capability

干货|app自动化测试之Capability 使用进阶

Capability是一组键值对的集合（比如："platformName":"Android"）。Capability主要用于通知Appium服务端建立Session需要的信息。
·2023-02-22 16:42

UserWarning:NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU with CUDA capability sm_86 is not compatible with th

今天打算学习一下简单的深度学习模型，然后在网上找了一段简单的代码找的代码网站如下：Pytorch实战1：LeNet手写数字识别(MNIST数据集)_sunqiande88的博客-CSDN博客复制拷贝之后在VSCode上面运行发现出了下面这个错误PSD:\vscode\code>pythonday1013.pyD:\Anaconda3\File\lib\site-packages\torchvisi
tp_0moyi0·2023-02-06 07:27

第一个Appium自动化脚本

macOS10.14.3python2.7appium1.6.3Android4.4.2模拟器&Android9Honor测试APP：考研帮Android3.1.0测试场景自动安装考研帮app,然后启动app测试步骤获取待测试app的packageName和Acitivity配置Capability
丫丫的简书_·2023-02-05 18:06

【深度学习】001 检测CUDA、cuDNN、Pytorch是否可用

`torch.cuda.get_device_capability()`7.`torch.c
默子要早睡.Histone·2023-02-03 21:39

Capability vs ability

Thedifferenceinmeaningbetweenthewordsabilityandcapabilityisprettythin.Capabilityisusuallydefinedasthefeatureofbeingcapableofsomething....Abilityisawordthatpertainstobeingable.Thismeansthatwhenoneiscon
乐溪不是我·2023-02-03 06:29

V4L2设备可用的指令

videodev2.h头文件中，定义了很多ioctl()的指令，以宏定义的形式提供（VIDIOC_XXX），如下所示：#defineVIDIOC_QUERYCAP_IOR(‘V’,0,structv4l2_capability
小小菜鸡叶不凡·2023-02-02 12:47

iOS10推送（APNS）App+后端实现

Xcode里的相关配置如下：Capability设置APP实现获取DeviceToken和处理通知，直接贴代码：AppDelegate.h:#ifdefNSFoundationVersionNumber_iOS
tomfriwel·2023-01-30 14:52

iOS自动化真机测试验证环境过程中常见问题解析

真机使用的Capability与模拟器不同，真机测试需要如下的Capability方式一：设置App路径，启动App（自动安装App）{"app":"/Users/seveniruby/Library/
·2023-01-30 11:22

Day 9两个模型（班级分享的）

3C模型3C模型1.Capability能力：你有足够的能力来服务客户，或者你的产品足够好2.Compatibility匹配：你的产品或服务，能够匹配客户的需求3.Confidence信心：你的言谈、举止或者你的产品宣传
雪花_cc92·2023-01-28 16:35

服务器NVIDIA A30报错：NVIDIA A30 with CUDA capability sm_ 80

服务器NVIDIAA30使用PyTorch训练模型时报错：NVIDIAA30withCUDAcapabilitysm_80isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.报错如下NVIDIAA30withCUDAcapabilitysm_80isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.Thecu
Elizabeth-sun·2023-01-28 11:35

《About Face4》 读书笔记

功用性（capability）：【涉及对象】技术人员
CosyHades_吴卓航·2023-01-26 18:43

CSPNET: A NEW BACKBONE THAT CAN ENHANCE LEARNING CAPABILITY OF CNN的一些理解

摘要以往目标检测的backbone需要更多的计算资源，作者提出的跨阶段局部连接在不减少精度的前提下可以减少20%的计算量，CSPNet可以去取代以ResNet，ResNext和DenseNet为backbone的框架。Introduction神经网络之前认为越深越宽越好，但是这样会带来极大的计算量，这样在很多设备上都用不了。虽然有一些方法是用于mobileCPU例如mobilenet，shuffl
liiiiiiiiiiiiike·2023-01-16 09:39

论文笔记（十二）【CSPNet】CSPNET: A NEW BACKBONE THAT CAN ENHANCE LEARNING CAPABILITY OF CNN

目录1，参考2，CSPNet介绍3，CSPNet的贡献4，CSPNet的结构5，CSP思想的应用6，FPN设计/ExactFusionModel7，总结1，参考YOLOv4之CSPNet深度学习_经典网络_CSPNet网络详解CSPNet论文笔记之CSPNet增强CNN学习能力的Backbone:CSPNet2，CSPNet介绍YOLOv4中的backbone使用的是CSPNET,还是得到了Ale
CV-杨帆·2023-01-16 09:36

appium capabilities封装到单独的 YAML

  在配置capability时，各个参数都是在代码里面固定的，比如：desired_caps[‘deviceName’]=‘127.0.0.1:62001’，如果设备和测试的app发生改变就需要去代码里面一个个修改
冯大少·2023-01-10 16:38

