rtx3090

解决RTX3090显卡linux系统无法正常安装apex的问题

APEXapex是混合精度，用于提升GPU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
crowHogan·2023-01-18 19:26

rtx3090ti和rtx3090的区别 3090ti和3090算力对比

2、3090ti采用了“安培架构”，显存虽然和3090相同，但是频率从19.5gbps提升到了21gbps，大约提升了7.7%选rtx3090ti还是rtx3090这些点很重要http://www.adiannao.cn
m0_58402844·2023-01-17 18:32

RTX3090ti和rtx2080ti参数对比

RTX3090Ti旗舰显卡采用熟悉的三槽设计，搭载RTX3090同款GA102GPU，拥有10752个CUDA核心，多于RTX3090的10496个，84个光追核心比3090多2个选RTX3090Ti还是
m0_50201498·2023-01-17 18:58

RandLA-Net复现S3DIS记录

S3DIS环境安装：[https://blog.csdn.net/Parkerfive/article/details/123431266]参考：在RTX3090上复现点云语义分割算法RandLA-netUbuntu18.04
Amelie_11·2023-01-11 02:27

mindspore出现memory is not enough!

在训练过程中，进行到更新参数这一步时，出现memoryisnotenough，我使用的是24G的RTX3090显卡来训练，能帮忙看一下是我代码的问题吗？还是纯粹的内存问题？
小乐快乐·2023-01-10 13:39

Warning: Leaking Caffe2 thread-pool after fork

discuss.pytorch.org/t/dataloader-when-num-worker-0-there-is-bug/25643/37我的情况是在PyTorch1.9.1，CUDA11.1，RTX3090
Rory·Shaw·2023-01-10 12:51

Win10 + RTX3090 安装CUDA11.2 + CUDNN8.1.0

前提系统重新安装，anaconda3中tensorflow和pytorch已经安装过，主要目的是方便自己以后重新安装CUDA主机配置系统：Win1064bitCPU：I9-10850K内存：64G显卡：GeForceRTX3090显卡驱动：https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/CUDA与驱动版本对照-table2https://docs.nvidia.com/
czy152338·2023-01-07 10:42

芯片破壁者（十九）：显卡的战国与帝国

一个月前，英伟达推出了全新的RTX3090，引来大批游戏爱好者直呼天下第一，一时变成了理财神器和黄牛收割机。
脑极体·2023-01-05 21:46

RTX3090安装tensorflow=1.15.5-gpu版

教程如下rtx3090搭建tensorflow1.15环境_唐僧爱吃唐僧肉的博客-CSDN博客_3090tensorflow结果发现虽然能引入tensorflow,但是cuda不能用，是False输入动态引入的命令之后
andrew P·2023-01-01 07:27

ubuntu20.04安装cuda版本问题 + 系统cuda与conda虚拟cuda的差别

在ubuntu20.04版本的服务器上，配置cuda与pytorch使用gpu版本加速踩坑流程：ubuntu20.04最低支持cuda11.0----降gcc版本安装cuda10.1----发现显卡RTX3090
十七张牌你能秒我·2022-12-31 12:30

mask_rcnn 训练自定义数据集（本地win10系统cpu已调通，采坑无数，均已列出解决方法）

【本地win10已调通】【亲测通过】MaskRcnn_tf1.x如何升级到MaskRcnn_tf2.x，实现RTX3090环境训练自定义数据集模型。_君临天下tjm的博客-CSDN博客一、背景:之前
至尊宝♬·2022-12-17 21:35

Flat-Lattice 源码 在AutoDL上的环境配置过程

写这篇是在AutoDL上用GPU跑通代码之后，整理出的“省时省力”的步骤：租用了一张RTX3090，显存24G，这个在跑加了Bert的模型（即跑V1文件下的flat_main.py）够用了，跑通以后查看了
夏昀·2022-12-15 17:06

GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.

