gtx

基于Windows10环境下PyTorch1.3.1的安装

一、安装环境：系统：WIN10_X64;显卡：GTX1070Ti二、版本信息：显卡驱动：441.20CUDA版本：10.2CUDNN版本：7.6.5PyTorch:1.3.1三、安装Anaconda3和
汤姆鱼·2022-12-20 11:30

PyTorch(利用GPU加速训练)

上一篇文章只是5个数据，现在用100000数据进行训练；（代码如下）效果：(GTX1060ti)cpu就不谈了。
小邢~·2022-12-20 09:27

PyTorch no longer supports this GPU because it is too old.

今天在linux系统，gtx960显卡，cuda9.1版本上用pytorch操作显卡，报出了如下warning“PyTorchnolongersupportsthisGPUbecauseitistooold
耳东鹿其·2022-12-19 00:22

YOLO（三）：YOLOv4在Windows7（仅CPU）下的配置+opencv3.1.0+VS2015

主要参考：YOLOV4：win10+cpu环境的体验上一篇的YOLOv4在windows7搭载的GTX960显卡配置好之后，无意中看到上面那篇文章，因为自己在之前查找教程
mozun2020·2022-12-18 20:24

[深度学习基础]2.pycharm联合annaconda生成虚拟环境测试yoloV7

源码2.2权重文件3.anaconda生成配套虚拟环境4.Pycharm联合conda虚拟环境1.环境说明承接上一篇，我们的软件如下（我拿笔记本跑）：python:3.9pycharm:22.3GPU:GTX3060CUDA
终问鼎·2022-12-18 14:08

Install CUDA and Nvidia-docker on Ubuntu 18.04 GTX2080Ti

InstallGPUdriverhttps://linuxconfig.org/how-to-install-the-nvidia-drivers-on-ubuntu-18-04-bionic-beaver-linuxhttps://linuxconfig.org/how-to-install-the-nvidia-drivers-on-ubuntu-18-04-bionic-beaver-lin
Yunhe_Feng·2022-12-17 18:17

Paddle2.1 GPU版在windows10上安装

1.配置GTX1050系列windows10VS2017python3.7pytorch1.22.准备2.1下载CUDA10.1，这里我选择update2https://developer.nvidia.com
jiaken2660·2022-12-17 09:28

win10(GetForce GTX 1650 Ti)+cuda11.0.228+cudnn-x64-v8.0.2.39+Tensorflow-gpu2.4.1+Pytorch1.8.1（五）

本文讲在cuda11.0.228+cudnn-x64-v8.0.2.39环境下，利用anaconda安装pytorch。pytorch相较于tf要简单很多。首先，按照之前的教程create一个pytorch_env环境，然后选择python3.8。在jupterlab上启动这个环境，然后准备安装pytorch.接着，找到Pytorch的下载官网：https://pytorch.org/get-st
ruruAC·2022-12-16 11:05

一种win10+GTX1050下配置d2l、gpu_pytorch环境参考方案（2022.12.13）

目录前言安装cuda安装d2l包与pytorch安装torch、torchvision、d2l包安装pytorchIsitavailable?cpu_pytorch——>gpu_pytorch正确地安装正确的版本附前言Hi，这里介绍windows10+NvidiaGTX1050配置下的一种《动手学深度学习》中的d2l兼gpu_pytorch环境安装方案。在《动手学深度学习》实践教程中作者团队已经详
时间de沙漏·2022-12-16 11:04

深度学习之windows python faster rcnn 配置及demo运行

1系统环境windows10X64VS2013GTX1060CUDA8.0cudnn5.0MinicondaX64forpython2.7opencv3.02安装环境参考我上面一篇博客，caffe已经配置好了
写代码的胡歌·2022-12-16 04:36

深度相机原理及坐标系转换

深度相机操作系统：ubuntu18.04显卡：GTX1080tipython版本：2.7（3.7）ＱＱ群：加入深度学习交流群获取学习资料(147960154)主要介绍深度相机的成像原理及投影坐标转换文章目录深度相机深度相机分类相机成像原理小孔成像与凸透镜成像相机结构相机成像模型中的
water&12·2022-12-15 23:16

TensorFlow实现语音识别

整体介绍：环境python3.6+TensorFlow1.12显卡是英伟达GTX1070(后头换个好些的显卡)训练了四天四夜主要技术点CTC，BRNN，MFCC特征，全连接神经网络CTC时序分类算法：适合这种不知道输入输出是否对齐的情况
蓝之刃·2022-12-15 01:48

