cuda混合编程第26页

ChatGLM2-6B本地化部署

ChatGlm2-6B部署【GPU显存建议12G以上，以下为单卡GPU环境】环境需求【当前环境未使用虚拟环境，建议使用虚拟环境安装】#安装Python3.8及以上#torch2.0对应CUDA11.7/

陈陈小网工·2023-12-02 12:50

Docker+Anaconda+CUDA+cuDNN

一、导语因为要复现文献的需求和实验室里师兄想要给我提升能力的多方面因素在一起，所以学习并实现了相关安装。在这里做一个记录，方便日后查看，如果能给其他同学带来便捷就更好了。在这篇文章中，我的目标是搭建一个可以使用Pytorch的容器。二、前置工作首先要能够连接上服务器，不同实验室用的不一样，我们使用的是xshell和xftp，这里推荐一下，学习可以看B站视频。不同的实验室可能设置了局域网，这个需要各

Dr.F.Arthur·2023-12-02 11:08

ubuntu22下使用nvidia 2080T显卡部署pytorch

1.直接到NVIDA官网下载相应的驱动，然后安装官方驱动|NVIDIA2.下载相应版本cuda，并安装，安装时不安装驱动3.condainstallpytorch==2.1.0torchvision==

娃娃鱼·2023-12-02 10:43

AutoDL 使用记录

AutoDL使用记录1.租用新实例创建实例需要依次选择：计费方式→\to→地区→\to→GPU型号与数量→\to→主机注意事项：主机ID：一个吉利的机号有助于炼丹成功价格：哪个便宜选哪个最高CUDA版本

AncilunKiang·2023-12-02 09:27

PyTorch2.0环境搭建(二)

三、前置环境搭建——CUDApytorch有cpu和gpu两个版本，区别是：1、硬件要求：CPU版本运算只与CPU版本有关；GPU版本还需要额外链接N卡，可以通过N卡进行加速2、运行速度：GPU版本比CPU

广煜永不挂科·2023-12-02 07:50

Hashcat密码破解攻略

hashcat号称世界上最快的密码破解，世界上第一个和唯一的基于GPGPU规则引擎，免费多GPU（高达128个GPU），多哈希，多操作系统（Linux和Windows本地二进制文件），多平台（OpenCL和CUDA

weixin_30824479·2023-12-02 06:53

密码破解全能工具：Hashcat密码破解攻略

hashcat号称世界上最快的密码破解，世界上第一个和唯一的基于GPGPU规则引擎，免费多GPU（高达128个GPU），多哈希，多操作系统（Linux和Windows本地二进制文件），多平台（OpenCL和CUDA

ac.char·2023-12-02 06:52

python/C混合编程

目录1、实现方式2、通过setuptools编译.c文件的实现1、实现方式Python和C语言混合编程可以通过以下方式实现：使用Python的C扩展：Python提供了C扩展的功能，允许我们在Python

老歌老听老掉牙·2023-12-02 06:18

查看电脑cuda版本

1.找到NVODIA控制面板输入NVIDIA搜索即可出现NVIDIA控制面板点击系统信息2.WIN+R输入nvidia-smi检查了一下，电脑没用过GPU，连驱动都没有所以，装驱动……选版本，下载下载后双击打开安装重新输入nvidia-smi显示如下就这样，成了！这种感觉很奇妙，奈何，我的论文进展很缓慢，多么希望有一天我也可以这样记录自己的论文被ACCEPT！！！！那时候应该更开心，哎扎心了，还是

喝凉白开都长肉的大胖子·2023-12-02 05:53

gromacs学习及使用(2)

/bin/bashmoduleloadgromacs/gromacs-2021.5-gcc-9.2.0-cuda11.1fori

病树前头·2023-12-02 03:03

深度学习-模型调试经验总结

1、这句话的意思是：期望张量的后端处理是在cpu上，但是实际是在cuda上。排查代码发现，数据还在cpu上，但是模型已经转到cuda上，所以可以通过把数据转到cuda上解决。

weixin_40826634·2023-12-02 03:51

Tensorflow-gpu-2.7.0安装教程和接入PyCharm（学生党详细教程，win10，Anaconda3，python3.9）

一、查看自己电脑的显卡：二、Anaconda的安装三、CUDA下载与安装四、cuDNN下载和安装五、创建tensorflow环境六、测试Tensorflow-gpu是否安装成功前言Tensorflow有

