cuda&深度学习环境

已解决：conda找不到对应版本的cudnn如何解决？

1.解决方法配置深度学习环境时，打算安装cudatoolkit11.2和cudnn8.1，当使用condainstallcudnn==8.0时，却搜索不到这个版本的包，解决方法如下：condasearchcudnn-cconda-forge
Tony Einstein·2023-11-01 04:17

docker+

Kafka_deepstreamdocker_羽化登仙°的博客-CSDN博客https://soulteary.com/2022/05/20/use-docker-to-run-huggingface-models.htmldocker完整深度学习环境搭建
无名份的浪漫2018·2023-10-31 22:58

w11+wsl+3060安装cuda等深度学习环境

把一切都重新又梳理学习了一遍，然后发现很多事情其实没必要弄0.显卡驱动、nvidia-smi、cuda、nvcc、cuDNN、pytorch、cudatoolkit与它们之间的关系笔者本人鸟枪换炮了，还是wsl环境香，但是按照官方教程跑完后，遇到了bugRuntimeError：NoCUDAGPUsareavailable，于是强行再把之前一知半解的部分弄明白了。显卡驱动：刚需部分，wsl环境下有
SofiaT·2023-10-31 16:58

服务器安装Pytorch深度学习环境

最近要开始准备毕设啦，决定写一篇关于如何在实验室服务器安装Pytorch深度学习环境的博客，因为我使用的基本是Pytorch所以如果是使用Tensorflow的小伙伴就可以滑走啦~服务器统一安装过程创建文件夹
申申あ·2023-10-30 17:55

python Tensorflow-GPU 环境搭建（win11）

CUDA12.1Update1ReleaseNotes(nvidia.com)查看该显卡驱动型号对应的cuda型号（支持的cuda最高型号）如下图可以看到我的最高能支持到cuda11.8ps：以上步骤参考：win11配置深度学习环境
m0_58709899·2023-10-30 16:24

Windows Server 2019服务器远程桌面服务部署+深度学习环境配置教程

文章目录1.安装WindowsServer20192.开启WLAN服务3.固定IP地址4.开启远程桌面服务4.1添加远程桌面服务4.2激活服务器4.3安装许可证5.配置远程桌面服务5.1配置许可证服务器和授权模式5.2配置连接模式5.3启用计算机的远程功能5.4设置用户能使用简单密码6.配置CUDA环境6.1更新驱动6.2安装CUDA6.3安装cuDNN6.4配置环境变量7.配置Anaconda+
吃元子·2023-10-28 20:21

《从零开始大模型开发与微调 ：基于PyTorch与ChatGLM》简介

本书共18章，内容包括人工智能与大模型、PyTorch2.0深度学习环境搭建、从零开始学习PyTorch2.0、深度学习基础算法详解
新知图书·2023-10-26 10:38

【环境】Linux下Anaconda/ Miniconda安装+百度Paddle环境搭建+Cudnn（3090显卡+CUDA11.8+cudnn8.6.0）

mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/下载链接：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/其他深度学习环境相关博文
曾小蛙·2023-10-24 15:17

动手学深度学习-准备工作-利用WSL2安装Ubuntu系统并搭建深度学习环境

目录1.WSL2安装Ubuntu系统1.1打开启用或关闭Windows功能1.2下载ubuntu1.3更新内核2.深度学习环境搭建2.1安装miniconda2.1.1创建虚拟环境2.1.2激活环境2.2
库行僧·2023-10-22 19:14

Windows10+Python3.7.8搭建深度学习环境

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[1]win10+MX350显卡+CUDA10.2+PyTorch安装过程记录深度学习环境配置
cairne song·2023-10-19 02:52

win10+MX350+CUDA+TensorFlow 安装

pro13，显卡MX350（结论在最后，过程可以跳过）之前只用过CPU跑TensorFlow,速度太慢了，MX350显卡相当于阉割GTX1050，所以想尝试下用自带的MX350显卡跑刚开始参考过这个帖子→深度学习环境配置但是他是跑
jackrma·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

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
「已注销」·2023-10-19 02:15

ubuntu20.02安装显卡驱动常见问题总结

ubuntu20.02安装显卡驱动常见问题总结最近使用到ubuntu这个系统，因为第一次使用，所以也遇到了许多问题，前前后后差不多花了三周才把深度学习环境安装好。
shen.GX·2023-10-18 17:59

