cuda高斯滤波第36页

修改cuda软链接(实操演示)

文章目录1找到已存在的CUDA软链接2确认当前软链接真实路径3删除现有软链接4创建新的软链接5验证新的软链接要修改CUDA的软链接，需要找到已经存在的软链接并重新创建它指向新的目录。

寻找永不遗憾·2023-11-08 22:57

chatglm3-6b部署及微调

modelscope.cn/models/ZhipuAI/chatglm3-6b/filesgithub:https://github.com/THUDM/ChatGLM3镜像:ubuntu20.04-cuda11.8.0

猿道apeto·2023-11-08 19:41

Win10系统下torch.cuda.is_available()返回为False的问题解决

Q:Win10系统下torch.cuda.is_available()返回为False(l2)D:\opt\l2>pythonPython3.10.12|packagedbyconda-forge|(main

码农丁丁·2023-11-08 16:55

使用和训练YOLOv4，window+darknet+opencv+vs2019+yolomark+cuda+cudnn

记录一下训练和使用yolov4的过程。包括前期的部署参考了很多博文和AB大神官网的教程，这边就不列出了。但是会给出我认为很详细的B站视频教程，作为备忘。实际上yolov4在opencv4.4以后的版本都已经支持，所以调用可以直接用opencv，但是训练还是需要darknet，这个过程省不了。我自己记录的过程比较繁复，并且上传不了图，所以我把中间参考过的很有用的链接放在下面：https://www.

qq_38720453·2023-11-08 15:09

04训练——基于YOLO V8的自定义数据集训练——在windows环境准备----详细示例操作

2、核对显卡算力进入以下链接，查询所使用的显卡算力情况https://developer.nvidia.com/cuda-gpus可以看到，P5

光_辉·2023-11-08 14:16

解决安装torchvision时import报错ImportError: cannot import name ‘PILLOW_VERSION‘ from ‘PIL‘ 问题

安装成功之后尝试import包：我的配置版本：win10python3.7cuda10.0pytorch1.2.0torchvision0.4.0pillow9.5.0查阅资料看是由于pillow版本太高

阿呆喜欢吃菜菜·2023-11-08 14:03

使用cmake在win10编译yolov5+tensorRT+cuda+cudnn+protobuf代码进行混合编译

这里进行之前需要把protobuf在win10下编译，可以参考这篇文章从Linux下载下来的工程代码，这里建议直接使用vs系列打开不要用vscode打开，vscode对win下的cmake不友好，主要体现在报错机制无法直接定位，题主的环境是vs2022通过cmake可以快速的进行定位bug，并可以快速解决(vscode的cmake在Linux下还是比较友好的，但是通常如果在Linux下为什么不研究

zsffuture·2023-11-08 09:29

linux下c程序调用cuda,Linux下创建CUDA程序动态链接库示例

-I/usr/local/cuda/include-I

半路的疯子·2023-11-08 09:28

【cmake】Cmake C++ cuda 混合编程入门以矩阵加法为例

【cmake】CmakeC++cuda混合编程入门以矩阵加法为例文章目录【cmake】CmakeC++cuda混合编程入门以矩阵加法为例示例项目结构项目代码CMakeLists.txt的写法CUDA算法讲解参考资料自从

伐尘·2023-11-08 09:27

ubuntu下cmake+opencv+cuda+cudnn+tensorRT开发环境配置

ubuntu下cmake+opencv+cuda+cudnn+tensorRT开发环境配置前言cmake安装多版本cuda+cudnn安装及管理cuda10.1+cudnn7.6.5安装cuda10.0

正经学渣·2023-11-08 09:27

ubuntu clion新建cuda工程 No CMAKE_CUDA_COMPILER could be found

笔者电脑系统ubuntu18.04，cuda环境10.2，cudnn7.6.5，环境配置之后clion新建的cuda工程cmake报错：NoCMAKE_CUDA_COMPILERcouldbefound