木子佳威·2023-12-01 14:43

FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection 论文源代码复现

FCOS源代码github地址为：FCOS这篇论文主要是关于目标检测的，今天跑一下它的实验，我是在autodl租的RTX2080Ti，因为这个代码比较久，所以Pytoch版本可能不可以装太高，我的镜像CUDA

STRUGGLE_xlf·2023-12-01 14:51

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==2.0.0+cu118

出现以上问题是个人处理方法是：去下载cuda117即可，有的版本不知道为什么下不了，说没有对应的库，但是以下命令可以执行pipinstalltorch==1.13.1+cu117torchvision=

loarding·2023-12-01 13:56

小土堆学习视频

1、python学习中的两大法宝函数dir()：打开，看见help()：说明书dir(torch)dir(torch.cuda)dir(torch.cuda.is_available)help(torch.cuda.is_available

hongyuyahei·2023-12-01 12:09

Pytorch---实现神经网络模型在GPU上进行训练

采用GPU训练以上一篇完整的模型训练套路中的代码为例，采用GPU训练判断电脑GPU可不可用如果可用的话device就采用cuda()即调用GPU，不可用的话就采用cpu()即调用CPU。

北山啦·2023-12-01 12:55

Pytorch报错 RuntimeError: cuFFT error: CUFFT_INTERNAL_ERROR

容器迁移到线下4090显卡上运行；本以为只要把docker容器运行起来就大功告成，没想到却抛了错误：>>>importtorch>>>torch.fft.rfft(torch.randn(1000).cuda

戴国进·2023-12-01 12:21

linux 卸载nvidia显卡驱动,Ubuntu 16.04 卸载Nvidia显卡驱动和cuda

weixin_39964978·2023-12-01 11:52

使用autodl服务器，在A40显卡上运行， Yi-34B-Chat-int4模型，并使用vllm优化加速，显存占用42G，速度18 words/s

采用了GA102GPU，拥有10752个CUDA核心。而A

fly-iot·2023-12-01 08:40

Pytorch用指定GPU训练

image.png当有多台GPU可用时，如果想指定用某块GPU来训练：'''CUDA_VISIBLE_DEVICES=gpu_idpythonmain.py'''

啦啦啦_e62f·2023-12-01 06:48

mmdetection 常用命令

1.多卡训练CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3PORT=15200.

NineDays66·2023-12-01 05:54

Linux cuda11.1安装torch_scatter,torch-sparse,torch-cluster,torch-spline-conv,torch-geometric

Linuxcuda11.1安装torch_scatter,torch-sparse,torch-cluster,torch-spline-conv,torch-geometric_腾阳山泥若的博客-CSDN

小蜗子·2023-12-01 00:38

【ONNXRuntime】python找不到指定的模块：onnxruntime\capi\onnxruntime_providers_shared.dll

问题：使用源码推理的时候onnruntime能够使用cuda，但是使用pyinstaller导出包之后，推理就会出现找不到onnxruntime\capi\onnxruntime_providers_shared.dll

航院小将·2023-11-30 23:26

【Jetson Xavier NX部署YOLOv5环境】

JetsonXavierNX部署YOLOv5环境一、jtop安装二、Jetson设置不息屏三、安装cuda10.2与cudnn8.0四、部署YOLOv5环境1.下载torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64

416317·2023-11-30 22:55

jetson tx2部署yolov5

接下来，您需要安装以下软件：NVIDIACUDA：这是NVIDIA提供的并行计算框架，是运行YOLOv5所需的。cuDNN：这是NVIDIA的深度神经网络库，是CUDA的一个扩展。

Msura·2023-11-30 22:54

conda环境下Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load libmkl_avx512.so.1 or libmkl_def.so.1.问题解决

1问题描述在运行数字人生成的项目中，出现如下错误[Info]Usingcudaforinference.

