cuda10.1 第4页

关于pytorch、TensorFlow、cuda版本匹配问题

问题1：版本不匹配问题我在conda中安装了pytorch1.4.0和cuda10.1（通过命令condainstallpytorch==1.4.0torchvision==0.5.0cudatoolkit

岁寒良木·2022-11-28 15:04

cuda10.0环境安装Pytorch

如需查看请参考这两篇博客(面向小白的，十分详细)：手把手教你win10安装Paddlepaddle-GPU(一)手把手教你win10安装Paddlepaddle-GPU(二)尴尬的是，官网好像比较支持CUDA9.2和CUDA10.1

氵文大师·2022-11-28 15:50

解决torch.cuda.is_available()返回结果为False

一开始以为是nvidia驱动的问题，然后看了几篇帖子，总结一下我的错误一、cuda版本问题cuda是向下兼容的，一开始我用的cuda10.1的docker镜像，本机是cuda10.0的，所以返回False

程序蜗牛·2022-11-28 07:37

【DL】Linux服务器安装CUDA和CUDNN

CUDA版本nvidia-smi目前机器上有一块TeslaT416GB的显卡，驱动版本是418.67，该驱动版本对应的CUDA是10.1（这里显示的CUDAversion:10.1并不是表示机器上一定有CUDA10.1

机器不学习我学习·2022-11-28 00:08

ImportError: libcublas.so.9.0: cannot open shared object file: No such file or directory

一个低调的帅哥·2022-11-27 16:39

Ubuntu20.04 安装 CUDA10.1 和 CUDNN7.6.5

说明：本人的实验环境为：ubuntu20.04，显卡：GTX1060，已安装Nvidia驱动查看你的NVIDIA显卡驱动是否支持cuda10.1版本。

Micheal超·2022-11-27 01:03

五步解决torch.cuda.is_available()返回False的问题

可以看到我在官网上选择的是Stable(1.4)，cuda10.1，linux，conda安装condainstallpytorchtorchvisioncudatoolkit=10.1（我把-cpytorch

Flora_Olivia·2022-11-26 23:26

windows下配置pytorch环境（CUDA10.1）

一、安装CUDA前的准备（1）查看自己N卡支持的CUDA版本，打开NVIDIA控制面板，选择系统信息（2）NVIDIA官网下载对应CUDA版本（3）CUDNN的下载二、安装过程三、安装Anaconda切换清华源镜像四、安装pytorchpytorch安装成功验证参考文章CUDA、CUDNN在windows下的安装及配置如何搭建Pytorch环境（Windows版）windowsconda安装PyT

快来吃饭�·2022-11-26 22:31

Win10+Python3.7.6+tensorflow_gpu-2.2.0+CUDA10.1+cuDNN7.6.4.38

-2.2.0+CUDA10.1+cuDNN7.6.4.380\说明1\根据python版本及是否需要GPU选择Tensorflow版本2\根据Tensorflow版本选择CUDA以及cuDNN3\下载CUDA10.1

havesomefun·2022-11-26 19:20

yolov4Linux,基于Darknet的YOLOv4目标检测

目录一、Windows环境下的YOLOv4目标检测1、环境配置环境准备：Win10、CUDA10.1、cuDNN7.65、VisualStudio2019、OpenCV3.4(1)VisualStudio2019

Emma~~~·2022-11-26 11:59

深度学习环境搭建（四）之 CUDNN安装

前面使用的是CUDA10.1，系统的版本是Ubuntu20.04，CUDA11.04，因此这里选择相对应的CUDNNv8.2.4.注意到这里有很多不同格式的CUDA，相应的安装方法也不同。

武魂殿001·2022-11-26 02:58

rtx3070laptop+cuda11.3+cudnn8.2.2+pytorch1.10.2配置

软件查看cuda11.6，因11.6与pytorch不匹配，顾重新安装11.3版本1.安装cuda11.3与cudnn8.2.2参考Win10安装CUDA10和cuDNN_码代马的博客-CSDN博客_cuda10.1

shellydu·2022-11-26 00:23

Win10系统下不同版本cuda切换

前言在win10中显卡驱动只能安装一个，但是可以同时安装多个版本的cuda，如我安装了cuda10.0和cuda10.1cuda10.0向cuda10.1切换过程1.查看当前cudanvcc-V显示为cuda10.0

