GTX

Windows10安装TensorFlow-gpu

我的系统是Windows10专业版，显卡是GTX1060。
Qwertyuiop2016·2022-12-04 14:14

ubuntu下载nvidia驱动，安全简单快捷有效官方，无需命令行

1.查看对应版本查看自己的显卡设备，可以参考这里的开头官网查看设备对应的驱动版本我的是GTX1050ti，对应515版本2.安装驱动打开软件和更新-附加驱动，等待加载完成-初始应该是选中的最下面的驱动，
阿航626·2022-12-03 13:22

PyTorch的CUDA错误：Error 804: forward compatibility was attempted on non supported HW

宿主机为Ubuntu20.04+gtx1060，Nvidiadriver版本为510.85.02。
code_pgf·2022-12-02 14:58

ubuntu18.04+cuda9.0+lenovo y430p(GTX850M)亲测可用

目前，大多情况下，基本上都ubuntu14.04.或者是ubuntu16.04的操作系统安装以及GPU环境搭建过程，很少ubuntu18.04的版本，安装一上午，均以失败告终，终于成功，现总结网上经验，记录安装过程。今天配置ubuntu18.04下的CUDA，出现了很多错误，真的快崩溃了，于是乎抱着试试的态度进行最后一遍尝试,最终实现。[非常感谢博主](https://blog.csdn.net/
我是chios·2022-12-02 03:27

Ubuntu18.04系统下CUDA9.0+cuDNN+Anaconda3+Pytorch的安装与配置

博主的电脑是64位的，显卡为GTX950m，系统是Ubuntu18.04。目前NVIDIA最新版本的显卡驱动为422.50，对于Linux系统，CUDA9.0支持的最低版本的显卡驱动为384。
Dr. Ning·2022-12-01 18:25

MMDetection+3090+cuda11.1+Pytorch1.7.0

MMDetection+3090成功安装的环境配置GTX3090cuda11.1Pytorch1.7.0安装mmcv：pipinstallmmcv-full==1.2.4-fhttps://download.openmmlab.com
文狸大人·2022-12-01 12:19

踩坑实录——Dell G3 3590在Ubuntu16.04下安装深度学习环境

1安装显卡驱动由于本机显卡是GTX1660Ti-MQ，对应Ubuntu系统的显卡驱动型号为NVIDIA-Linux-x86_64-430.09.run。（千万别删除run文件！）
Tralia~·2022-12-01 08:37

记录：Ubuntu18.04安装cuda11.1

显卡型号：GTX1660TiNVIDIA驱动版本：460.39安装的CUDA版本：11.1第一步：在NVIDIA官网选择与系统相对应的版本下载地址：https://developer.nvidia.com
YOURSWEET·2022-11-30 16:46

yolo系列算法训练时loss出现nan值，解决办法（GTX16xx系列显卡的问题）

1.首先这个问题时由于GTX16xx系列显卡导致的，只要是使用GTX16xx系列显卡跑yolo系列算法的时候基本上都会遇到这个问题，真是搞得我头大，当我第一次遇到这个问题的时候，我只是简单地认为是学习率过大导致梯度爆炸
智造王大锤·2022-11-30 15:42

解决YOLOV5出现全为nan和0的问题

显卡为GTX16XX系列的在cuda使用较新版本时会出现该问题。
xiaoxu_飞·2022-11-30 15:42

关于yolov5训练时很多nan的问题

开始时候cuda=11.0，GTX1650，安装torch=1.7.1。自制扑克牌训练yolov5时候发现box啥的都是nan，P和R永远=0.网上说是学习率调小一些，我试了无效。
虎年喵飞飞·2022-11-30 15:11

[深度学习][原创]yolov5在GTX1660Ti上训练nan解决方法

训练时候box,obj，cls一直是nan安装任何版本pytorch无效，更换yolov5-6.0最新版本无效Epochgpu_memboxobjclslabelsimg_size0/2735.64Gnannannan113640解决方法：安装torch==1.9.1+cu102和torchvision==0.10.1+cu102即可解决问题
FL1623863129·2022-11-30 15:10