Ubuntu20.04配置深度学习环境

Ubuntu20.04配置深度学习环境对于一台新Ubuntu20.04主机，想要直接进行深度学习模型的训练，需要进行一些常规配置。本文针对的情况包括物理机和虚拟机。
zh4men9·2023-10-17 21:43

【RTX 3060Ti 深度学习环境配置图文（安装Anaconda、VScode、CUDA、CUDNN、pytorch）】

RTX3060Ti深度学习环境配置图文（安装Anaconda、VScode、CUDA、CUDNN、pytorch）配置安装驱动一、安装Anaconda1.1Anaconda简介1.2下载Anaconda1.3
ClownMagize·2023-10-17 02:12

deepin系统下搭建GPU深度学习环境

最近折腾了一个deepin系统，尝试配置了一下pytorch和tf对应的gpu版本，走了不少弯路。其实整个流程不出错误的话非常简单，这里简单做一下备忘。显卡驱动配置目前新版本的deepin系统都自带一个显卡驱动管理器，被这个东西坑哭了。使用这个安装的闭源驱动和英伟达官方的驱动是有区别的，虽然都可以nvidia-smi命令查看驱动状态，但是如果安装了这个驱动，后面的步骤无法识别的。1下载官方驱动去英
Max_7·2023-10-17 00:44

win10下双硬盘做深度linux,win10+ubuntu18双硬盘双系统安装记录+深度学习环境搭建...

Ubuntu18.04下深度学习环境搭建借了一个烧录好的ubuntu16的u盘，可惜的是安装中出现了各种问题，进入不了安装界面
李轶林·2023-10-16 21:55

YOLOv5训练自己的数据集(超详细)

YOLOv5训练自己的数据集整个过程主要包括：环境安装----制作数据集----模型训练----模型测试----模型推理一、准备深度学习环境本人的笔记本电脑系统是：Windows10首先进入YOLOv5
m0_61687959·2023-10-16 00:32

Windows下深度学习环境配置(CPU&GPU版本)【李沐-动手学深度学习】

【最详细的Windows下PyTorch入门深度学习环境安装与配
YprgDay·2023-10-15 19:43

深度学习环境 | Linux下安装，卸载，查看pytorch版本

一在Linux下安装pytorch1进入Linux环境以后新建一个名为pytorch的虚拟环境，执行以下代码：condacreate-npytorchpython=3.82激活新建的pytorch虚拟环境，执行以下代码：condaactivatepytorch#conda版本较新使用这条代码3使用conda安装pytorch的版本，执行以下代码：condainstallpytorchtorchvi
Qodi·2023-10-14 17:50

英伟达NVIDIA驱动安装

或者是我们在配置深度学习环境时候，需要手动安装驱动。官网地址：官方高级驱动搜索|NVIDIA我们选择好自己需要的驱动后直接安装即可下载的时候，选择自己需要的驱动版本。
清纯世纪·2023-10-13 13:56

DOCKER UBUNTU 配置

***TensorRT8.2.1.8安装笔记(超全超详细)|Docker快速搭建TensorRT环境-知乎1：DOCKER深度学习环境基本要素1.Docker部署深度学习服务器，CUDA+cudnn+ssh
齐名南·2023-10-13 02:04

搭建Keras深度学习环境(Win10)

前言如果不管你是一个深度学习小白，还是需要快速建立模型解决方案的数据科学家，Keras都是你的不二选择。Keras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基于Tensorflow、Theano以及CNTK后端。Keras为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果。现在我要介绍如何在Windows10下安装Keras废话不多说先介绍一下我的电脑的情况：操作系统：win
海猫HaiMao·2023-10-12 04:35

2023最新WSL搭建深度学习平台教程（适用于Docker-gpu、tensorflow-gpu、pytorch-gpu)

尤其像博主这样的懒人，又不喜欢创建虚拟环境，过段时间又忘了环境和包的人，经常会让自己电脑里装了各种深度学习环境和python包。长时间会导致自己的项目文件和环境弄的很乱。
金秋Z·2023-10-12 00:06

Paddle GPU版本需要安装CUDA、CUDNN

完整的教程深度学习环境配置：linux+windows系统下的显卡驱动、Anaconda、Pytorch&Paddle、cuda&cudnn的安装与说明-知乎这篇文档的内容是尽量将深度学习环境配置(使用
zery·2023-10-11 22:26