L_by_D·2022-11-25 07:07

win10环境中多cuda版本的切换

多cuda版本的切换电脑中已经装了三个cuda版本一个是cuda11.4一个是cuda10.1，cuDNN7.6.5一个是cuda10.0,cuDNN7.4.2先查看一下系统环境是哪个版本；nvcc-V

qq_39019359·2022-11-25 07:04

【安装】Colmap安装与使用

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Colmap安装与使用Colmap编译与安装一、QT安装二、安装cuda10.1三、安装Boost四、CGAL安装与编译五、Colmap安装

weixin_46353422·2022-11-25 04:43

深度学习环境配置之windows下的torch-gpu=1.7.1（亲测有效）

的下载和安装2、Cudnn的下载和安装三、配置torch环境四、VSCODE的下载与安装写在前面：1.环境内容：win10、torch1.7.1、torchvision0.8.2、python3.8、cuda10.1

shy~·2022-11-25 03:42

【Linux】中南大学高性能计算平台深度学习环境配置(cuda10.1 torch1.7.1)

中南大学超算深度学习环境配置说明平台简介配置0.配置conda初始环境1.申请并切换gpu节点2.安装cuda10.13.安装cudnn4.环境变量修改5.安装pytorch1.7.1超算下环境复制安装tensorflow1.XSlurm指令参考说明原HPC的cuda为10.0版本，因此最新只能装torch1.4，但需要使用更高版本的torch，因此只能尝试更新cuda版本来安装高版本的torch

洪城布衣·2022-11-25 03:09

pytorch-cpu或gpu离线或在线高速下载安装

执行命令无脑安装在线安装去https://pytorch.org/官网，按你的配置进行选择（编译版本、操作系统、包、语言、cpuorgpu)，比如我在台式装的stable、linux、pip、python3.6、CUDA10.1

终有一日·2022-11-24 17:07

UBUNTU18.04 （CUDA10.1）装OPENCV3.2.0 + OPENCV_CONTRIB3.2.0

我怀着务必激动的心情做好出好多bug的准备去安装3.2.0，但是经过将近一天的努力我还是内成功，出了个玄学bug解决不了，各位如果是UBUNTU18请绕行3.2.0版本。正式安装之前看下这个：https://www.pianshen.com/article/18601108002/下载地址：百度盘参考地址：https://blog.csdn.net/hiram_zhang/article/deta

二氧化硅·2022-11-24 14:59

RHEL/centos8.0离线安装n卡驱动,cuda10.1,cudnn7.5,anaconda3,pycharm以及mmdeection和simpledet的搭建

我最近在两台RHEL8.0的服务器装了这些玩意，特此记录一下1.离线安装nvidiadriver,cuda10.1,cudnn7.5关键因素:显卡型号(QuadroP4000)；系统(RHEL8.0)用

(～o▔▽▔)～o o～(▔▽▔o～)·2022-11-24 12:16

YOLOv5系列 2、使用yolov5识别自己的数据

源码二、测试下载模型三、训练并检测自己的数据集总结前言之前在上一篇blog中记录了如何制作自己的数据集，这篇主要是使用yolov5跑通并训练自己的数据集，环境是window10，pytorch1.7，cuda10.1

冯璆鸣·2022-11-24 08:35

图神经网络之DGL安装

dgl是可以成功的，但训练使用cuda的话则会报错，注意，如果使用torch框架，则必须在dgl安装之前安装torch…DGL安装：condainstall-cdglteamdgl-cuda10.1此处cuda10.1

码匀·2022-11-24 04:16

问题Could not load dynamic library ‘cudart64_110.dll‘； dlerror: cudart64_110.dll not found

tf2.0，cuda10.1版本+cudnn7.6版本，提示无法找到上述四个dll文件。

Welcome_Back·2022-11-24 00:44

视觉学习笔记1——配置深度学习环境（安装Ubuntu18，NVIDIA驱动，cuda10.1，cudnn，pycharm，OpenCV4，anaconda3，TensorFlow，pytorch）

硬件：联想拯救者y7000安装Ubuntu18.04安装Ubuntu首先你要想好是这个Ubuntu你要放在哪里，常见的有3个方法:1、放在VMware虚拟机里2、弄成双系统3、放在大容量硬盘或者U盘上挂载考虑到自己是用在深度学习上，虚拟机和移动硬盘挂载可能不是特别适合我（原因可以自己去百度）所以我决定使用双系统方案。那为什么要用18版不用20版的Ubuntu呢，因为18的时间比20长你遇到的坑别人

