022-08-22 21:29

MindSpore:The operation does not support the type [kMetaTypeNone

1报错描述1.1系统环境Environment(Ascend/GPU/CPU):GPU-GTX3090(24G)SoftwareEnvironment:–MindSporeversion(sourceorbinary

·2022-08-11 17:32

MindSpore： x.shape and y.shape are supposed to broadcast