cuda混合编程第25页

CUDA简介——CUDA内存模式

1.引言前序博客：CUDA简介——基本概念CUDA简介——编程模式CUDA简介——For循环并行化CUDA简介——Grid和Block内Thread索引CUDA内存模式，采用分层设计，是CUDA程序与正常

mutourend·2023-12-04 23:11

CUDA简介——编程模式

1.引言前序博客：CUDA简介——基本概念CPU是用于控制的。即，host控制整个程序流程：1）程序以Host代码main函数开始，然后顺序执行。Host代码是顺序执行的，并执行在CPU之上。

mutourend·2023-12-04 23:10

CUDA简介——基本概念

1.引言使用GPU的主要原因在于GPU的超级算力。GPU相对CPU的两大优势在于：1）巨大的计算吞吐量2）超级高的内存带宽下图展示了NVIDAGPU和Intel处理器的计算吞吐量在过去十来年的增长变化，对应的计算单位为每秒10亿次浮点运算。绿线表示NVIDA系列GPU在不同时间点的计算吞吐量变化。蓝线表示Intel系列CPU在不同时间点的计算吞吐量变化。以GeForceGTXTITAN为例：所提供

mutourend·2023-12-04 23:40

CUDA简介——同步

1.引言前序博客：CUDA简介——基本概念CUDA简介——编程模式CUDA简介——For循环并行化CUDA简介——Grid和Block内Thread索引CUDA简介——CUDA内存模式本文重点关注Thread

mutourend·2023-12-04 23:39

【已解决】ModuleNotFoundError: No module named ‘tensorboardX‘

infromtensorboardXimportSummaryWriterModuleNotFoundError:Nomodulenamed'tensorboardX'解决办法pipinstalltensorboardX但是这里需要注意的一点是，由于我用的是cuda118

鳗小鱼·2023-12-04 20:57

pytorch使用GPU炼丹笔记

如何使用GPU训练/测试模型使用单GPU设置设备将数据转换成CUDA张量将模型参数转换成CUDA张量使用指定GPU1.使用CUDA_VISIBLE_DEVICES。

赤坂·龙之介·2023-12-04 16:45

安装CUDA，CUDNN和tensorflow-gpu涉及的一些网站

经过测试的构建配置，查看CUDA、CUDNN、Tensorflow、python版本匹配点击查看：https://www.tensorflow.org/install/source_windows?

米个蛋·2023-12-04 14:01

有用的安装Pytorch Debug网站

一、Pytorch官网https://pytorch.org/用于下载指定版本的pytorch（根据自己电脑上的python版本和cuda版本）二、Cuda安装官网https://developer.nvidia.com

BugMaker2002·2023-12-04 13:22

Ubuntu 18.04.3 LTS上调试LIFT: Learned Invariant Feature Points

本人电脑配置：处理器：Intel®Core™[email protected]×8显卡驱动：NVIDIA430CUDA：10.0和8.0（8.0是后来安的）cuDNN：7.4.2和5.1.10（5.1.10

赖子啊·2023-12-04 10:54

Pytorch实现bidirectional_recurrent_neural_network

Importnecessarypackages.importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms#Deviceconfiguration.device=torch.device('cuda'ifto

AIHUBEI·2023-12-04 10:02

Pytorch实现生成对抗网络GAN(generative_adversarial_network)

Importnecessarypackages.importosimporttorchimporttorchvisionimporttorch.nnasnnfromtorchvisionimporttransformsfromtorchvision.utilsimportsave_image#Deviceconfiguration.device=torch.device('cuda'iftorc

AIHUBEI·2023-12-04 10:31

NVIDIA控制面板打开后闪退

亲测有效点击左下角“系统信息”->“组件”查看CUDA版本，与命令行nvidia-smi相同

SevenBerry·2023-12-04 09:16

tensorflow2.6.0 安装教程 windows10

参考：tensorflow-gpu2.6.0版本安装教程史上最强tensorflow2.6.0安装教程更新CUDA驱动此处可参考：如何在windows上安装&更新显卡的驱动建议将cudadriver（显卡驱动

SevenBerry·2023-12-04 09:16

Ubuntu系统配置深度学习环境之nvidia显卡驱动和cuda安装

CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型。它充分利用NVIDIA显卡的并行处理能力，使开发人员能够通过编写并行计算任务来加速各种计算工作。CUDA提供

番茄小能手·2023-12-04 08:20

训练自己的个性化Stable diffusion模型，LORA

训练开源web界面两个开源训练界面1、秋叶写的SD-Trainerhttps://github.com/Akegarasu/lora-scripts/没成功，主要也是cudnn和nvidia-smi中的CUDA

君臣Andy·2023-12-04 07:16

Jetson Nano部署YOLOv5与Tensorrtx加速

一、烧录镜像1、JetsonNano烧写系统镜像JetsonNano是一款形状、外接口类似于树莓派的嵌入式主板，搭载了四核Cortex-A57处理器，GPU则是拥有128个NVIDIACUDA核心的NVIDIAMaxwell