YOLO系列训练时出现loss出现nan值或者测试时P\R\map全部为0值的解决办法（GTX16xx系列显卡大坑）

目录0前言（用处不大，可以直接看解决办法）1产生问题的原因2解决办法YOLOV5YOLOV72小结☆这个问题是GTX16xx用户的大坑，基本上每个GTX16xx用户使用YOLO系列算法，都会遇到这些问题
有头发的垃圾猿·2022-11-30 15:09

NanoDet-训练自己的数据集

GTX10606G上的Batch-siz
老三是只猫·2022-11-30 01:30

Windows更新NVIDIA显卡驱动

3、我的显卡是GTX1050Ti，所以选择的配置情况如下。
振华OPPO·2022-11-29 19:25

Ubuntu下基于Pytorch的Faster-rcnn环境部署

Faster-rcnn代码下载地址，根据作者要求执行此代码需要Pytorch1.0+Python3.6+CUDA8.0orhigher，我的设备环境如下：Ubuntu18.04+Anaconda3+Pycharm+GTX1650
进击的路飞桑·2022-11-29 13:01

一个使用detectron2的简单实例分割项目实战

配置：ubuntu18.1、python3.6.13、pytorch1.7.1、detectron20.4、gtx2080ti。
三石目·2022-11-28 22:38

CUDA安装

@全体成员为了防止明天讲课前安装和配置耗费过多时间，满足以下条件的同学可以先按照视频指引下载CUDA和CUdnnwindows：「设备管理器->显示适配器->GTX10,20,30开头的都可以（AMD的不可以
小杨变老杨·2022-11-28 21:41

Ubuntu20.04 安装 CUDA10.1 和 CUDNN7.6.5

说明：本人的实验环境为：ubuntu20.04，显卡：GTX1060，已安装Nvidia驱动查看你的NVIDIA显卡驱动是否支持cuda10.1版本。
Micheal超·2022-11-27 01:03

从0开始配置深度学习环境（Python)

环境：显卡：GTX10606GCUDA驱动版本：457.20——11.1.114Python版本：3.8.8Anconda版本：2021.05.11安装CUDA工具包版本：10.2CudNN版本：10.2
我重来不说话·2022-11-26 14:05

OpenPose环境搭建的经历

GTX960？
KItoali·2022-11-26 12:56

ubuntu16.04下Nvidia T1000显卡驱动460、CUDA10.2、CUDNN8安装

CUDA8andlater)SM60orSM_60,compute_60–QuadroGP100,TeslaP100,DGX-1(GenericPascal)SM61orSM_61,compute_61–GTX1080
qq_40247880·2022-11-25 19:06

yolov4 开发环境搭建_WIN10+YOLOv4，windows上完美执行YOLOv4目标检测

我也来个Win10版的~先上一张成功检测的结果图：正文开始1软件安装我的软件环境：WIN10，CUDA10.2，cuDNN7.6.5，python3.7，VS2019，OpenCV3.4.2硬件环境：GTX2080Ti
weixin_39640773·2022-11-25 19:06

【YOLO】YOLOv5安装记录（Ubuntu16.04+GTX1650+CUDA10.2）

1.Miniconda安装参考conda和ros环境共存方法为了防止ROS和conda之间到环境冲突，在安装conda后不要condainit安装完毕后修改.bashrc:gedit~/.bashrc在文件后面添加:aliassetconda='.~/miniconda3/bin/activate'注意上述代码miniconda3部分换成自己的安装目录。2.NVIDIA驱动安装参考ubuntu16
Inaikara·2022-11-25 19:35

【神经网络务实：Deepin Linux 安装使用yolov5】

神经网络务实：DeepinLinux安装使用yolov5前言：一、准备软硬件环境1、主机：IBMs20工作站2、显卡：GTX750TI显卡3、操作系统：DeepinLinux4、安装Opengl二、安装
lissdd·2022-11-25 16:57

