cuda11

编译Opencv3.3.1遇到的编译器无法识别的警告的问题解除：

问题描述：本文，就是在一个硬件的SDK中用到了opencv3.3.1的版本，在笔者目前的VS2019,CUDA11版本下编译的问题和解决。
Franklin·2024-01-31 19:21

py-Torch调用gpu返回torch.cuda.is_available返回False或无法调用dll解决方法

不要选择CUDA11)由于目前的PyTorch稳定版最高只支持CUDA10.2,如果想支持目前的CUDA11架构需要手动编译,我还没成功过所以不讨论这个方法CUDAtoolkit10.2
Racer404·2024-01-31 13:11

paddlepaddle 使用GPU 计算，安装cuDNN 和 CUDA记录

查看N卡版本信号如果你使用的是安培架构的GPU，推荐使用CUDA11以上。如果你使用的是非安培架构的GPU，推荐使用CUDA10.2，性能更优。
偶入编程深似海·2023-11-28 12:22

mmskeleton的环境配置问题

2.如果使用mmcv0.4.3，则使用cuda=10的pytorch，mmdetection1.0.0的3.如果想用cuda11来配置环境，则需使用cuda11.1pytorch1.8.1,torchvision0.9.1mmdet2.12.0
qq_42731393·2023-11-28 00:06

如何使用 GTX750 或 1050 显卡安装 CUDA11+

然而CUDA的版本又与电脑显卡的驱动程序版本关联，如果是低版本的显卡驱动程序安装CUDA11及以上肯定会失败。
北桥苏·2023-11-14 16:19

【已解决】30系显卡深度学习，jupyter notebook内核挂掉了，需要重启

我遇到了几个问题包括：1、训练第一个epoch很慢，要加载好几分钟，因为我是30系卡，原生之支持cuda11及cudnn8以上，低版本需要兼容，效率很低。2、训练时jupyternoteboo
杨熠楚·2023-11-09 04:25

[每日一氵] cudaDevAttrMaxBlocksPerMultiprocessor is not a member of cudaDeviceAttr

省流版：本来懒得氵了，结果搜了下没啥结果，看了CUDA文档才知道，CUDA10还没有这个枚举值,CUDA11以及以上的版本才有带着CINN编译Paddle报错:cmake..
氵文大师·2023-11-02 01:19

Ubuntu20.04（arm架构）系统在vscode中配置cuda+c/c++编程环境

1、环境介绍在linux系统中安装vscode后配置cuda+c/c++编程环境进行学习cuda编程，笔者使用的arm架构的jetsonagxorin开发套件，其中已经安装好的cuda11，cudnn,
m0_61133217·2023-10-17 02:12

CUDA11.0+VS2019+WIN10环境配置

2CUDA11.0的安装首先，打开显卡控制面板（当然，你需要拥有一块N卡）：打开组件标签，可以看到CUDA版本：我的是1050的卡，支持CUDA11。然后直接百度CUDA下载，官网支持最新版本的CUD
电脑玩家鲍勃·2023-10-15 18:17

Ubuntu20.04系统安装cuda11.3

cuda11.3cuda版本选择后，选择系统信息后复制命令进行下载（我是ubuntu20.04,aarch64架构）：系统信息选择完成之后，按照命令进行下载：下载完成之后就会在/usr/local之后找到cuda11
生命如歌，代码如诗·2023-10-13 04:39

ubuntu 20 安装 CUDA

nvidia-smicuda的版本信息如下图所示2.去官网下载对应版本的CUDA官网：CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloper弹出以下界面，依次点击以下按钮得到以下内容：复制下载链接，下载cuda11
wzg2016·2023-09-29 11:43

docker 获取Nvidia 镜像 | cuda |cudnn

本文分享如何使用docker获取Nvidia镜像，包括cuda10、cuda11等不同版本，cudnn7、cudnn8等，快速搭建深度学习环境。
一颗小树x·2023-09-15 05:15

深度学习环境配置——（Cuda11）windows下的torch==1.7.1环境配置

该博客主要是为了30系显卡写的，当然不一定一定要30系列显卡，只要支持Cuda11都可以这样配置。
请让我按时毕业·2023-09-14 02:34

一个简单的CUDA11编程例子

1.标准的C++程序（没有使用CUDA）：#include#include//functiontoaddtheelementsoftwoarraysvoidadd(intn,float*x,float*y){for(inti=0;i#include//Kernelfunctiontoaddtheelementsoftwoarrays__global__voidadd(intn,float*x,fl
一尘之中·2023-09-11 23:42

cuda11与gcc10不兼容错误

/usr/include/c++/10/chrono:473:154:requiredfromhere/usr/include/c++/10/chrono:428:27:internalcompilererror:段错误428|_S_gcd(intmax_t__m,intmax_t__n)noexcept|^~~~~~Pleasesubmitafullbugreport,withpreproces
Good@dz·2023-09-10 09:36