RanceGru·2022-11-23 05:48

低算力显卡装yolov4踩坑集锦

这里写自定义目录标题1、算力3.0的显卡安装不了cuda11，默认最低算力5.5，怎么修改编译参数都不行2、cuda10.1用cmake各种报错，10.2解决3、玄学darknet放在c盘根目录4.配置环境

chp0768·2022-11-22 20:45

安装cuda10.1对应的pytorch

1.直接pipinstalltorch==1.7.0+cu101torchvision==0.8.1+cu101torchaudio===0.7.0报错如下：解决方案如下：pipinstalltorch==1.7.0+cu101torchvision==0.8.1+cu101torchaudio===0.7.0-fhttps://download.pytorch.org/whl/torch_sta

sinat_36234054·2022-11-22 19:50

深度学习实战（3）transformers使用BERT和Roberta做embedding

博客目录了解Transformers安装Transformers安装CUDA10.1配置python环境使用Transformers使用BERT使用Roberta了解Transformerstransformers

icebird_craft·2022-11-22 16:58

Windows10 mmcv-full mmaction2 mmdection安装及使用记录

首先要确保自己的环境符合要求，参考地址一、CUDA博主的笔记本GPU是GTX1050TI，驱动最高支持版本到CUDA11.5，这里博主还是选用了CUDA10.1，考虑到各种兼容问题。

Enep·2022-11-22 15:14

tensorflow.python.framework.errors_impl.UnknownError: Failed to get convolution algorithm出错

:Failedtogetconvolutionalgorithm.ThisisprobablybecausecuDNNfailedtoinitialize使用训练环境：Tensorflow2.3.0，CUDA10.1

zx超·2022-11-22 13:48

Ubuntu切换不同版本的cuda

首先打开/usr/local/文件夹，查看安装的cuda版本如上图，系统里有cuda10.1和cuda10.0两个版本。

Airs_Gao·2022-11-22 03:22

pytorch -YOLOV3 WIN10 CUDA10.1 使用过程

工程代码：https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv31，配置pytorch1.6cuda10.1python3.6libtorch1.6cuda10.1opencv-3.4.6-vc14_vc15vs2017我模型转换的工作是在ubuntu上的。pytorch1.6的安装,建议用官网的安装方式：pipinstalltorch==1.6.0+c

苏三福·2022-11-22 03:53

maskrcnn-benchmark win10安装报错及解决方案

1.maskrcnn-benchmarkwin10配置文件pytorch1.4.0,torchvison0.5.0,cuda10.1,cudnn8.0.5项目的requirement.txt#Thisfilemaybeusedtocreateanenvironmentusing

鸿飞万里·2022-11-21 21:26

安装cuda10.1时报错nvidia telemetry container失败（理论上其他版本通用）

东拼西凑用了不少方法，最后终于安装成功，这里列举可能有用的（重要性依次向下）一定要管理员身份安装，尽量自定义（自定义的原因在于3.4.项）借鉴博主原博文的方法，把安装进程都开起来了，这是对安装失败起到最大作用的方法，我觉得。具体操作：任务管理器→服务里找服务描述为[DeviceInstallService],[DeviceSetupManager],[WindowsInstaller]三项开起来c

suna别摸鱼了·2022-11-21 16:31

CUDA10.1 + python3.7 + pytorch1.7 安装DCNv2

最近想运行一个网络，用到了centernet，需要安装DCNv2，折腾了两天，记录一下填坑的过程。下载（1）github上最新版的DCNv2源码在"https://github.com/CharlesShang/DCNv2"，但是该版本源码不支持PyTorch1.7，如果使其支持PyTorch1.7需要做以下修改：将DCNv2/src/cuda/dcn_v2_cuda.cu中所有的THCState

ClaireQi·2022-11-20 19:54

矩池云上安装及使用Milvus教程

选择cuda10.1的镜像更新源及拷贝文件到本地apt-getupdatecp-r/public/database/milvus//cd/milvus/cp.

机器学习是魔鬼·2022-11-20 16:06

Stratified Transformer复现和调试记录，ubuntu20复现S3DIS数据集(点云语义分割)

torchision=0.9.0（torch不要超过1.12.1我的编译时报错）安装torch=1.8.0（兼容性稍微好点）是因为torch.points3d这些库的要求，也可以使用作者用的torch1.7.1，cuda10.1

前往在路上·2022-11-20 14:43

让OpenCV的DNN模块速度飞起来 | Ubuntu18.04下联合编译OpenCV4.2和CUDA10.1

一、介绍：在python-Flask框架下部署yolo3貌似只能基于OpenCV的DNN模块来做，但是这样实在是太慢了，业务场景又不需要C++做极致的速度。所以考虑让OpenCV做一个支持GPU的操作，这样yolo3在前向推理的时候速度就可以翻倍了。二、需要的有：Ubuntu18.04（最好完全新装避免依赖问题，Ubuntu20.04.1测试失败-2020-11-25）显卡RTX2080的435版