Ubuntu16.04+Gtx1080ti+cuda9.0+cudnn7+Anaconda3+opencv3+pytorch+jupyter notebook配置

make-j(((nproc)+1))#这个可以用cpu最快的速度安装Ubuntu16.04:如果出现norootfilesystemdefined，那么是分区时缺少挂载点，就看下面的分区选择弄就行了。由于电脑本身含有win8的系统，在安装linux时，心血来潮把win8给格掉了，grub引导项也随之走了。这里有两个办法可以解决：1.重新安装win8，用diskgenius重新建立分区表。（没尝试
时光机ﾟ·2022-11-25 13:09

Zynq7000系列之芯片引脚功能合集以及引脚分配

在第一章里对Zynq7000系列的系统框架进行了分析和论述，对Zynq7000系列的基本资源和概念有了大致的认识，然而要很好地进行硬件设计，还必须了解芯片的引脚特性，以确定其是否符合我们的选型要求，这些要求包括GTX
Jassica bea·2022-11-25 09:50

【Pytorch】如何正确安装pytorch-gpu

首先本人使用的版本是Anaconda+Pytorch1.8.1+torchvision0.9.0，cuda10.2，显卡为GTX1060，驱动版本441.22一开始在网
weixin_46111444·2022-11-24 18:12

YOLO（二）：YOLOv4在Windows7（GTX960）下的配置+opencv3.1.0+VS2015

提醒：本文为64位Windows7操作系统下GTX960的配置，YOLOv4的数据训练问题还是先挖个坑，后期再更新。
mozun2020·2022-11-24 17:38

cuda11.6配置torch环境（运行yolov5项目）

）下载torch（再次敲重点）从配置环境到运行项目首先推荐一个b站的一个up视频，yolov5目标检测，这里up用的是cuda10.2，我用的是11.6，主要选择什么，大家都是依据自己的显卡（我这里是gtx3060
南寻旧梦·2022-11-24 10:04

windows10 编译pytorch源码

之前gtx1660显卡在高价位卖了，现在只能凑合用gtx650爷爷级显卡。
月下独奏·2022-11-24 09:11

Win10 64下OpenCV+CUDA+Visual Studio 2015配置

一、配置所需1.我的电脑配置Win1064+i5-9300H+GTX1660Ti2.OpenCV配置OpenCV4.3.0下载地址：OpenCV4.3.0Windows下载地址OpenCV扩展下载地址（
ddltucs·2022-11-24 07:56

cuda简单使用（一）

cuda简单使用（一）1.检查自己的DEVICE名本人笔记本所带的GPU是GTX1650importtorchprint(torch.cuda.get_device_name())GeForceGTX16502
峻菌君·2022-11-24 07:27

【环境搭建】Win10系统下卸载并重新安装Anaconda3，安装tensorflow2.8.0（CPU及GPU版），CUDA及cudnn的配置

编辑四、一些其他常用命令：反复安装卸载了两三次，终于安完了，总结一下：系统版本：windows1064位python3.9.7,cuda11.6,cudnn8.4.0,Anaconda4.10.3，显卡：GTX1660
—Xi—·2022-11-24 02:09

PaddleSeg分割实战——汽车活塞卡簧检测项目

1、背景及硬件条件：训练内容：汽车弹簧检测的附铜缺陷检测；训练环境：单卡GTX306
_PNDLSKI·2022-11-23 17:30

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
FightingCV·2022-11-23 17:34

YOLOv5 - 游戏本 GTX1070 和 RTX3070 的 AI 性能对比

目录一、YOLOv5四个模型效果二、GTX1070和RTX3070显卡参数对比三、GTX1070，HPOMENLaptop17-an0xx1.weightsyolov5s.pt2.从摄像头采集图像3.weightsyolov5m.pt4
小手智联老徐·2022-11-23 13:46

RTX30 系列游戏本与台式机、云服务器显卡 AI 计算力对比

目录笔记本显卡：AI大咖性能对比：云服务器显卡对比：MX450单挑GTX1650：新一代移动版显卡性能对比：RTX30系列台式机显卡性能对比：小结：最近考虑用什么显卡来做AI训练，既不想太笨重，又希望有较强的计算能力
小手智联老徐·2022-11-23 13:46