跌跌撞撞的编程之路·2023-11-08 09:19

C++ 与 Cuda 混合编程的CMakeList 写法与例子

前言一般的情况下，C与Cuda混合编程，可能通过VS的UI方式，创建工程。但是，这种情况下效率不高，并且不能跨平台。因此，高级的方式，是使用CMakeList的方式，创建工程。

comedate·2023-11-08 09:19

VS2017使用CMake创建CUDA工程

目录编辑CMakeLists.txt创建生成VS2017工程脚本参考编辑CMakeLists.txt参考网站https://developer.nvidia.com/blog/building-cuda-applications-cmake

家有一亩三分地·2023-11-08 09:49

使用CMake创建CUDA工程

依赖工具：CUDA驱动CUDATOOLKITcmakeLinux：gcc/g++Windows：cl.exehelloworld代码在你的工程目录下创建hello_cuda.cu文件，写入以下CUDA代码

YoungHong1992·2023-11-08 09:13

Apollo安装踩坑记录

本文记录安装Apollo的踩坑记录，本人系统配置为：ubuntu20.04.5，cuda11.4；一些apollo安装记录的博客：https://blog.csdn.net/dzw1982/article

RavenRaaven·2023-11-07 23:12

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

禁止使用下面方法安装DGL,这种方法会更新你的pytorch版本，环境越变越乱pipinstalldgl二是进入DGL官网：DeepGraphLibrary(dgl.ai)，了解自己的配置情况，比如我cuda11.8

鳗小鱼·2023-11-07 21:28

【已解决】RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggeredCUDA kernel errors might be asynchronous

/aten/src/ATen/native/cuda/Loss.cu:240:nll_loss_forward_reduce_cuda_kernel_2d:block:[0,0,0],thread:[0,0,0

鳗小鱼·2023-11-07 21:58

stable-diffusion-webui安装Wav2Lip

常见错误1.错误：TorchisnotabletouseGPU;add--skip-torch-cuda-testtoCOMMANDLINE_ARGSvariabletodisablethischeck

-兰天白云-·2023-11-07 19:14

docker中使用gpu

需要提前禁用nouveau：lsmod|grepnouveau没有输出即禁用了需要安装1、显卡驱动、2、cuda库(安装cuda会自动安装显卡驱动)3、cudnn(深度神经网络的GPU加速库,需要神经网络则安否则可以不安

李庆政370·2023-11-07 18:35

Cuda cmake支持C++17

项目中cuda的编译需要使用到C++17的特性，但是自己在设置C++17的时候，一直不生效，最后找到一种生效的方式1.设置CMAKE_CUDA_STANDARDcmake_minimum_required

用户名溢出·2023-11-07 17:28

记录Deepin V20安装nvidia最新驱动，cuda与cudnn

准备工作：禁用开源驱动sudogedit/etc/modprobe.d/blacklist.conf加入下面的代码blacklistnouveauoptionsnouveaumodeset=0安装显卡依赖sudoaptinstalldkmsbuild-essential主板设置关闭Fastboot与安全启动，不然可能会报错。安装英伟达驱动第一步，去英伟达官网下载最新显卡驱动，根据你的显卡选择，我下

Tlntin·2023-11-07 17:03

【Pytorch学习】加载数据（Jupyter）

AV742810361.两大法宝函数1.1dir()：提供打开操作，看见pytorch工具箱里的东西dir(torch)可以看到torch里都有什么工具包还可以看上面的工具包里都有什么工具，例如dir(torch.cuda

老师我想当语文课代表·2023-11-07 16:36

Ubuntu20.04安装cuda11.7+cudnn（针对OpenPCDet）

1、检查显卡驱动nvidia-smi若能成功显示则证明显卡驱动安装成功若没有安装驱动则参考以下链接Ubuntu安装显卡驱动_周先森爱吃素的博客-CSDN博客可能出现的问题！！！在安装驱动并重启后，可能电脑出现黑屏（一条小横杠闪烁），这是因为系统没有可用显卡进行图像输出，解决方法如下链接Ubuntu18-22.04安装和干净卸载nvidia显卡驱动——超详细、最简单_ubuntu安装nvidia显卡

402首席·2023-11-07 15:02

Ubuntu20.04安装cuDNN8.0

如果CUDA没有安装好的话要先安装CUDA一、下载安装包官网链接：cuDNNDownload这里需要登录一下，如果是新建账号的话可能需要填个问卷进入链接后选择对应的版本和安装包。

Netceor·2023-11-07 15:32

paddleocr 报错：FatalError: `Segmentation fault` is detected by the operating system.