指定CUDA版本失败的解决方案

但是因为我有的代码需要CUDA11里的函数，这些函数在CUDA12里被彻底删除了，但是接下来我的代码中，CMakeLists.txt无论怎么设置，结果都只能选择CUDA12的nvcc.exe。
Dezeming·2023-08-16 08:53

tensorflow 1.x和3090、cuda部署

nvidia提供了TF1.x对RTX3090、cuda11等新硬件的支持。卸载已有的tensorflow-gpu包和conda安装的cuda包，安装nvidia版本ten
爱补鱼的猫猫·2023-08-12 23:46

pytracking安装及运行3090Ubuntu18+cuda11（1）

`由于3090只能安装cuda11以上的版本，与作者描述的步骤有些不同，所以总结一下问题，避免看到的小伙伴走弯路安装步骤：`提示：与作者提供的顺序大致相同，但需要更改cuda版本condacreate-
不二·2023-07-18 17:10

CUDA11快速安装pytorch1.8

用conda创建新的虚拟环境condacreate-n新环境名python=版本号（新环境名自己随便取）condacreate-npytorch1.8python=3.7切换至（激活）新的虚拟环境condaactivate环境名sourceactivatepytorch1.8到pytorch官网根据自己的情况进行选择：https://pytorch.org/查看cuda=11.3，于是：conda
哪都通临时员工·2023-06-20 09:01

再一次安装anygrasp

1，anaconda2，新建py3.6.2的环境因为anygrasp要求pytorch1.6太老了，而且对应的cuda都是cuda11以下的版本我是笔记本带3060，只能cuda11以上。
Jerry-hao·2023-06-08 22:38

【YOLOv5】 01-3060显卡 GPU版本环境搭建与运行

YOLOv5环境搭建步骤创建虚拟环境使用anaconda新建一个python版本为3.7的虚拟环境查看电脑支持的cuda版本由于30系列的的显卡暂时不支持CUDA11以下版本。
Zhichao_97·2023-04-16 07:52

jetson 最全jetpack5.1安装记录,跟着做就行(含bug报错处理)

2.2torch,torchvision的安装2.3opencv的安装2.4安装tensorrt2.5安装torch2trt3摄像头处理3.1csi摄像头3.2usb摄像头写在前面jetpack5.1使用cuda11
忆闻笛·2023-04-13 23:59

windows10 拯救者R7000P 3060的显卡安装 cuda11

很不幸去年寒假回家的时候，发现电脑连不上网，然后拿到维修点检测系统重装系统啥的一通操作导致之前做毕业设计的python环境，java环境全部清零，所以这次重新开始安装，从零开始，准备补充写个手册，方便以后可能要用到。第一步：检查显卡支持的cuda版本1.第一种方法：win+R打开cmd，输入nvidia-smi，我的显卡是nvidia3060，支持的cuda版本是11.52.第二种方法：搜索框输入
tp_0moyi0·2023-02-06 07:26

pytorch与以安装的cuda版本非必须

pytorch需要与cuda和python版本匹配，但是cuda11以后就没有python27的pytorch了想要继续使用只需要安装低版本cudatoolkit就行了
是尘埃呀！·2023-02-04 12:47

RTX3090显卡配置tensorflow，使用CUDA 11.1在Ubuntu 20.10从源码编译

Tensorflow2.x目前官方的版本暂时只支持到CUDA10.1，但是RTX3090显卡只支持CUDA11及以上的版本，因此本次实验采用了从源码编译的方法来构建面向CUDA11的tensorflow
_阿瑶·2023-01-30 05:44

nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_30‘

在出现’unsupportedgpu’的情况下一定要去查看cuda对应的版本cuda对应版本可以看出compute_30已经被cuda11放弃使用了，所以将这一行对应内容注释掉即可
唐僧爱吃唐僧肉·2023-01-29 11:59

pjreddie版darknet在cudn11下编译问题解决

pjreddie版darknet在cudnn8.x环境下编译问题解决》，之前使用的是cuda10.2，修改了convolutional_layer.c源码后顺利通过了，而我的训练端使用了cudnn8.x，cuda11
开心的饲养员·2023-01-29 11:58