PaadleInference源码编译操作流程

1编译环境（1）操作系统：Ubuntu18.04；（2）处理器：I7-10750H；（3）GPU：GTX1650TiMobile（4）GPU支持：CUDA10.2，cudnn7.6.5，tensorrt6.0.1
红色石榴·2022-11-23 12:35

从零开始搭建深度学习服务器: 基础环境配置（Ubuntu + GTX 1080 TI + CUDA + cuDNN）

从零开始搭建深度学习服务器:基础环境配置（Ubuntu+GTX1080TI+CUDA+cuDNN）首先先声明一下这篇是转载来自:从零开始搭建深度学习服务器:基础环境配置（Ubuntu+GTX1080TI
TraceChen·2022-11-23 06:27

pytorch使用GPU加速--windows11，GTX1650Super

使用的都是anaconda创建的环境1.软件准备下载cuda查看自己的显卡驱动–进入NVIDIA的控制面板然后根据显卡驱动下载对映的cuda查看的网址下载cuda的网址下载cuDNNNVIDIAcuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。cudnn下载网址这个下载需要英伟达的账号，这个正常注册就可以。2.软件安装下载好cuda后，点击安装，安装完成后在终端输入nvc
joey小天使·2022-11-23 00:20

Ubuntu 16.04 Tensorflow 1.4 C++接口 （CUDA 8.0 CUDNN 6.0 OPENCV 4.0.1)

结尾放了一些资源的连接(本文配置所需的所有文件)下期预告，yoloV3+deepsort的ubuntu的移植硬件我的电脑配置：OS:Ubuntu16.04LTSGPU:GTX1080NVIDIA驱动:410.104
Harry6011·2022-11-22 18:10

记深度学习框架安装血泪史

pytorch降级2、caffe基于Anaconda安装编译python接口后记：关于Anaconda安装tensorflow、caffe、opencv1、pytorchOS：ubuntu16.04gpu:GTX1080Ticuda
LilyZJ·2022-11-22 18:01

ubuntu16.04下,虚拟环境中编译caffe源码血泪史

注意：该博客中不包含显卡驱动安装和cuda安装相关教程1、环境Ubuntu16.04LTSconda4.8.2(虚拟环境中为python3.5)GTX1660cuda9.0cudnn7.42、下载caffe
LiBin1103·2022-11-22 18:30

Windows10 mmcv-full mmaction2 mmdection安装及使用记录

首先要确保自己的环境符合要求，参考地址一、CUDA博主的笔记本GPU是GTX1050TI，驱动最高支持版本到CUDA11.5，这里博主还是选用了CUDA10.1，考虑到各种兼容问题。
Enep·2022-11-22 15:14

无VPN的win10 pytorch快速安装方法

作者之前在自己的笔记本电脑上（独显GTX940M），以及服务器上(3080)都安装过pytorch，pytorch的安装按理来说非常简单，只需要在pytorch的官网上选择电脑的适配参数，在虚拟环境中运行安装代码即可
henry_xiong030·2022-11-22 08:28

搭建opencv的GPU(CUDA、CUDNN)环境

系统：ubuntu16.04电脑显卡：GTX8
心如坚石·2022-11-22 03:43

linux 下 pytorch 安装

我的显卡是gtx730M,已经安装linux版本的驱动，安装环境centos8，内核版本Linuxlocalhost.localdomain4.18.0-305.19.1.el8_4.x86_64#1，
robator·2022-11-21 23:55

CUDA out of memory问题解决

但在使用GPU（GTX16504GB）训练时提示如下错误：RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate20.00MiB(GPU0;4.00GiBtotalcapacity
冰激凌啊·2022-11-21 11:10

win10+GTX1050+CUDA9.0+cudnn7.6

Windows10+GTX1050安装CUDA9.0和cudnn9.6近期需要在自己笔记本上运行一些程序，由于CPU算力受限，我就打算在自己的老机子上再折腾一把，我的GPU是GTX1050，都说官方貌似没有给出与
石头儿啊·2022-11-21 10:49
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