cuda10.2 第5页

win10安装cuda10.2和对应的cudnn版本

win10安装cuda10.2和对应的cudnn版本查看自己电脑的显卡版本1、点击“开始”键，打开NVIDIA控制面板，查看自己电脑的显卡版本，打开后点击“帮助——系统信息——组件”cuda安装进入cuda

精分天秤座的mystery·2022-11-20 01:00

CUDA10.2官方下载网址

https://developer.nvidia.com/cuda-10.2-download-archive

Volatileflow·2022-11-20 01:00

【CUDA】安装想要版本的CUDA（CUDA10.2）

Touko_me·2022-11-20 00:23

nvidia驱动，cuda10.2 和cudnn 7.6.5安装之路

安装nvidia驱动因为cuda10不兼容gcc9，所以需要安装较低版本的gcc设置gcc=7.5.0GCC降级_栋次大次的博客-CSDN博客如果gcc降级失败，失败日志如下：Sub-process/usr/bin/dpkgreturnedanerrorcode(1)。那么使用下面的方法进行解决：(使用方案三)解决dpkg安装出错后的Sub-process/usr/bin/dpkgreturned

masterShaw·2022-11-20 00:21

Win10安装CUDA 10.2

转载请注明出处：Win10安装CUDA10.2文章目录一、安装VS2015二、安装CUDA10.22.1安装前工作2.2CUDA10.2下载安装过程2.2.1下载CUDA10.22.2.1.1官网下载地址

菜鸟学飞ing去看世界·2022-11-20 00:48

win10下载和安装cuda10.2 + cudnn7.6.5

1下载和安装cuda10.2cuda10.2下载地址安装完毕后，打开cmd并输入nvcc-V，确定是不是已经安装成功。如上图所示已安装成功。2下载并安装cudnn7.6.52.1下载cudnn下载地址下载后解压发现是三个文件夹bin、include和lib，把这三个文件夹拷贝到cuda的安装目录下。不难理解cudnn就是cuda的一个补丁，专门为深度学习运算进行优化的。增加环境变量：C:\Prog

Kigha·2022-11-20 00:15

Pytorch1.5.1 cuda10.2版本python3.7安装方法

Pytorch1.5.1cuda10.2版本python3.7安装方法安装步骤安装步骤1.下载pytorch。在清华源https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/?C=M&O=D下载对应pytorch版本，pytorch-1.5.1-py3.7_cuda102_cudnn7_0.tar.bz2。2.下载tor

甜度超标°·2022-11-19 20:13

如何在anaconda虚拟环境中，安装cuda10.2 cudnn tensorrt-7.1.3.4 onnx onnxruntime（ubuntu18.04系统）

最完整的安装教程：创建虚拟环境：condacreate-nxxxpython=3.6激活虚拟环境：sourceactivatexxx安装cuda10.2:condainstallcudatoolkit=

视觉图像·2022-11-19 20:12

[深度学习][环境配置]关于windows上如何使用cuda10.2支持onnxruntime的python版本

onnxruntime-gpu·PyPI如图：可以看到从1.6.0版本开始windows上只有python3.7支持，而linux却支持python3.7和python3.8两个版本，因此当你的windows上安装cuda10.2

FL1623863129·2022-11-19 20:30

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

我安装的是CUDA11.3，但是我在进行代码复现时，作者安装的是CUDA10.2的。

weixin_45714660·2022-11-19 10:44

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

ImportError: libcudart.so.10.1: cannot open shared object file: No such file or directory

cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory今儿本来想偷个懒，服务器里的默认CUDA环境是10.0(必须吐槽一下，都2120年了，还CUDA10.0)俺想着直接安装CUDA10.2

氵文大师·2022-11-19 10:22

ubuntu18.04 yolov5 tensorrt部署

github.com)yolov5项目自行下载（注释：yolov5_6.1项目现另有export.py文件可以一键生成yolov5s.engine文件，本文适合通用版本套用）安装步骤：1.环境配置python3.6,cuda10.2