C君莫笑·2023-12-04 06:03

解决办法：gpu显卡不能用tf.test.is_gpu_available() 显示false

tf.test.is_gpu_available()显示false打开cmd输入ipython进入ipython环境输入“importtensorflowastf”提示错误：Couldnotloaddynamiclibrary‘cudart64

xuanxi·2023-12-04 05:26

2021-01-24

如果是CPU的这样就行，但好多训练是借助于GPU的，还得安装CUDA这个我没试过。这个对电脑配置要求比较高。我是在云主机上运行的，计算速度比自己的电脑快，而且有些平台提供免费的GPU。

ee6572fb2619·2023-12-04 01:43

synxflow 安装环境

介绍：该软件可以动态模拟洪水淹没，滑坡跳动和泥石流使用多个cuda支持的gpu。它还提供了一个用户友好但多功能的Python界面，可以完全集成到数据科学工作流程中，旨在简化和加速危害风险评估任务。

王小葱鸭·2023-12-04 00:17

nn.dropout 导致报错 one of the variables needed for gradient computation has been modified...

RuntimeError:oneofthevariablesneededforgradientcomputationhasbeenmodifiedbyaninplaceoperation:[torch.cuda.FloatTensor

微凉的衣柜·2023-12-04 00:07

VS2017 +CUDA11.0配置CUDA应用程序，成功编译但结果不正确解决方案

本人参考《基于GPU加速的计算机视觉编程》配置好CUDA11.0的vs2017开发环境，创建了项目，并编译以下代码：#include#include#include#include//Definitionofkernelfunctiontoaddtwovariables

微凉的衣柜·2023-12-04 00:06

libtorch1.8.1,cuda10.2+vs2017+Qt5.9.9安装配置

安装libtorch快被折磨疯了，终于可以在Qt窗口程序中集成训练好的模型了。此处记录配置过程中的坑。各位老铁在配置的过程中有任何经验心得也一定要写下来啊，让我们一起战胜这该死的环境配置。本文主要参考https://blog.csdn.net/qq_41375318/article/details/110556350。该教程在b站上还有对应的视频。如果第一次配置libtorch，可以先看看视频教程

微凉的衣柜·2023-12-04 00:36

libtorch cuda推理时间测量

主要需要解决一个GPU热身问题和cudaCPU同步问题。

微凉的衣柜·2023-12-04 00:06

使用docker切换任意版本cuda使用GPU

但是，运行代码的过程中，存在匹配的问题：1.不同的版本的tensorflow-gpu或pytorch对cuda版本的适配也不一样。

挽阳·2023-12-03 23:15

BEVFormer环境配置

参考一些博客以及官方安装教程后（blog1，blog2），安装过程如下：P.S.cuda版本是11.3，安装pytorch版本要对应，以及后面安装包也要对应

指间理想·2023-12-03 23:47

Langchain-Chatchat的安装过程

等多款主流LLMs+多款embe_一个处女座的程序猿的博客-CSDN博客1、安装过程中出现了GPU驱动版本是11.8而python-c"importtorch;print(torch.version.cuda

wangqiaowq·2023-12-03 21:31

pytorch TensorRT 官方例子

1、common.pyfromitertoolsimportchainimportargparseimportosimportpycuda.driverascudaimportpycuda.autoinitimportnumpyasnpimporttensorrtastrttry

DYF-AI·2023-12-03 20:58

使用numba cuda 加速Python运算

使用numbacuda加速Python运算１.随机数生成2.numbanjit与numbacuda性能的比较2.1scipy实现2.2个人编程实现2.3numbanjit实现2.4numbacuda实现参考文献习惯了

L1_Zhang·2023-12-03 20:57

torch.nn.DataParallel保存，单GPU加载

GPU训练的设置torch.nn.DataParallel保存，单GPU加载1.torch.nn.DataParallel保存，多GPU加载保存torch.nn.DataParallel(model).cuda

zhaosuyuan·2023-12-03 19:05

基于AI模型实现行政区识别

pytorch环境搭建下载pytorch与CUDA会快一些，在本地下载好了pytorch的whl文件后，直接在下载目录中打开cmd窗口，使用pipinstallxxxx.whl安装pytorch即可。

softshow1026·2023-12-03 19:33

一个完整的cuda动态链接库工程 01记

0.思路为了能把理念说通，使用了stepbystep的方式，一步步迭代会觉得比较合理。源代码从nv官方vectorAdd改过来的。step1，单cu文件的可执行文件版本源代码main_app.cu#include#includetemplate__global__voidvector_square_add(T*A,T*B,T*C,intn){inti=blockDim.x*blockIdx.x+t

Eloudy·2023-12-03 18:51

一个完整的cuda动态链接库工程 02记

step3,两个API函数的动态链接库Makefile版本对比之前的文件树：现在的文件树：添加了3个新文件，修改了4个旧文件，其中include/ic_add.h其实可以改成icmm.h，作为整个sharedlibrary被调用的头文件。现将新文件和更改的文件罗列如下：gpu/sub.cu#include#include__global__voidvector_sub_kernel(float*A