Linux上编译ElasticFusion报错nvcc fatal : Unsupported gpu architecture ‘compute_xx‘

注意：以下以compute_30为例，其他同理原因：cuda11中已经弃用compute_30别的方法说是删除CMakeLists或者makefile中对应的代码，但是①makefile在cmake会被覆盖
OTZ_2333·2023-01-29 11:24

Win10+Cuda10.2的Pytorch安装

Pytorch安装今天是2022年10月底，最新版本Cuda稳定版已不支持Cuda10.2由于电脑是非安培架构（30系）的NV的GPU，故装了Cuda10.2(如果你使用的是安培架构的GPU，推荐使用CUDA11
索尼大法好·2023-01-27 10:00

解决RTX3090显卡linux系统无法正常安装apex的问题

训练时的速度安装apex之前，linux环境必须安装python3，pytorch，CUDA，RTX3090安装apex报错这是因为RTX3090显卡算力是8.6，不支持CUDA11.0以下的版本，但是cuda11
crowHogan·2023-01-18 19:26

3090安装torch1.9报错总结

这几天一直在研究如何让代码可以在cuda上跑，结果总是报错解决了一下午才解决成功首先说明的是：3090必须安装cuda11版本，版本不要搞错。
鸿蒙小白·2023-01-15 14:09

关于安装pytorch、cuda对应GPU显卡算力问题（记录贴）

CUDAToolkit版本及可用PyTorch对应关系NVIDIA英伟达GPU显卡算力表总结安装torch时会安装对应的cuda版本，目前来看cuda10对应的是7.5的算力，适用于GPU20系列卡及以下；cuda11
门前大橋下丶·2023-01-13 12:55

YOLOv5，CUDA11.0的配置方法

1.安装CUDA11：官网下载：CUDAToolkit-FreeToolsandTraining|NVIDIADeveloper。
吴泽1999·2023-01-13 11:22

win10 yolov4 cuda11

1.首先搭建安装cuda,opencv，vs20192,下载安装YOLOv4https://github.com/AlexeyAB/darknet2.12.1复制OpenCV文件将opencv两个dll文件：opencv_ffmpeg340_64.dll和opencv_world340.dll复制到H:\vs2019\Project2\darknet\build\darknet\x642.2VS20
qq_wuqingdefeng·2023-01-13 11:48

cuda 10 升级 cuda11 后使用 conda 更新 pytorch 版本

我们在下载开源项目时，一般都要在特定的版本下运行，不同的Python版本、pytorch软件版本以及cuda的版本，组合起来的种类非常多，不是每个安装源版本都是非常齐全的，所以安装时指定版本做起来比较困难。如果开源项目README中没有说明版本环境，也没有requirements.txt文件。首先我们可以了解开源项目的开发时间，根据项目时间找对应的操作系统版本及Python版本，做为我们开发环境一
Leon-2012·2023-01-07 03:17

文字识别，mmcor的个人使用记录

一、mmocr的使用环境配置常规的配置参考官网的教程GettingStarted（再次感谢大佬们搞的这么仔细的教程），然后如果是30系列的显卡，因为只支持cuda11，所以环境配置有
ManekiNeko2021·2023-01-06 15:50

centos7下编译tensorflow1.15 GPU版本（cuda11）

因为最近要把cuda10.0升级到cuda11,但是cuda11都不支持tensorflow1.1x版本，所以尝试从源码编译，目前tensorflow官方给出了ubuntu版本的编译方法，nvidia也提供了一款基于
momaojia·2023-01-01 07:53

用tensorflow2运行tensorflow1.x代码的方法

问题背景：由于tensorflow1.x最高只支持CUDA10，而30系显卡最低要求CUDA11才能运行，这导致我3090显卡没法直接运行tensorflow1.x的众多开源代码。
滚石Arthur·2022-12-31 07:41

SwinTransformer搭建及一些问题

创建环境：1660TI，cuda11.0，pytorch1.7.1注意：cmd先nvcc-V看看，是不是cuda11创建环境condacreate-nswtfpython=3.8激活环境condaactivateswtf
青柠味的脉动·2022-12-29 20:26

CUDA 11.x CMAKE Error CUDA_nppi_LIBRARY (ADVANCED)