智慧医疗探索者·2023-11-30 21:31

TensorRt推理加速框架Python API服务器部署教程以及运行Helloworld程序

芙门泡芙·2023-11-30 14:29

windows11下安装Tensor RT，并在conda虚拟环境下使用

安装tensorRT之前确保电脑安装好了英伟达显卡驱动、cudaToolkit，cuDNN的话不是必须得可以不用安装（官方多次提到目前的TensorRT对cuDNN的依赖很少

城南皮卡丘·2023-11-30 13:39

QML进阶(七)-OpenGL渲染着色器效果实现

这意味着，我们需要实现QML代码和着色器代码的混合编程，在程序执行的时候对应的着色器程序会被发送到GPU上编译运行。QML的着色器程序允许用户与OpenGL进行实时交互，动态修改。

码农飞飞·2023-11-30 13:16

详解Windows系统下面如何查看CUDA、cuDNN、Python和各个软件包的版本

文章目录简介查看CUDA版本查看cuDNN版本查看Python版本查看Python环境中已安装软件包的版本参考简介这个题目网络上有很多的讲解，但是查看CUDA、cuDNN版本和查看Python与自身各个软件包是分开的

KRISNAT·2023-11-30 12:47

大模型的实践应用9-利用LoRA方法在单个GPU上微调FLAN-T5模型的过程讲解与实现

1.设置开发环境这里我使用已设置好的CUDA驱动程序，安装PyTorc

微学AI·2023-11-30 09:28

GPU - cuda 安装

GPU-cuda安装环境搭建安装0.确认你的电脑上有英伟达显卡通过win+R输入:control/nameMicrosoft.DeviceManager打开显示适配器，能看到显卡即可。

ifredom_·2023-11-30 08:41

[问题解决] no CUDA-capable device is detected

先说环境，在docker下的gpu环境ffmpeg，然后今天突然无法使用，使用时出现如下图所示：看着报错大致内容是找不到设备，网上寻找一番没有有用的东西，于是决定自己解决，仔细察看一番后，猜测应该是驱动问题，主机驱动无故升级，导致无法使用。本来主机驱动为510版本，未知原因导致主机升级到535，出问题后发现docker内部也显示为535主机降级驱动后，搜索libnvcuvid.so文件，可以用下面

Kadxs·2023-11-30 08:18

win10下安装 Anaconda + Cuda + Cudnn + Pycharm + Pytorch

1.安装Anaconda（1-1）下载Ananconda,Anaconda官网选择windows版本；（1-2）安装Anaconda,一般选择【JustMe】（1-3）建议不要装在C盘，后期多环境的python环境和各种库文件会占用很多内存。（1-4）自动添加环境变量勾选上（1-5）等待安装，直到安装完成。（1-6）验证Anaconda是否安装成功，【win+r】打开控制台分别输入指令【conda

IT_ZB·2023-11-30 08:29

ubuntu系统进入休眠后cuda初始化报错

layout:post#使用的布局（不需要改）title:torch.cuda.is_available()报错#标题subtitle:ubuntu系统进入休眠后cuda初始化报错#副标题date:2023

SL1029_·2023-11-30 04:25

【Cuda并行编程之一】二分查找的探究以及Cuda的简单实现&&相关面试题介绍

最近开始复习基础找工作，二分查找算是最基本而且十分重要的算法了，现在完整的解析一下，作为后面复习只用。内容分为几个部分：一、二分查找的基本过程折半查找技术，又称为二分查找。它的前提条件是线性表中的记录必须是关键码有序（通常从小到大排序），线性表必须采用顺序存储。折半查找的基本思想是：在有序表中，取中间记录作为比较对象，如果给定值与中间记录的关键字相等，则查找成功；若给定值小于中间记录的关键字，则在

zbxzc·2023-11-30 04:53

Python与GPU编程快速入门（一）

GPU编程快速入门文章目录Python与GPU编程快速入门1、图形处理单元（GraphicsProcessingUnit，GPU）1.1并行设计1.2速度优势本系列文章将详细介绍如何在Python中使用CUDA