Paramagnetism/article/details/115221478https://blog.csdn.net/Paramagnetism/article/details/115221478我的显卡是RTX3090
杜比斯特威·2022-12-10 19:09

（S1）3090显卡使用

3090显卡使用⭐RTX3090至少需要cuda11.1版本，才能够驱动该设备,故我们创建虚拟环境需安装cuda11.1以上版本pipinstalltorch==1.8.0+cu111torchvision
木槿qwer·2022-12-09 09:07

英伟达Jetson Nano的初步了解

JetsonNanoB01JetsonNanob01国产开发套件测评-电子发烧友网(elecfans.com)JetsonNano核心模块硬件概况GPU：NVIDIAMaxwell架构，128个NVIDIACUDA核心//(目前的RTX3090
思考实践·2022-12-09 01:45

torch_geometric torch_scatter 安装记录

安装torch的时候，如果显卡是RTX3090，对应的cuda版本应该是11.0及以上版本，例如torch1.7.1+cu110。
qq_41854611·2022-12-07 17:20

Ubuntu18.04下RTX3090+CUDA11.0+cudnn8.0.5+tensorflow-gpu2.4安装

前言：买完RTX3090后发现CUDA、cudnn、tensorflow版本匹配问题，查阅了很多资料，最终选定标题中的版本进行安装。亲测能够跑起来！！！
wuliangcai_·2022-12-06 21:14

服务器RTX3090安装显卡驱动,cuda,cudnn,gpu版pytorch记录

这东西有点麻烦，RTX3090还是很矫情的。操作一致，机器一致，但是每一次安装都会遇到不一样的问题？？？先列一下笔者安装成功的所有的标准配置版本，尽量和标准配置一样，否则会出一些奇奇怪怪的阴间问题。
Reza.·2022-12-06 21:43

RTX3090显卡安装tensorflow-gpu 2.4+CUDA11.0+cudnn8.05(使用conda安装)

RTX3090显卡安装tensorflow-gpu2.4+CUDA11.0+cudnn8.05+py3.7(使用conda安装)基本环境Ubuntu16.04+Anaconda前期准备由于实验室电脑有张显卡坏了
狂飙的蜗牛boy·2022-12-06 21:13

geforce rtx3090显卡安装cuda11.0

到官网https://developer.nvidia.com/cuda-11.0-download-archive?target_os=Linux&target_arch=x86_64&target_distro=Ubuntu&target_version=1804&target_type=runfilelocal下载命令wgethttp://developer.download.nvidia.
小志_哥哥·2022-12-06 21:42

ubuntu 20.04+RTX3090 安装Tensorflow-gpu==2.4

ubuntu20.04+RTX3090安装Tensorflow-gpu==2.4系统：Ubuntu20.04硬件环境：RTX3090显卡Python版本使用Anaconda来管理需要使用的安装文件：NVIDIA-Linux-x86
搜不到的气息·2022-12-06 21:37

RTX3090安装pytorch和图像处理相关模块

#在装有RTX3090显卡的机器上配置深度学习环境的步骤如下1.创建环境condacreate-nyou_env_name2.安装pytorchcondainstallpytorchtorchvisioncudatoolkit
mathematican·2022-12-06 21:04

windows+anaconda利用清华园镜像安装pytorch（以RTX3090显卡为例）

目录1.前言2.配置过成2.1.cuda2.2.Anaconda2.3.Pytorch3.总结：1.前言最近实验室配了台rtx3090的机器，环境什么的都没有配置，需要自己去配置。
岳一岁·2022-12-06 21:34

Win10 + RTX3090 安装CUDA11.2 + CUDNN8.1.0 安装

前提系统重新安装，anaconda3中tensorflow和pytorch已经安装过，主要目的是方便自己以后重新安装CUDA主机配置系统：Win1064bitCPU：I9-10850K内存：64G显卡：GeForceRTX3090显卡驱动：https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/CUDA与驱动版本对照-table2https://docs.nvidia.com/
c2a2o2·2022-12-06 21:02

windows server 2022 rtx3090 安装本地deeplabcut （可调用GPU训练）

服务器配置RTX3090流程先在服务器安装cuda11.2+对应的cudnn8.1然后在指定路径打开gitbashgitclonehttps://github.com/DeepLabCut/DeepLabCut.git
很努力的小刘·2022-12-06 21:59

RTX3090配置CUDA、CuDnn、PyTorch、TensorFlow版本问题

寒假配置了RTX3090显卡，虽然代码加了os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”]=“0”，但是一直无法使用GPU运算，最后发现是CUDA与显卡版本不兼容的问题，本文列出了我的电脑目前的
weixin_45876155·2022-12-06 17:27