小舞O_o·2022-11-19 09:22

win10安装yolox，训练自定义模型，使用tensorrt部署全流程

系统环境：win10、cuda10.2、cudnn8.2一、采集数据有2段视频，先使用ffmpeg对视频进行抽帧，由于视频比较长，所以每隔5秒抽取1张图片。

盛世芳华·2022-11-19 08:15

二十. 在ROS系统上实现基于PyTorch YOLO v5的实时物体检测

一.背景介绍在我前面的博文十八.在JetsonNano上为基于PyTorch的物体检测网络测速和选型中,我介绍过在基于JetsonNano硬件平台和Ubuntu18.04withJetPack4.3,CUDA10.2

okgwf·2022-11-19 06:49

win10/11 paddlepaddle2.3/2.2 之匹配CUDA和Cudnn版本安装

还包括CUDA卸载方法(27条消息)2022最详细，最新的Win11/WIN10安装CUDA10.2和cuDNN（必坑之作）完美教程_Vertira的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net

Vertira·2022-11-19 01:01

简易配置GPU环境下的tensorflow和pytorch

简易配置GPU环境下的tensorflow和pytorch本机环境:GPU为1660ti，电脑的NVIDIA驱动版本大于cuda10.2所需的最低NVIDIA驱动版本，配置完成实测可以使用cuda10.2cudnn

えだなつ·2022-11-07 10:37

深度学习加速框架onnxruntime-gpu的环境依赖，pytorch转onnx环境，cuda、cudnn、onnxruntime-gpu环境配置

最近遇到2080ti显卡的训练与部署环境，迁移到3090显卡的机子上面，由于30系显卡需要nvidiacuda11版本以上才支持，原先的驱动比较老了只能支持cuda10.2。

沉睡的小卡比兽·2022-11-07 10:33

PyTorch 1.13 正式发布：CUDA 升级、集成多个库、M1 芯片支持

据官方介绍，PyTorch1.13中包括了BetterTransformer的稳定版，且不再支持CUDA10.2及11.3，并完成了向CUDA11.6及11.7的迁移。

HyperAI超神经·2022-11-04 09:35

基于深度学习算法实现视频人脸自动打码

2.开发环境是win10,显卡RTX3080，cuda10.2，cudnn7.1，OpenCV4.5,NCNN，IDE是Vs2019。

知来者逆·2022-10-27 07:50

pytorch的安装与配置//CUDA与cuDNN版本的选择

：CUDA与cuDNN版本的选择1、打开NVIDIA设置，点击“帮助”2、进入“系统信息”，显卡及驱动版本如红框所示，驱动版本为451.673、根据驱动版本和CUDA的对应关系，在此确定CUDA版本为CUDA10.2

旧城/半夏·2022-10-24 07:45

Ubuntu安装配置opencv

配置如下：GTX2080ti/Ubuntu16.04/cuda10.2/cudnn8.0.3/tensorrt8.2.0/opencv3.4.10缺少：tensorrt8.2.0opencv3.4.10

小姜贼菜·2022-10-19 18:06

YOLOv5+DeepSORT多目标跟踪实战(ubantu版)

1环境安装项目演示环境：ubuntu18.04,cuda10.2,cudnn7.6.51.1安装AnacondaAnaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持Linux,Mac,Windows

@BangBang·2022-10-06 07:09

轻量化实时语义分割LiteSeg——从算法原理到模型训练与部署

2.训练和开发环境是win10,显卡RTX3080，cuda10.2,cudnn7.1，OpenCV4.5，2020年8月13日的发布v3.0这个版本，C++IDEvs2019，Anaconda3.5。

知来者逆·2022-09-22 21:23

Ubuntu21.04安装cuda10.2和cudnn

系统：Ubuntu21.04显卡：NVIDIA1080Ticuda是NVIDIA公司设计用来加速GPU训练的，而cudnn则是可以把cuda应用到深度学习领域，如果想用GPU跑深度神经网络的话，两者缺一不可。之前一直有一个知识误区，以为nvidia-smi输出界面中cudaversion就是本机的cuda版本，在跑程序的时候发现根本找不到cuda，后面查阅资料才知道这里的cudaversion指的

Nudge636·2022-09-11 07:46

安全帽佩戴检测——从数据处理、训练数据到模型部署落地(带有数据集、训练代码，可使用GPU的C++模型部署代码)