深度学习环境搭建【显卡算力、CUDA、pytorch、tensorflow选择】

总结：深度学习环境搭建【显卡算力、CUDA、pytorch、tensorflow选择】一、了解自己的显卡，确定其对应的算力二、根据算力、显卡驱动，选择cuda版本三、pytorch版本选择四、tensorflow
JLGao的博客·2023-10-11 17:58

手动本地安装conda的第三方库

背景最近在将自己电脑上的深度学习环境迁移到另一台电脑上，但由于网络限制，在下载一些第三方库时会异常缓慢，故此时采用手动安装方式。
起名好难（# #）·2023-10-09 22:41

配置深度学习环境：在Windows中安装CUDA,Pytorch GPU版本

安装须知：先从创建虚拟环境说起~在Anaconda中创建python版本为3.9，名称为d2l的虚拟环境condacreate--named2lpython=3.9-y补充：查看base下所有的虚拟环境condaenvlist虚拟环境创建之后成功，出现以下提示信息：查看base环境下目前安装的包：condalist虚拟环境创建之后，进入并激活虚拟环境：condaactivated2l注：在下载py
猫姑娘lea·2023-10-08 19:39

MacOS搭建深度学习环境遇到的坑

MacOS搭建深度学习环境遇到的坑码：深度学习环境搭配指南1、anaconda中配置OpenCV时，始终报错MultipleErrorsEncountered删除缓存的包：condaclean--packages
二手卡西欧·2023-10-08 02:53

pytorch算力与有效性分析

pytorchWindows中安装深度学习环境参考文档机器环境说明3080机器Windows11qt_env满足遥感CS软件分割、目标检测、变化检测的需要gtrs主要是为了满足遥感监测管理平台（BS）系统使用的
WindOfMayGIS·2023-10-07 09:59

重装系统(配置环境)

这里写目录标题0.重装系统1.python1.1anaconda1.2pycharm1.3深度学习环境配置2.java2.1.安装JDK2.2.配置JDK环境变量2.3IDEA2.4Maven3.大数据
program chef·2023-10-06 09:49

Win10系统中GPU深度学习环境配置记录

运行环境系统：Win10处理器Intel(R)Core(TM)[email protected]机带RAM16.0GB设备IDA18D4ED3-8CA1-4DC6-A6EF-04A33043A5EF产品ID00342-35285-64508-AAOEM系统类型64位操作系统,基于x64的处理器显卡：NVIDIAGeForceRTX2070驱动程序版本:30.0.15.1252驱动
空中旋转篮球·2023-10-05 13:32

window下深度学习环境配置遇到问题

更新ing1、不能安装torch==1.6.0解决办法pipinstalltorch==1.6.0-fhttps://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html不能安装torchvision==0.7.0（解决方法同上）2pycocotools安装失败./common/maskApi.c(8):fatalerrorC1083:无法打开包括文件:“math.
babyzbb636·2023-10-03 21:26

第二步 docker以及deepo

windowsWSL2ubuntu安装deepo深度学习环境第二步docker以及deepo1.windows部分CUDAonWSLNVIDIADriversforCUDAonWSL,includingDirectMLSupport
SeverusS_0f4a·2023-10-03 14:40

Ubuntu配置深度学习环境（TensorFlow和pyTorch）

文章目录一、CUDA安装1.1安装显卡驱动1.2CUDA安装1.3安装cuDNN二、Anaconda安装三、安装TensorFlow和pyTorch3.1安装pyTorch3.2安装TensorFlow2四、安装pyCharm4.1pyCharm的安装4.2关联anaconda的Python解释器前言：最好是去这里看一下TensorFlow对应的CUDA版本，按照要求的版本安装，我是因为有其他程序
ZARD帧心·2023-10-01 04:23

【搭建yolox深度学习环境】

这里写目录标题一、环境配置二、安装所需库文件2.1安装apex一、环境配置首先进行yolox模型的下载：YOLOX(gitcode)或者YOLOX(github)并选择自己所需的权重模型，如-s-m-l等（.pth文件）如果需要进行labview的使用，需要onnx模型则：YOLOX-onnx(github)二、安装所需库文件网上多数为直接进行pip-rrequirements.txt，但执行完成
ClownMagize·2023-09-28 07:13