运行环境：cuda10.2cudnn8.5paddlepaddle-gpu2.3.2paddleocrCPU的时候没事，GPU报错如下，报错信息：----------------------------

DaSheng1104·2023-11-07 15:30

Win10深度学习环境搭建步骤记录（cuda10.0+keras+tensorflow+pytorch）

环境搭配（可根据自身需要以及版本变化进行调整）：1、cuda10.0+tf-1.13.2+keras-2.2.5(2.3.1)/tf-1.14.0+keras-2.3.1/tf-1.15.2+keras

0_×·2023-11-07 13:49

神经网络框架-Pytorch使用介绍

1安装如果已经安装了cuda8，则使用pip来安装pytorch会十分简单。若使用其他版本的cuda，则需要

wu_jiacheng·2023-11-07 10:12

Ubuntu1604安装torch，以及NOTFOUND CUDA_cublas_device_LIBRARY解决办法

-Mingo·2023-11-07 09:37

【模型推理优化学习笔记】CUDA加速矩阵乘计算

矩阵乘可以利用gpu多线程并行的特点进行加速计算，但是传统简单的方法需要多次读取数据到寄存器中，增加耗时，因此利用gpu的共享内存可以被一个block内的所有线程访问到的特性，结合tiling技术进行加速计算。理论部分不解释了，网上有很多，关键在于网上很多利用共享内存计算的代码存在错误（大部分只有在设置blockDim.x==blockDim.y的时候，凑巧能对齐index给出正确的结果，若这俩不

Go 鹏ya·2023-11-07 08:11

随笔--解决ubuntu虚拟环境的依赖问题

虚拟环境中报错ImportError:libcupti.so.11.7:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory解决步骤问题二：RuntimeError:CUDAerror

永久_小玖·2023-11-07 06:48

Pytorch中Tensor的类型转换

Pytorch中Tensor的类型转换1.数据类型转换在Tensor后加.long(),.int(),.float(),.double()等即可2.数据存储位置转换CPU张量---->GPU张量，使用data.cuda

孤绝如初见雪·2023-11-07 06:08

pytorch tensor 数据类型转换

Y=torch.from_numpy(wipeAndPupil).to(X.device)#wipeAndPupil从numpy转换为tensorY=Y.type(torch.cuda.FloatTensor

fK0pS·2023-11-07 06:34

MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】一文通读深度学习中各种卷积

目录CUDA卷积算子卷积操作通俗介绍1.1数据布局(datalayout)1.2直接卷积1.3其他卷积计算方法

林聪木·2023-11-07 05:15

Stable-diffusion-webui 本地部署及使用

Stable-diffusion-webui本地部署及使用本地部署stable-diffusion-webui(windows)1.安装conda；2.创建condaenv和python3.10.6；3.更新pip；4.安装cuda11.8

Yew1168·2023-11-06 23:58

llava1.5模型安装、预测、训练详细教程

源码链接:点击这里demo链接:点击这里论文链接:点击这里一、系统环境ubuntu20.04gpu:2*3090cuda:11.6二、LLava环境安装1、代码下载gitclonehttps://github.com

tangjunjun-owen·2023-11-06 22:11

pytorch与cudatoolkit,cudnn对应关系及安装相应的版本

文章目录一.cuda安装二、nvidia驱动和cudaruntime版本对应关系三、安装cudatoolkit,cudnn对应版本四、cuda11.2版本的对应安装的pytorch版本及安装五、相关参考一

玖玖玖柒染·2023-11-06 21:10

orin刷机-胎教级教学-多次验证完成 os烧录并简易操作安装cuda等组件

刷机所需要的工具：1.带有ubuntu20.04（vmware虚拟机下）的笔记本电脑2.type-cusb接口数据线（连接笔记本电脑和orin）3.一个电脑屏幕（连接orin用）刷机流程：进入连接ubuntu下载最新sdkmanager1.9现在官网下好软件包（很快），再在ubuntu终端敲入以下命令进行下载：sudochmod777sudoaptinstall若ubuntu错误提示缺少某文件，更