GPU计算能力（Compute Capability）那些事儿

每日一歌，分享好心情：你莫走关于nvidia计算能力的一切，看完这篇文章足够用了…一、常见gpu卡计算能力查询https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#compute部分gpu计算能力：二、计算能力是什么东东计算能力（ComputeCapability）并不是指gpu的计算性能nvidia发明计算能力这个概念是为了标识设备的核心架构、gpu硬件支持的功能和指令，
小白龙呢·2023-01-10 09:07

CUDA和Compute Capability

ComputeCapability参考指示GPU硬件能够支持的特性，可以被应用参考哪些特性可以运行。这里能够找到不同ComputeCapability对应的硬件特性。比如我的笔记本搭载了一块Geforce830m，ComputeCapability为5.0，硬件特性为另外有关技术细节比如1d,2d贴图的内存大小的指标也可以找到CUDA-EnabledGPUs参考比如我的笔记本搭载了一块Geforc
greatofdream·2023-01-08 10:30

【genius_platform软件平台开发】第五十六讲：Linux系统之V4L2视频驱动-VIDIOC_QUERYCAP 查询设备能力代码详解

1.应用层代码2.驱动层代码2.1v4l_querycap函数2.2vidioc_querycap函数1.应用层代码函数使用:intioctl(intfd,intrequest,structv4l2_capability
隨意的風·2023-01-07 08:51

踩坑记--xx with CUDA capability sm_75 is not compatible with the current PyTorch installation.

torch1.6使用官网的安装命令完成后进行测试,出现了错误torch.cuda.get_device_name(0)torch.cuda.is_available()torch.cuda.device_count()torch.cuda.current_device()python3.6/site-packages/torch/cuda/__init__.py:125:UserWarning:T
前尘昨夜此刻·2022-12-31 16:48

GeForce RTX 3080 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.

1.通过最近装cuda环境研究发下仅仅通过以下命令是不能够测试cuda是否可以正常使用的。importtorch#我在python的命令环境测试该命令返回是True的但是在runtorch程序的时候报错torch.cuda.is_available()2.如果想要测是你的cuda版本torch是否可以使用，使用以下命令测试可能会更好。importtorchtorch.zeros(1).cuda()
weixin_43751285·2022-12-31 16:48

A100-PCIE-40GB with CUDA capability sm_80 is not compatible with the current PyTorch installation

使用以下命令进行安装，成功安装运行：pip3installtorch==1.9.0+cu111torchvision==0.10.0+cu111torchaudio==0.9.0-fhttps://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
AllyLi0224·2022-12-31 16:12

Nvidia的显示GeForce GT 1030的算力(compute capability)到底是多少?(附查询自己显卡算力的方法)

在配置深度学习训练环境的时候，我们都需要知道自己显卡的算力是多少。博主目前使用的电脑的显卡型号为GeForceGT1030，如下图所示：用CSDN上找到的Nvidia官网链接去查找GeForceGT1030的算力，链接如下：https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-gpus#compute结果发现其中居然没有GeForceGT1030，于是到百度和CSND上一
昊虹AI笔记·2022-12-29 20:57

【GPU算力】GPU Compute Capability

CUDAGPUs|NVIDIADeveloperhttps://developer.nvidia.com/cuda-gpuswindows10上源码编译OpenCV并支持CUDA|compileopencvwithCUDAsupportonwindows10-kezunlin-博客园(cnblogs.com)https://www.cnblogs.com/kezunlin/p/11880827.h
十年一梦实验室·2022-12-29 20:45

显卡对应的Compute Capability值

目录GeForceandTITANProductsGeForceNotebookProductsNVIDIAQuadroandNVIDIARTXDesktopGPUsNVIDIAQuadroandNVIDIARTXMobileGPUsTeslaWorkstationProductsNVIDIADataCenterProductsJetsonProductsDesktopProductsMobile
Op_chaos·2022-12-29 20:44

[转载] GPU Compute Capability表

参考自：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus我的显卡是GTX1650Ti和1050,直接CTRL+F搜索就OK分别是：7.5和6.11.支持CUDA的数据中心产品CUDA-EnabledDatacenterProductsTeslaWorkstationProductsGPUComputeCapabilityTeslaK803.7TeslaK403.5Tes
氵文大师·2022-12-29 20:13