个人Ubuntu安装配置

CUDA8.03、安装cudnn三、换源1、备份源文件2、更换源文件3、更新四、中文输入法五、Deepin依赖下软件安装六、UbuntuSoftware软件安装1、使用原生Linux系统下软件2、安装深度学习环境七
越溪·2023-09-27 09:14

docker配置及使用

docker常识科普docker有镜像(images)，容器(container)有位大神配置好了深度学习环境全家桶-deepodocker服务器配置小白，没机会碰管理员权限，说来惭愧，后续再补docker
guanghuixu·2023-09-27 08:35

零基础教程：使用yolov5训练无人机VisDrone数据集

github.com/ultralytics/yolov52.没有梯子的在百度网盘下载：链接：https://pan.baidu.com/s/148B6HG1nhxHDrS-9s-CVgg提取码：llnz3.打开深度学习环境
Dragon_0010·2023-09-26 06:26

TensorRT简介

但在部署推理时，为了降低成本，往往使用单个GPU机器甚至嵌入式平台（比如NVIDIAJetson）进行部署，部署端也要有与训练时相同的深度学习环境，如caffe，TensorFlow等。
AoDeLuo·2023-09-24 05:03

深度学习P8-YOLOv5-C3模块识别

本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制我的环境：1.语言：python3.72.编译器：pycharm3.深度学习环境：torch1.8.0+cu111torchvision0.9.0
我也不太懂·2023-09-23 03:39

使用 Docker 安装深度学习环境

教程｜使用Docker安装深度学习环境用Docker安装深度学习环境，轻量、方便！整个系统大小仅需2~3G，用完还能带着走！
叫我老村长·2023-09-22 22:31

小白请进，深度学习环境完整安装(Python+Pycharm+Pytorch cpu版)

在这里，我们将引导您逐步完成深度学习环境的完整安装，助您踏上从Python到PyTorch的探索之旅。
GykRay·2023-09-22 14:45

深度学习环境搭建——之PyCharm安装配置

深度学习环境搭建——之PyCharm安装配置参考：1，https://www.runoob.com/w3cnote/pycharm-windows-install.html书接上回，继续开始PyCharm
呓语煮酒·2023-09-21 16:39

深度学习环境搭建——之Anaconda3安装配置

一个深度学习环境的搭建，我根据使用的软件情况以及我自己的安装顺序，大致分为了四部分，Anaconda安装配置，CUDA
呓语煮酒·2023-09-21 16:38

Nvidia深度学习环境安装

深度学习大型模型训练和部署，需要使用GPU，使用Pytorch、Tensorflow等深度学习框架之前需要安装驱动环境,本文系统环境：ubuntu22.04系统，四张3090显卡安装显卡驱动下载：选择显卡类型，下载驱动驱动下载路径：官方驱动|NVIDIA
一步一步HH·2023-09-21 02:34

【深度学习】准备个人数据集、YOLOV5 模型的训练和测试

上一篇描述了在win10下，基于anaconda&pytorch的深度学习环境的准备搭建过程，下面进行个人数据集的准备，YOLOV5的代码下载测试，训练个人数据集测试识别效果。
Life&Dream·2023-09-20 09:02

03【深度学习】YOLOV5-WIN11环境搭建（配置+训练)

一、深度学习环境搭建：Win11+CUDA+Pytouch+Anaconda本篇文字是【深度学习】YOLOV5-WIN11环境搭建（配置+训练)，首先介绍win11下基于Anaconda、pytorch
爱吃面的猫·2023-09-20 09:58

win10用conda搭建基于GPU的深度学习环境

目录1.检查电脑配置1.1查看电脑是否有GPU1.2查看GPU的型号是否支持CUDA2.安装需要的软件（anacond）2.2安装anaconda2.2.1安装的小细节2.2.1手动配置系统变量3.用conda搭建虚拟环境3.1在基础环境（base）中创建虚拟环境3.2虚拟环境的配置4.PyCharm切换代码运行环境5.结语前言（第一次接触GPU跑深度学习的同学可以look一下）误区1：每个代码都
深渊里也有光·2023-09-18 00:48

懒人式迁移服务器深度学习环境（完全不需要重新下载）

想迁移原来服务器上的深度学习环境，但又觉得麻烦懒得重新安装一遍anaconda、pytorch？有没有办法能不费吹灰之力直接迁移？接下来跟着我一起，懒汉式迁移。  
pip install USART·2023-09-16 21:08
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