图像处理： 深度学习实现工业零件的缺陷检测

本篇博文主要讲解如何去识别这四类图像，所用框架为keras-2.1.6+tensorflow-1.7.0+GTX1060。
Robin Long 2018·2022-12-14 19:05

强化学习环境配置

details/109326195和：https://github.com/analoganddigital/DQN_play_sekirorl老年交流：883276807环境安装以下生产环境为win10+GTX1080
九野的博客·2022-12-14 06:49

Windows10 1050Ti cuda toolkit11.3 pytorch-gpu 踩坑教程

1.安装环境操作系统：Windows10显卡：GTX1050Ticudatoolkit11.3cuDNN8.4.0pytorch1.102.cudatoolkit安装检测显卡型号：如何查看电脑显卡型号查看自己
zh4men9·2022-12-13 13:14

关于笔记本外接显示屏后LOL游戏中切屏桌面的黑屏问题的解决办法

名称型号显卡GTX1060处理器i7-7700HQ电脑分辨率1080P电脑刷新率60Hz红米1A分辨率1080P红米1A刷新率60Hz当时出现问题时十分苦恼，感觉像是被坑了一样，甚至一度怀疑买了假货。
墨柳烟·2022-12-13 11:25

IBERT IP使用实例

1ProtocolDefinition设置Protocol选择“Custom1”，即无协议；LineRate（数据速率）选择“10Gbps”；DataWidth（用户数据位宽）选择“32bits”；Refclk（GTX
Cary_mwj·2022-12-13 00:15

一只苹果风matx工作站的诞生记（一 · 装机篇）

matx工作站的诞生记（一·装机篇）〇、短的介绍由于显卡价格居高不下过于持久，正巧偶然发现tesla卡也能进行图形渲染，只不过要借助其他带有视频输出功能的外设来输出，于是teslam40加上现有的亮机卡GTX650
Parallelopiped·2022-12-12 15:38

Ubuntu16.04 + cuda8.0 + GTX1080 + matlab14.04a + Opencv3.0 + caffe 安装教程

配置说明：双硬盘双系统，250G固态硬盘装了win10，4T机械硬盘装了Ubuntu16.04双显卡：集显加独显（GTX1080）先按照了win10，再装Ubuntu16.04，都是制作了U盘引导盘安装
lien0906·2022-12-12 13:27

cuda对应的显卡驱动_win10升级cuda+cudnn 至 cuda10.1适配pytorch

一、个人电脑配置情况OS:win10显卡：GTX1050ticuda:9.2->1
weixin_39636540·2022-12-10 22:16

Ubuntu 14.04+Cuda 7.0+Opencv2.4.10+Cudnn+（PNG++）+Torch7配置

Ubuntu14.04+Cuda7.0+Opencv2.4.10+Cudnn+（PNG++）+Torch7配置由于要做深度学习的实验，买了个GTX980，很兴奋的装上去，却被配置环境给难住，囧。
凌晨四点的夕阳武士·2022-12-10 16:36

【小卒CUDA第七篇】ubuntu16.04+CUDA8.0+GTX1050Ti+caffe（GPU）的opencv2.4.10+CUDA环境配置(opencv3.x系列一样可以解决)之五

第四步：caffe环境配置第二篇前面已经配置好了，ubuntu下的GPU版本的caffe的环境，就差opencv2.4.10，上一篇已经讲了，为了保持原生态和兼容性，选择了opencv2.4.10，以前知道opencv3.x系列和cuda有冲突，没发现装opencv2.4.10也是有冲突，冲突的原因是GPU架构的变化的原因，下面就开始环境配置的opencv2.10环境的编译、安装。（1）首先是去o
小卒机器人·2022-12-10 16:02

深度学习机器配置 装机指南：从GPU到显示器，全套硬件推荐

另外购买二手的32bitGTX1070、GTX1080或者1080Ti也是不错的选择。除了GPU核心，显存（GPURAM）也是不可忽视的部分。RTX比GTX系列显卡在显存方面更具优
studyer_domi·2022-12-10 03:06

深度linux编译GPU版本Pytorch

编译Pytorch摘要简介（吐槽）环境获取源码编译测试摘要本文记录了在deepinLinux环境下为旧显卡（GTX650）编译GPU版pytorch过程，期间出现过许多令人崩溃的情况。
github_34897521·2022-12-10 01:00