Your GPU Compute Capability计算能力

由于nvidia官网经常卡顿，所以把计算能力列在这里，方便查看。https://developer.nvidia.com/cuda-gpusCUDA-EnabledDatacenterProductsTeslaWorkstationProductsGPUComputeCapabilityTeslaK803.7TeslaK403.5TeslaK203.5TeslaC20752.0TeslaC2050
kira_Y·2022-12-29 20:41

WIN10剪切板打不开无法调用win+v无法打开

1.确认设置——>剪切板设置——>剪切板打开2.第一步打开之后仍然无法调用尝试第二步管理员运行cmd——>输入以下命令DISM/Online/Add-Capability/CapabilityName
喜马高·2022-12-26 18:11

iOS自动化真机测试验证环境过程中常见问题解析

真机使用的Capability与模拟器不同，真机测试需要如下的Capability方式一：设置App路径，启动App（自动安装App）{"app":"/Users/seveniruby/Library/
测试人子期·2022-12-24 19:35

TensorFlow不支持GPU问题解决-The minimum required Cuda capability is 3.5

2019-04-1011:45:33.147110:Itensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1455]Ignoringvisiblegpudevice(device:0,name:GeForceGTX870M,pcibusid:0000:01:00.0,computecapability:3.0)withCudacomputecapabi
幼儿园传奇大侠·2022-12-19 00:53

Nvidia GeForce GT730不支持Pytorch 1.2.x GPU功能与可能解决办法及Pytorch各版本CUDA Capability兼容列表

问题：近期在Windows10Pro64位系统下，想基于PytorchGPU版本进行时间序列LSTM模型的训练，机器配置为数年前的硬件，显卡是NvidiaGeForceGT730，CUDA版本是11.4，如下所示：在安装了NvidiaWindows相关驱动及CUDA工具包之后，根据官方推荐，进行了如下安装：PreviousPyTorchVersions|PyTorch#CUDA11.3pipins
指点河山·2022-12-19 00:51

NVIDIA GeForce RTX 3080 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch

遇到的问题最近在带4卡GeForceRTX3080的服务器上安装了一个高版本的pytorch，发现在运行如下命令时报如下错误：运行命令如下：importtorchprint(torch.__version__)print(torch.cuda.is_available())torch.zeros(1).cuda()print(torch.cuda.get_arch_list())报错如下：NVID
cltdevelop·2022-12-15 09:32

Nvidia GPU 最新计算能力表（CUDA Compute Capability）

对于深度学习，官方指出在GPU算力高于5.0时，可以用来跑神经网络JetsonProductsGPUComputeCapabilityJetsonAGXXavier7.2JetsonNano5.3JetsonTX26.2JetsonTX15.3TegraX15.3GeForceandTITANProductsGPUComputeCapabilityGeForceRTX30908.6GeForceR
Dust_Evc·2022-12-13 15:20

GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.

https://blog.csdn.net/Paramagnetism/article/details/115221478https://blog.csdn.net/Paramagnetism/article/details/115221478https://blog.csdn.net/Paramagnetism/article/details/115221478我的显卡是RTX3090，安装了C
杜比斯特威·2022-12-10 19:09

【Bug解决】NVIDIA GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with ...

报错描述NVIDIAGeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm_37sm_50sm_60sm_70.IfyouwanttousetheNVIDIAGeForceRTX30
不吃饭就会放大招·2022-12-10 19:32

NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU with CUDA capability sm_86 is not compatible

跑模型时，出现以上状况。原因是3060的显卡和安装的CUDA版本与pytorch版本不兼容。本着重新安装可以解决99%问题的心态。我先卸载之前torch版本。去官网StartLocally|PyTorch下载最新版本问题已解决
阿、申·2022-12-08 13:20

【故障诊断】【Ubuntu服务器】NVIDIA GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the curre

【故障诊断】【Ubuntu服务器】NVIDIAGeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurreentPyTorchinstallation.报错信息故障解读报错信息故障解读我们的显卡是3090，因此算力是sm86，也就是说，算力8.6。但是当前的PyTorch依赖的CUDA版本支持的算力只有3.7、5.0、6.0、7.
鲤鱼王的成长之路·2022-12-07 07:25

报错解决之GeForce RTX *** with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch...