訢詡·2022-11-20 13:53

CUDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED解决方法

由于之前配置官网指导环境pytorch1.4.0，误选用cuda10.1及cuda10.2，导致每次运行test.py过程极慢，半天过后报错CUDNNerror:CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED

Aiyanxiao·2022-11-20 04:24

Ubuntu18.04 LTS 使用CUDA11.1编译TensoFlow-GPU版本

Ubuntu18.04LTS使用CUDA11.1编译TensoFlow-GPU版本谷歌官方为python3.8编译的tensorflow-gpu2.3版本只支持cuda10.1和cudnn7，为了支持cuda11.1

SameWorld·2022-11-20 04:15

cuda10.1和cudnn7.6.5百度网盘下载链接（Linux版）

cuda10.1和cudnn7.6.5百度网盘下载链接（Linux版）在官网下载不仅慢，，，主要是还总失败。。终于下载成功了，这里给出百度网盘下载链接，希望可以帮到别人百度网盘下载链接提取码:vyg5

瞲_大河弯弯·2022-11-20 00:53

如何使用Anaconda创建新环境并在新环境内安装tensorflow2.3.0?

输入新的环境名称，并且选择python版本2.打开AnacondaPrompt激活环境变量，activatetf3.安装cuda和cudnn，我想安装的是tf2.3.0,对应的cuda和cudnn版本分别是cuda10.1

xumengchu129·2022-11-19 21:16

darkNet yolo+vs2017+cuda10.1+win10配置（详细）

本篇文章配置的环境是win10，vs2017，cuda10.1，opencv3.4.1，其中vs其他版本vs2015、vs2019的配置也是一样的，opencv只要高于2.4就可以，cuda其他版本的话本文中的

1037号森林里一段干木头·2022-11-19 18:17

Ubuntu服务器搭建Pytorch环境

安装CUDA查看服务器处理器和系统版本lsb_release-a下载CUDA10.1(无需登录，一定要下update2，其他版本无法自定义目录)https://developer.nvidia.com/

Tra_cy·2022-11-19 12:18

libcudart.so.10.2: cannot open shared object file: No such file or directory

比如安装了cu102-torch1.6.0，但发现ubuntu显卡驱动不支持cuda10.2，重装成cuda10.1，那么此时运行就会出现这个错误。注意改变某些依赖包后，对应的环境里的包版本要匹配。

执道者·2022-11-19 10:07

【cuda报错】libcudart.so.10.1: cannot open shared object file: No such file or directory

项目场景：用的是pytorch环境,之前装了cuda10.1,后来要用11.0，所以按照卸载cuda的步骤删除了cuda10.1。

玛卡巴卡嘻嘻·2022-11-19 10:34

win10使用anaconda将TensorFlow2.1GPU版安装在虚拟环境中

anaconda将TensorFlow2.1GPU版安装在虚拟环境中1.打开AnacondaPrompt2.建立一个名为tf2.1（该名称可随便取）的环境，使用Python3.73.进入tf2.1环境4.安装cuda10.1

Biunelor·2022-11-19 07:47

深度学习环境配置(pytorch和tensorflow对应的gpu版本环境的兼容)：cuda10.1 + cudnn7.6.5 + tensorflow=2.3.0，tensorflow-gpu=2..

配置结果：Anaconda2019[python3.7.3]+cuda10.1+cudnn7.6.5+tensorflow=2.3.0，tensorflow-gpu=2.3.0(tf23虚拟环境，python3.7.3)+pytorch1.81(cu101)+torch-geometric(PYG181虚拟环境，python3.7.13,两个环境及两个环境的python版本不同都是为了防止两个深度

ZhemgLee·2022-11-19 07:46

opencv_contrib安装出现无法打开包括文件: “opencv2/xfeatures2d/cuda.hpp”: 解决方法

解决方法：cuda环境不完整，安装CUDA10.1之后解决。附链接：CUDAToolkit10.1originalArchive|NVIDIADeveloper

爱小仙女·2022-11-19 05:15

MMSegmentation环境配置

用之前搭建好的mmdetection，总显示找不到cuda10.1的so文件，没办法，只好重新安装一下，这次过程很简单。

逢九州一色·2022-11-19 03:03

深度学习环境搭建（3）CUDACUDNN和Tensorflow与Pytorch安装

婴源·2022-11-11 07:51

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