深度学习主机环境配置: Ubuntu16.04+Nvidia GTX 1080/980ti+CUDA8.0

bing上搜索关键字，一定要搜索ubuntu16.04gtx10原文链接：http://www.52nlp.cn/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%BB
liqysir·2022-12-09 17:52

FPGA PCIE软核 IP

硬核是有很多电路直接由模拟电路实现了但是硬核资源有限，有时可能遇到一些本身想用2个PCIEIP但是可能器件本身只有一个硬核，此时可以考虑PCIE软核实现，我们可以注意到PCIE其实本质还是占用高速串行口，查看器件资源我们可以看到GTX
知芯电子科技·2022-12-08 18:31

grx1660linux看视频掉帧,ubuntu18.04 gtx1660 安装显卡驱动 踩坑记

开始用附加驱动安装了nvidia435，但是分辨率依然只有1024*768，意识到是显卡驱动装得有问题，故按照下面的blog安装了驱动。nvidia-smi显示错误NVIDIA-SMInahasfailedbecauseitcouldn'tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandru
力量举鼠王CJK·2022-12-08 14:06

Ubuntu安装Nvidia470驱动踩坑

实验室有个几年前的服务器，装了GTX1080Ti显卡。之前我装了NVIDIA最新的470版本驱动，通过nvidia-smi命令也可以看到显卡工作情况，因此我以为搞定了。
People持有者·2022-12-08 14:06

windows系统下百度飞桨AI框架paddlepaddle之gpu版本手把手安装教程

Turing（图灵）和Ampere（安培）是Nvidia用于其RTX系列显卡的两种高级GPU架构图灵GPU（12nm制造工艺）：RTX20系列和GTX16系列安培GPU（8nm制造工艺）：RTX30系列
蓝牙传输味觉·2022-12-08 00:53

【深度学习】踩坑日记：模型训练速度过慢，GPU利用率低

问题描述最近课程实验在与同学交流的过程中发现自己的模型训练速度比别人慢很多，而且使用AIStudio的TeslaV100速度与自己笔记本的GTX1050速度差别不大，跑一个ResNet50的epoch要
计算机视觉农民工·2022-12-07 21:54

如何使用 PyTorch 进行半精度训练

原文链接（可以直接运行代码）.实验：混合精度训练对比(GTX3090VSTESLAV100-SXM2)经常有小伙伴问我TESLAV100显存16GB比GTX3090的24GB少了8GB，价格还一样，为啥要用
Dave 扫地工·2022-12-07 07:14

win10+GTX1050+Pytorch-GPU+pip离线安装心得（克服清华源安装太慢）

前言提示：惠普暗影精灵2+win10+GTX1050用conda安装PytorchGPU环境。
很努力的小刘·2022-12-06 21:05

Pytorch学习笔记

开发环境准备本机环境：Ubuntu16.04/GTX1660Ti在下载相应的安装包之前，到torch官方网站查询支持的cuda版本，如下图，选择安装cuda11.1（注：根据在GTX3060Ti显卡
HUST_AIA_smv·2022-12-06 18:25

ubuntu16.04 GTX1080ti驱动下载和安装

深度学习框架配置和实践其他显卡类型参照这个教程进行适当调整修改记得安装显卡驱动的时候把bios里面的安全启动给关了1.链接：https://www.geforce.cn/drivers下面这个可以搜索到所有的驱动程序，但是下载都是最新的驱动，一般不推荐使用，除非比较不好找的显卡使用这个链接搜索https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn下载完成
Bubble_water·2022-12-06 18:31

win11安装CUDA+cuDNN+ tensorflow

【环境】windows11GTX3060，CUDAdriver版本11.7可用的gpu版本tensorflow配置：python3.7.0+CUDA11.6.0+cuDNN8.4.0+tensorflow2.7.0
风兮w·2022-12-05 23:09

基于tensorflow-gpu-2.6.0 + Intel CPU + GTX1660 SUPER 使用CUDA计算

tensorflow-gpu-2.6.0+IntelCPU+GTX1660SUPER使用CUDA计算前言：本文为基于NVIDIAGPU进行tensorflow计算的配置说明，如果电脑中安装有cuDNN且
hanjupiter·2022-12-05 14:25

[解决方案记录]No module named fused(stylegan2的bug，已更新)