原因是CUDA11中nppicom被移除解决方法FindCUDA:DonotsearchforthedeprecatednppicomwhenCUDA>=11(!
溯雪pro·2022-12-28 17:14

记录编译cuda11+opencv_contrib库的问题

上片博客是具体的配置教程，本篇升级了cuda11版本，然后记录遇到的问题及解决方法最近公司买来了新的30系显卡(3080ti)，搜了下30系显卡架构变了，必须装cuda11版本参考：30系列显卡是新一代架构
清风vision·2022-12-28 17:43

30 系列显卡是新一代架构，新驱动不支持 cuda 9 以及 cuda 10，所以必须安装 cuda 11

30系列显卡是新一代架构，新驱动不支持cuda9以及cuda10，所以必须安装cuda11最近在训练一个深度学习模型，要求的环境是python=3.7+torch=1.3,而torch1.3支持的cuda
kyle-fang·2022-12-28 17:43

关于CUDA11缺少cusolver64_10.dll文件

cusolver64_10.dll文件应该放到C:\programfiles\nvidiagpucomputingtoolkit\CUDA\v11.1\bin目录下（cuda的gpu的bin目录下）。资源我也放到了CSDN上，大家免费下载。https://download.csdn.net/download/qq_40472613/15631170CUDA11默认有的是cusolver64_11.
ZCpioneer·2022-12-26 09:30

【ROS】Ubuntu18.04安装CUDA11

flag：这次俺一定要安装成功！参考文章：文章一文章二这些文章多多少少和自己的有点不一样，故在此记录。建议先查看这两篇文章，他们写的比我更加详细一些。以实际为准。第一步，禁用Ubuntu自带的nouveaunvidia驱动[参考1]这个是Ubuntu系统默认的NVIDIA显卡的驱动，该驱动运行会妨碍新驱动的安装，故需要禁用。首先创建一个文件：sudogedit/etc/modprobe.d/bla
逍遥de鱼·2022-12-24 10:55

3060Ti+win11+python3.8+tf2.4+cuda11.0+cudnn8.0环境建立+一点深度学习环境搭建建议

提供一些经验，希望后来者可以少花些时间吧1.显卡和cuda问题，Nvidia3060Ti，我尝试过cuda10.1+tf2.3，也是根据tf官网安装的，不过跑不起来，后来看到有人提到，3060Ti必须要用cuda11
qq_38560947·2022-12-23 14:22

ubuntu16.04 cuda cudnn 升级部署

cuda10升级cuda11详细教程ubuntu16.04cudnn部署前言`随着显卡更新换代，很多程序需要cuda11环境，下面我们开始不卸载cuda10.直接升级cuda11一、cuda是什么？
小白踩坑实录·2022-12-20 12:45

RTX3080复现基于VoteNet的焊接平板识别网络PanelNet

由于实验室的显卡是RTX3080，最低只能装CUDA11和pytorch1.7，所以在搭建VoteNet和PanelNet过程中有各种bug，也比较麻烦，特开此文记录。
a_struggler·2022-12-19 08:03

RTX3080在Ubuntu 20.04复现yolact

1.背景：刚入门CV和deeplearning几个月，想复现一下yolact++，最初的计划是在实验室电脑搭建环境复现，后来发现RTX3080显卡只支持CUDA11，那么能下载的pytorch最低版本是
a_struggler·2022-12-19 08:33

cuda11安装 nvidia-455配置报错 解决方法

先在ubuntu20.04装了nvidia-driver-515,然后安装cuda11.1，安装时自动把nvidiadriver设成了455，但是这个455好像损坏掉了，在软件和更新里面切换到455时也会报错。安装cuda时会出现类似下面这种错误dpkg:依赖关系问题使得cuda-drivers-455的配置工作不能继续：cuda-drivers-455依赖于nvidia-dkms-455(>=4
蓝羽飞鸟·2022-12-17 18:13

Deepin20.2下CUDA11和cudnn的安装

之前在安装系统的时候选择了闭源驱动，以为那样操作之后就万事大吉了，后面如果要安装cuda啥的直接装就行。然而万万没想到还是想简单了，官方提供的闭源驱动版本不完整，这直接导致哪怕装上了cuda，也无法正常运行程序(不要问我为什么知道的，我那可怜的两天时间一去不复返。不过看到有人说用conda是可以的，这样深度学习炼丹师可能还能试试)。。。。什么破玩意！！！哎，往事不堪回首，虽然差点就装回了ubunt
_寒潭雁影·2022-12-17 16:29
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