视觉&物联智能·2023-11-29 20:52

4、stable diffusion

condaenvcreate-fenvironment.yamlcondaactivateldm安装依赖condainstallpytorch==1.12.1torchvision==0.13.1torchaudio==0.12.1cudatoolkit

C--G·2023-11-29 17:50

Visual Studio code 下安装 Pytorch，torch.cuda.is_available()返回False

目前，网上的关于Pytorch的环境搭建有大量的资源，CSDN，B站等。这里我也参考了一下，大概的步骤是，（1）Anaconda官网下载安装Anaconda3（500M左右），（2）进入Pytorch官网，下载Pytorch（700M左右），（3）安装编译器Pycharm等。具体可以很方便地通过搜索找到。当然视频可能更利于大家模仿学习。VisualStudioCode下使用pip安装Pytorch

机器人小穆·2023-11-29 15:08

ChatGLM3详细安装部署

二、下载CUDA访问CUDA官网进行下载，CUDAToolkit12.3Update1Downloads|NVIDIADeveloper下面的选项和操作系统可以根据自己的情况自己选择下载。下

忆梦怀思·2023-11-29 14:37

扩散模型(1)代码

importtorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromdiffusersimportDDPMScheduler,UNet2DModelfrommatplotlibimportpyplotaspltdevice=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_av

llddycidy·2023-11-29 09:21

ImportError: /lib/x86_64-linux-gnu/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.29‘ not foun

我的环境是cuda11.3+python3.9+pytoch1.10问题如图：图1bug示意图在网上找了很多答案，要么就是没说清的，要么就是有问题的，我在这里总结下我的步骤。

lock cylinder·2023-11-29 07:47

报错-mmdet/cuda编译报错: fatal error: THC/THC.h: No such file or directory

解决方法THCudaCheck函数->AT_CUDA_CHECK注释头文件//#include//#i

zwhdldz·2023-11-29 05:09

Ubuntu21.04编译mmcv-full失败的问题

CUDA:11.1NVIDIADriver：460.91.03OS:Ubuntu21.04笔者前段时间使用sudodo-release-upgrade命令从Ubuntu20.04升级到了21.04，原来的

落叶_小唱·2023-11-29 05:28

cuda magma 构建使用cmake构建的步骤记录

这不是群论代数软件，而是cuda矩阵计算软件1.生成其他精度的源代码1.1复制编辑make.inccpmake.inc-examples/make.inc.openblas.

Eloudy·2023-11-29 03:26

从零到一，激活GPU的力量：使用TensorRT量化和CUDA并行编程

TensorRT学习笔记前情提要：TensorRT模型优化与推理：从零到一，激活GPU的力量：使用TensorRT优化和执行深度学习模型，你的TensorRT入门指南本篇将会介绍TensorRT下的模型量化与CUDA

Xy丶Promise·2023-11-29 02:13

torch-scatter安装失败解决办法

torch-scatter时可以直接下载whl安装，但是会遇到版本不一致的问题，虽然可以安装但是会提示.so文件不存在或者undefinedsymbol:的问题，可以在下面的地址中找到跟自己的torch和cuda

GHZhao_GIS_RS·2023-11-28 20:55

深度学习环境搭建( Tensorflow & PyTorch)

前言硬件配置基础软件1，安装VC_redist.x642，安装显卡驱动并确定算力3，确认cuda版本4，安装CUDA、配置cudnn5，安装Anaconda6，安装PyCharm深度学习框架Tensorflow

小庄AI应用·2023-11-28 18:57

Python与GPU编程快速入门（二）

介绍2.2Python中的卷积2.3使用SciPy在CPU上进行卷积2.4使用CuPy在GPU上进行卷积2.5测量性能2.6验证2.7在GPU上执行NumPy例程本文将详细介绍如何在Python中使用CUDA

视觉&物联智能·2023-11-28 17:59

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