2.训练和开发环境是win10,显卡RTX3080;cuda10.2,cudnn7.1;OpenCV4.5;yolov5用的是5s的模型，2020年8月13日的发布v3.0这个版本;ncnn版本是20210525

知来者逆·2022-08-26 07:45

Yolov5身份证检测——模型训练

前言系统环境是win10,显卡RTX3080;cuda10.2,cudnn7.1;OpenCV4.5;yolov5用的是5s的模型，2020年8月13日的发布v3.0这个版本;ncnn版本是20210525

知来者逆·2022-08-26 07:14

Jetson Xavier AGX/NX Jetpack4.5.1+ DeepStream5.1 + yolov5(6.0)转换

本文实验使用是Jetpack4.5，cuda10.2，tensorrt7.1.3.0-1+cuda10.21下载依赖项目Yolov5-in-Deepstream-5.0https://github.com

georgeguo·2022-08-22 14:40

Ubuntu18.04+ROS Melodic+CUDA10.2+Opencv3.2.0+Opencv_contrib-3.2.0环境配置

1、主机环境显卡：NVIDIAGeForceGT730（GK208B，Kepler架构，最高支持Cuda10.2）CPU：Intel®Core™[email protected]×12系统：Ubuntu18.04.6LTS

stan-coder·2022-08-22 07:46

Linux安装cuda10.2

Linux安装cuda10.2安装其他版本的cuda也可以参考以下步骤。A.进入NVIDIA官网下载安装文件百度搜索cuda10.2点开第一个网页。找到对应自己系统版本的安装文件命令。

山风wind·2022-07-24 13:32

jetson nano yolov5部署及USB摄像头实时检测初次尝试

的博客-CSDN博客_jetsonnano部署yolov51.yolov5部署学校发的板子不知道是第几手了，环境比较混乱，网上看了半天结合自己看代码，终于弄好了这个博客的教程比较成功，我的jetson是Cuda10.2

Shay F·2022-07-24 07:15

win10下全套配置深度学习环境：Anaconda3 + CUDA10.2 + Cudnn + Pytorch1.6 + Pycharm（详细教程，亲测可用）

Autonomousvehicle杂谈_02一.ReadMe本文针对于电脑中配备有GPU，且有深度学习需求的小伙伴们，搭建一个可用无污染的深度学习环境。文章是借鉴综合了网上大神们的各种方法，再经本人综合而成的，如有雷同纯属意外。二.第1步：安装Anaconda根据自己电脑的情况下载安装包：链接在此。下载完成后，解压安装包，按照指示一步一步完成即可。检验安装是否成功，并创建一个虚拟环境用于之后的配置

Demo_xxx·2022-07-23 07:09

Jetson Nano使用tensorrtx部署YOLOV5

添加前查看是否是cuda10.2，如果是按照下面的示例填写即可，如果不是更换下面示例中cuda版本即可。

Mr_w_d2f3·2022-07-13 17:09

Pytorch安装记录

Win10NVIDIA驱动：442.50conda4.8.31.安装CUDA显卡，CUDA,cudann和Pytorch的对应关系参考这里显卡驱动版本与CUDA版本的对应关系：本机显卡驱动对应的CUDA版本是CUDA10.2

1kyne_zyy·2022-06-26 07:38

开发环境配置：Windows下Pytorch安装记录

一些必要的软件或者工具版本以及下载链接为：CUDA10.2：https://developer.nvidia.com/cud

stdcoutzrh·2022-06-26 07:22

从零开始在Linux服务器中搭建yolov5环境

2、Cuda10.2下载地址下载完成之后会在当前路径下出

sake-·2022-06-19 07:38

Debug+yolo_tensorrt项目

只选择CUDA10.2那一项，其他项取消。test_dll同理3配置属性表tensorrt_7.0和cuda10.2的属性表都与上篇博客相同新建opencv_debug属性表-配

free_luojing·2022-06-11 07:43

[附下载]史上最简单的深度学习工具“一键式智能AI标注训练平台软件”终于免费公测了，没显卡也可以训练，会点鼠标就可以

你将收获掌握如何一键标注缺陷或目标图片掌握如何一键生成配置文件掌握如何一键训练适用人群对人工智能机器视觉感兴趣的朋友们和从业者软件环境：Windows10x64;cuda10.2（可选，有显卡的需要装）