后来居上_m·2023-11-06 21:50

小白也能学，从0到部署yolov5教程，Windows Linux PC arm Jeston全平台部署-(上)

MsnhnetModelZoohttps://github.com/msnh2012/Msnhnethttps://github.com/msnh2012/CasiaLabeler准备工作1.安装配置Cuda

穆士凝魂·2023-11-06 21:45

vscode添加pytorch

效果如下首先到pytorch官网，找到适合自己的类型，我的GPU是amd的，不是英伟达的，所以只能用cpu的，只能学习用，如果是用gpu，则下载CUDA，然后复制这个pip但是这个是外网，下不了，然后用镜像

赛亚超·2023-11-06 21:40

pytorch3D Win10 conda 安装 cuda 10.2+pytorch 1.7.1

一些碎碎念想了解一下3D深度学习，但以我的水平自己搞就是天方夜谭。于是在youtube上看到了关于pytorch3d的宣传片，觉得利用人家成熟的example学习是一个捷径。但没想到单是安装一环就装吐了。看了一下历史记录，2021/05/2613:50在youtube上偶然看到pytorch3d2021/05/2713:50完成安装，测试，运行example恰好整整折腾了24小时。期间经历了换电脑

胡写含·2023-11-06 17:36

异构融合计算技术白皮书（2023年）研读1

1灵活性：GPU>FPGA>DSA>ASIC（1）GPU：CUDA编程模型（英伟达），（OpenCL编程模型Xilinxintel）这点叫平台支持（2）FPGA：基于FPGA的并行运算（csdn一个文章

danxutj·2023-11-06 16:10

第九周实验记录

1、安装Nerfstudio环境配置首先需要创建环境python=3.8，接着需要安装cuda11.7或11.3这里安装cuda11.7pipuninstalltorchtorchvisionfunctorchpipinstalltorch

川河w·2023-11-06 13:00

第二课.PyTorch入门

Numpy，但可以使用GPU，可灵活开展深度学习实验，其数据结构tensor类似于ndarray，但tensor可以在GPU上加速运算GPU版本Pytorch安装GPU版本Pytorch的快速下载安装(比如cudatoolkit

tzc_fly·2023-11-06 12:29

Pytorch-Encoding安装

3.8condacreate-ntorch1.4python=3.8sourceactivatetorch1.4condainstallpytorch==1.4.0torchvision==0.5.0cudatoolkit

Catmull·2023-11-06 10:19

labelme2coco.py 脚本增强

最后，个人感觉用cuda扣的比cpu好。）扣完图按labelme项目中Readme.md指导的，接着生成coc

markrenChina·2023-11-06 10:31

YOLO系列环境配置及训练

目录前言一、下载所需1、Anaconda安装2、NVIDIA驱动程序安装3、CUDA安装4、CUDNN下载及配置二、环境配置1、虚拟环境创建2、Pytorch安装3、pycharm环境切换及剩余库的安装

鸢想睡觉·2023-11-06 07:50

CUDA是什么-CUDA简介

在大家开始深度学习时，几乎所有的入门教程都会提到CUDA这个词。那么什么是CUDA？她和我们进行深度学习的环境部署等有什么关系？

离墨猫·2023-11-06 07:51

ubuntu20.04镜像方法安装Autoware.ai

1.前提条件：一已安装nvidia驱动；二已安装cudatoolkit；三已安装python3.8及以上（anaconda/miniconda安装)；2.正文：【提示】按照Autoware.ai的github

EJLU·2023-11-06 04:14

踩雷日记：Pytorch mmcv-full简易安装

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档目录文章目录前言一、如何查看自己的pytorch和cuda版本？

一只眠羊，咩·2023-11-06 03:05

mmcv-full安装的最好方式

环境：python3.8cuda：10.1pytorch：1.7.1找到地址：https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu101/torch1.7.0/index.html

金城武555·2023-11-06 03:04

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