系统：windows平台：pycharm+jupyternotebookGPU：GTX1660Ti解决方案(0)无脑但是有效：直接把fused_leakyrelu,upfirdn
c2a2o2·2022-12-05 08:58

efi 炫龙dd3plus_散热真的“秀”，炫龙DD3 Plus细节感受魅力

具体核心参数如下：处理器为Intelcorei59400六核六线程，显卡英伟达GTX16504G独显(简配版有奔腾G5420)内存为单通道DDR48G2666mhz硬盘为一块SATA512GSSD和一块
jacksonyxu·2022-12-04 21:34

ubuntu配置cuda环境一：安装NVIDIA驱动

环境：Ubuntu20.04，Gtx10606G，Python3.81.安装必要的依赖项sudoapt-getupdate#更新软件列表sudoapt-getinstallg++#安装g++，ubuntu
Derrick1997·2022-12-04 19:22

Windows10安装TensorFlow-gpu

我的系统是Windows10专业版，显卡是GTX1060。
Qwertyuiop2016·2022-12-04 14:14

ubuntu下载nvidia驱动，安全简单快捷有效官方，无需命令行

1.查看对应版本查看自己的显卡设备，可以参考这里的开头官网查看设备对应的驱动版本我的是GTX1050ti，对应515版本2.安装驱动打开软件和更新-附加驱动，等待加载完成-初始应该是选中的最下面的驱动，
阿航626·2022-12-03 13:22

PyTorch的CUDA错误：Error 804: forward compatibility was attempted on non supported HW

宿主机为Ubuntu20.04+gtx1060，Nvidiadriver版本为510.85.02。
code_pgf·2022-12-02 14:58

ubuntu18.04+cuda9.0+lenovo y430p(GTX850M)亲测可用

目前，大多情况下，基本上都ubuntu14.04.或者是ubuntu16.04的操作系统安装以及GPU环境搭建过程，很少ubuntu18.04的版本，安装一上午，均以失败告终，终于成功，现总结网上经验，记录安装过程。今天配置ubuntu18.04下的CUDA，出现了很多错误，真的快崩溃了，于是乎抱着试试的态度进行最后一遍尝试,最终实现。[非常感谢博主](https://blog.csdn.net/
我是chios·2022-12-02 03:27

Ubuntu18.04系统下CUDA9.0+cuDNN+Anaconda3+Pytorch的安装与配置

博主的电脑是64位的，显卡为GTX950m，系统是Ubuntu18.04。目前NVIDIA最新版本的显卡驱动为422.50，对于Linux系统，CUDA9.0支持的最低版本的显卡驱动为384。
Dr. Ning·2022-12-01 18:25

MMDetection+3090+cuda11.1+Pytorch1.7.0

MMDetection+3090成功安装的环境配置GTX3090cuda11.1Pytorch1.7.0安装mmcv：pipinstallmmcv-full==1.2.4-fhttps://download.openmmlab.com
文狸大人·2022-12-01 12:19

踩坑实录——Dell G3 3590在Ubuntu16.04下安装深度学习环境

1安装显卡驱动由于本机显卡是GTX1660Ti-MQ，对应Ubuntu系统的显卡驱动型号为NVIDIA-Linux-x86_64-430.09.run。（千万别删除run文件！）
Tralia~·2022-12-01 08:37

记录：Ubuntu18.04安装cuda11.1

显卡型号：GTX1660TiNVIDIA驱动版本：460.39安装的CUDA版本：11.1第一步：在NVIDIA官网选择与系统相对应的版本下载地址：https://developer.nvidia.com
YOURSWEET·2022-11-30 16:46

yolo系列算法训练时loss出现nan值，解决办法（GTX16xx系列显卡的问题）

1.首先这个问题时由于GTX16xx系列显卡导致的，只要是使用GTX16xx系列显卡跑yolo系列算法的时候基本上都会遇到这个问题，真是搞得我头大，当我第一次遇到这个问题的时候，我只是简单地认为是学习率过大导致梯度爆炸
智造王大锤·2022-11-30 15:42

解决YOLOV5出现全为nan和0的问题

显卡为GTX16XX系列的在cuda使用较新版本时会出现该问题。
xiaoxu_飞·2022-11-30 15:42

关于yolov5训练时很多nan的问题

开始时候cuda=11.0，GTX1650，安装torch=1.7.1。自制扑克牌训练yolov5时候发现box啥的都是nan，P和R永远=0.网上说是学习率调小一些，我试了无效。
虎年喵飞飞·2022-11-30 15:11
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