AI扫地僧·2022-06-04 07:17

【原创】从入门到放肆--零编程掌握人工智能深度学习技术：一键标注-训练-推理-继续训练

掌握技能深度学习的自动图像检测一键训练自己的数据集新增样品继续训练数据集视频文件的标注方法适用人群不会编程或不想编程的，只要想快速掌握深度学习的AI系统来给生活工作加点料的朋友们软件环境：Windows10x64;cuda10.2

AI扫地僧·2022-06-04 07:46

2022-05-24 1-1 WIN10下安装TensorRT 8.4_EA

1.环境描述win10下cuda10.2、cudnn-10.2_8.3.2.44、torch1.8.1、torchvision0.9.1、python3.7百度盘：链接：https://pan.baidu.com

RoterDL·2022-05-24 16:53

vs2019调用pytorch gpu模型预测踩坑记录

我在电脑上实现的gpu调用版本为，cuda10.2，cudnn10.2，libtorch1.8.1+cu102显卡驱动版本为441.22，要注意显卡驱动和cuda匹配，网上很多可以查到。

§黎明@前~夕·2022-05-11 07:55

Windows安装pytorch-gpu

查看显卡驱动右键桌面开始按钮，如下图所示：找到设备管理器在设备管理器里面找到显示适配器找到自己的显卡右键点击，然后点击更新驱动程序然后选择自动搜索更新的驱动程序软件step2.安装CUDA选择合适版本的CUDA（下面安装的是CUDA10.2

息吹·2022-05-08 07:35

【ONNXRuntime+visual studio+CMake+cuda环境搭建】

环境需求CUDA10.2可不需要visualstudio2019CmakeonnxruntimeCmakeCmake安装直接下载winx86_64Download|CMakecmake-3.23.1-windows-x86

子韵如初·2022-04-25 07:46

centos GPU tensorflow pytorch 深度学习环境搭建

learn-the-hard-way/p/12318980.html按照这篇来做基本ok，要注意的是版本问题，因为cuda+cudnn+tensorflow+pytorch这些都要版本匹配的，我之前装的cuda10.2

兔八哥司机·2022-04-24 07:12

yolov5模型的部署之TensorRT

此外，要有NVIDIA显卡，经测试，CUDA10.2可以支持20系列显卡及以下，30系列显卡需要CUDA11.x的支持，并且目前有bug。

Heliumm·2022-04-16 07:10

ubuntu18.04安装Nvidia驱动、cuda、cuDNN、autoware1.14(GPU版本)教程

ubuntu18.04LTS安装GCC7.0、G++7.0安装qt5.14.2安装ROSmelodic安装cuda10.0和cudnn7.6.5安装cuda10.0安装cuDNN7.6.5也可以选择安装cuda10.2

Mr_D0325·2022-04-11 07:12

Ubuntu16.04 CUDA10.2升级至CUDA11.3 cuDNN8.2.0

显卡NVIDIARTX3060只能支持CUDA11以上版本，只能卸载CUDA10.2，再安装CUDA11.3环境：Ubuntu16.04具体参考：https://blog.csdn.net/qq_21570025

小白兔555·2022-04-02 20:05

基于深度学习的人脸检测与静默活体检测——C++实现

前言1.系统环境是win10,显卡RTX3080;cuda10.2,cudnn7.1;OpenCV4.5，ncnn版本是20210525;C++IDEvs2019。

知来者逆·2022-03-29 07:33

深度学习目标检测(YoloV5)项目——从0开始到项目落地部署

前言训练和开发环境是win10,显卡RTX3080;cuda10.2,cudnn7.1;OpenCV4.5;yolov5用的是5s的模型，2020年8月13日的发布v3.0这个版本;ncnn版本是20210525

知来者逆·2022-03-29 07:41

PytorchGPU版本

下载CUDA10.2检查安装是否成功：nvcc-VCUDNNv8.3.1下载需首先注册会员解压后重命名后移动到当前文件夹打开anacondaprompt,为pytorch创建一个虚拟环境，与base等区分开

铁锅炖笨鸽·2022-03-23 21:48

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