Index目录索引报错信息问题分析解决方法参考报错信息深度学习神经网络模型训练的时候，可能会报出如下错误：GeForceRTX***withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm_37sm_50sm_6
哈哈哈哈哈嗝哈哈哈·2022-11-29 16:23

Laptop GPU with CUDA capability sm_86 is not compatible with current PyTorch

LaptopGPUwithCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewithcurrentPyTorch问题描述：“具有CUDA功能的笔记本GPUsm_86与当前PyTorch不兼容”先明白这个顺序对应关系:GPU->CUDA->pytorch那原因就有三种：原因一：显卡与CUDA版本不对应说白了就是显卡越好就要装版本更高的CUDA，下图为显卡算力图和CUDA要求的算力图
LFY437726093·2022-11-29 16:46

解决：NVIDIA GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with ...

报错描述：NVIDIAGeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm_37sm_50sm_60sm_70.IfyouwanttousetheNVIDIAGeForceRTX3
nocol.·2022-11-20 20:04

【PyTorch问题】GeForce RTX 3070 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch..略

问题描述：GeForceRTX3070withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm_37sm_50sm_60sm_61sm_70sm_75compute_37.IfyouwanttousetheGeF
冰糖炖冰糖·2022-11-19 21:19

使用pytorch的时候，报错NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti with CUDA capability sm_86 is not compatible with xxx的解决方法

  报错信息如下：torch/cuda/__init__.py:104:UserWarning:NVIDIAGeForceRTX3080TiwithCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm_37sm_50
zeeq_·2022-11-19 21:45

GeForce RTX 3070 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch.

此前一直使用tensorflow2最近入坑pytorch配置环境后，使用时pytorch出现GeForceRTX3070withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorch.按照我之前的教程，ubuntu20.04配置pytorch深度学习环境+SSD目标检测_一只小菜鸟的博客-CSDN博客_ubuntu配置pytorch环境总体流
白色小靴·2022-11-19 21:45

GeForce RTX 3080 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.

GeForceRTX3080withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm_37sm_50sm_60sm_61sm_70sm_75compute_37.一、问题二、CUDA版本三、解决1.安装官方推荐的
ReverieZH·2022-11-19 21:15

GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.

显卡是RTX3090，一开始装的cuda11.0和pytorch1.7.1，报如上的错误，将近搞了一周，了解到cuda和torch必须同时安装，翻到了这博客救了我GeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation._杜比斯特威的博客-CSDN博客pipinstalltorch==
2018_XWJ·2022-11-19 21:14

NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch

RTX3090的算力是8.6，但是当前的PyTorch依赖的CUDA版本支持的算力只有3.7、5.0、6.0、7.0算力7.0的显卡可以在支持最高算力7.5的CUDA版本下运行，但是算力7.5的显卡不可以在支持最高算力7.0的CUDA版本下运行。同理算力8.x的显卡不可以在支持最高算力7.x的CUDA版本下运行解决办法：重新安装cuda11.1和cudann8.2.0https://blog.cs
代码小白的成长·2022-11-19 21:44

GeForce RTX 3060 Laptop GPU with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch in

1、问题2、原因3、解决1、问题运行pytorch程序时报错:GeForceRTX3060LaptopGPUwithCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm_37sm_50sm_60sm_61sm_70s
蠕动的爬虫·2022-11-19 21:44

NVIDIA GeForce RTX ***CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.

错误展示：NVIDIAGeForceRTX3070withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm_37sm_50sm_60sm_70.IfyouwanttousetheNVIDIAGeForceRTX3
这个人很懒，还没有设置昵称...·2022-11-19 21:13

NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU with CUDA capability sm_86 is not compatible with current PyTorch

NVIDIAGeForceRTX3050LaptopGPUwithCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm_37sm_50sm_60sm_70root@7cd0ba7d49bc:/app#pythonPy
shelutai·2022-11-19 21:43

【Bug解决】GeForce RTX 3070 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch.

问题分析F:\软件打包\Dislden_yolo_210510\torch\cuda\__init__.py:104:UserWarning:GeForceRTX3070withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabil
摇曳的树·2022-11-19 21:12

GeForce RTX 3060 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.

问题描述：GeForceRTX3060withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm_37sm_50sm_60sm_61sm_70sm_75compute_37.问题原因：没有或未正确安装CUDA和Cu
乌云tail·2022-11-19 21:11

GeForce RTX 3080 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation

GeForceRTX3080withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation错误详细描述：GeForceRTX3080withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinsta
coder_zrx·2022-11-19 21:11
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