Eloudy·2023-12-03 18:18

Pytorch .numpy(), .item(), .detach(), .cpu(), .cuda(), .tensor(), .as_tensor(), Tensor(), .clone(),

Pytorch中有以下这么多命令涉及到tensor和numpy之间的转化：.numpy(),.item(),.detach(),.cpu(),.cuda(),.tensor(),.as_tensor()

Ordgod_new·2023-12-03 13:19

dlib的安装或者运行错误

配置：windows11,python3.8,cuda11.7尝试了许多方法，包括1.下载cudnn放在cuda文件夹；2.卸载重装dlib；3.根据stackflow的大佬的方法进行修改；4.查看dlib

无风起波澜·2023-12-03 11:54

Safe and Practical GPU Computation in TrustZone论文阅读笔记

Session2A-GPUReplay:A50-KBGPUStackforClientML-YouTubeGPU软件栈：概念："GPU软件栈"指的是与GPU硬件相关的全部软件组件，通常包括GPU驱动程序、CUDA

Blanche117·2023-12-03 09:37

深度学习（三）：pytorch搭建卷积神经网络

1.常用函数介绍0设备准备device=torch.device("cuda:0"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")这行代码是用来选择设备的，根据是否有可用的CUDA

从零开始的奋豆·2023-12-03 08:30

2018-05-10 cuda报错处理

cuda报错大早上的跑程序，发现failedcalltocuInit:CUDA_ERROR_UNKNOWN程序找不到cuda了。。

hyhchaos·2023-12-03 06:33

模型实验代码技巧

1234os.environ['PYTHONHASHSEED']=str(seed)random.seed(seed)np.random.seed(seed)torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed

贪钱算法还我头发·2023-12-03 03:00

conda环境下numpy模块ValueError: setting an array element with a sequence.问题解决

1问题描述[Info]Usingcudaforinference.

智慧医疗探索者·2023-12-03 01:14

conda环境下Intel MKL FATAL ERROR: cannot load libmkl_vml_avx512.so.1 or libmkl_vml_def.so.1.问题解决

1问题描述[Info]Usingcudaforinference.

智慧医疗探索者·2023-12-03 01:14

【深度学习】深度学习框架的环境配置

目录1.配置cuda环境1.1.安装cuda和cudnn1.1.1.显卡驱动配置1.1.2.下载安装cuda1.1.3.下载cudnn，将解压后文件复制到cuda目录下1.2.验证是否安装成功2.配置conda

盛世隐者·2023-12-03 00:28

CutMix的代码

F.cross_entropy(pred,y_b)defmixup_data(x,y,alpha):lam=np.random.beta(alpha,alpha)index=torch.randperm(x.size(0)).cuda

Dream Algorithm·2023-12-02 22:14

Linux Jellyfin 硬解4K HEVC HDR报错，“该客户端与媒体不兼容，服务器未发送兼容的媒体格式”

此项需要对应的OpenCL或CUDA运行库。解决方法：关闭色调映射。视频可以正常播放，缺点：

百度CV程序员·2023-12-02 19:11

FlowNet2 30系显卡 cuda11.1 编译

FlowNet230系显卡cuda11.1编译：https://blog.csdn.net/qq_24002549/article/details/120114046

Zero_to_zero1234·2023-12-02 17:49

监控系统与gpu调用

watch-n1nvidia-smiarm架构下的torch安装1.查看arm域控cuda版本nvcc-V出现cuda版本cuda已完成安装2.下载archcondaa)命令shArchiconda3-

白云千载尽·2023-12-02 16:56

tensorflow-gpu1.15 + win11 + RTX 4050环境配置

组了一套，不知道行不行windows11GPURTX4050python3.7.12tensorflow-gpu1.15.0cudatoolkit10.0.130cudnn7.6.5Keras2.3.1

xiaohuoma7620·2023-12-02 14:37

conda 安装指定Version的指定Build

入下图，我想装cudnn的7.6.5的指定Build版本cuda10.0_0应该使用如下命令：mambainstallcudnn=7.6.5=cuda10.0_0没有mamba用condainstall

xiaohuoma7620·2023-12-02 14:35

Pytorch——多卡GPU训练与单卡GPU训练相互切换

多卡训练1.1修改配置文件1.2修改主训练文件1.3显卡使用情况二、单卡训练2.1修改配置文件2.2显卡使用情况三、总结一、多卡训练1.1修改配置文件1.2修改主训练文件上面红框中代码解析：iftorch.cuda.is_available

佐咖·2023-12-02 14:07

编译代码性能优化实践：理解循环展开(pragma unroll)

引言：CUDA的矩阵乘优化经常见到pragmaunroll的使用，本文通过简单的示例，展示了CPU和CUDA对循环展开前后的性能表现，来通俗理解循环展开的优化策略。一、什么是循环展开？

Briwisdom·2023-12-02 13:13

cuda 在 torch神经网络中哪些地方可以用？

简言之，3部分：1、数据data可以放在GPU上2、网络net可以放在GPU上3、损失函数loss可以放在GPU上CUDA可以用于在torch神经网络中进行GPU加速计算，包括模型的训练和推理过程。

高山莫衣·2023-12-02 12:26

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