Windows RTX3090 配置Pytorch/Tensorflow CUDA 教程

1.查询显卡驱动版本。电脑桌面-右键-NVIDIA控制面板-帮助-系统信息-驱动程序版本；2.查询CUDAToolkit版本。前往CUDAToolkit版本官网查看与显卡驱动程序版本相对应的CUDAToolkit版本（注意满足条件是大于等于，笔者的驱动版本为512.77，可以选择绿色框内任意版本，为了与之前版本保持一致，笔者选择了红色版本）;3.CUDAToolkit下载。前往CUDAToolki
Eudemonia1999·2022-12-05 19:32

RTX3090+CUD11.0-11.4+CUDNN+tensorflow-gpu=2.5

RTX3090心路历程，1.驱动选择driver：470.63.01版本就行。发现最新驱动不友好，尽量低一些，但也要尽量高出正常版本。
chen_gong_ping·2022-12-05 14:30

RTX3090踩坑实录-在配置pytorch3d遇到的问题

RTX3090踩坑实录-在配置pytorch3d遇到的問題官方安裝：https://github.com/facebookresearch/pytorch3d/blob/v0.3.0/INSTALL.mdarchive
Hell with it·2022-12-03 17:20

RTX3090+python3.6+tensorflow1.15虚拟环境配置

RTX3090+python3.6+tensorflow1.15虚拟环境配置RTX3090不支持安装tensorflow1系官方版本。
林泽岩·2022-12-03 17:49

RTX3090 + cuda 11.1 + torch1.9.0 安装 MinkowskiEngine

创建conda环境condacreate-nminkpython=3.8sourceactivatemink安装torch1.9.0+torchvision可到此处下载whl文件（也可以直接pip安装）pipinstalltorch-1.9.0+cu111-cp38-cp38-linux_x86_64.whl然后安装torchvisionpipinstalltorchvision安装完后要看tor
保住头发的破风小子·2022-12-01 12:22

在RTX 3090上复现点云语义分割算法RandLA-net

在大场景三维点云语义分割算法中，RandLA是很有代表性的算法，而且很适合落地，奈何原论文代码的环境是python3.5+tensorflow1.11+cuda9，而cuda9是不能在新显卡RTX3090
lucky li·2022-11-27 23:45

项目组新服务器（rtx3090）使用指南

项目组服务器rtx3090使用指南1项目组数据及备份位置1.1项目组主要数据位置1.2项目组各研究生个人数据备份位置2用户创建等基本操作（管理员使用）2.1用户创建2.2用户删除2.3用户权限3连接服务器基本操作
ssqu00·2022-11-27 16:47

NVIDIA RTX3090上安装tensorflow-gpu 1.12.0

目录项目场景：问题描述1CUDA版本不匹配，需要重新安装解决方案1：额外安装其他版本的CUDA，并实现版本自由切换。问题描述2：1.cuDNN包解压后的cudnn.h文件无法复制到目标文件夹中2.如何查看是否会到最初版本的CUDA解决方案2：1.cudnn.h无法复制2.回到最初版本的CUDA问题描述3：tensorflow-gpu1.12.0安装不断出现意外解决方案3：1.方式一（更推荐方式二，
一个低调的帅哥·2022-11-27 15:59

ubuntu20.04/RTX3090/TensorFlow/pytorch/GPU深度学习环境超详细配置实测

就在去年，微星恩斯迈工厂厂区大量显卡产品竟然被盗，约有40箱RTX3090，价值在220万元左右，官方也是悬赏10万希望知情人士提供线索。这就过分了，买不到就去偷，正所谓“年轻人完全
於無聲處聽驚雷·2022-11-27 01:28

极链ai云使用RTX3090报错：RuntimeError: Could not run ‘torchvision::nms‘ with arguments from the ‘CUDA

使用极链ai云配置好的Pytorch框架跑Yolov5的时候，会出现RuntimeError:Couldnotrun‘torchvision::nms’withargumentsfromthe'CUDA的错误。经过查询，是因为torch、torchvision和CUDA版本的问题，后来使用该文章中添加链接描述的配置解决了问题。（自己选用的是CUDA11.0，刚好是一致的！！）#CUDA11.0pi
小小的学徒·2022-11-26 13:57

ubuntu18.04切换不同版本CUDA

自身配置信息：linux系统：Ubuntu18.04CPU：i911代GPU：RTX3090硬盘：固态488GB，机械2TB目前已有两个CUDA版本：CUDA11.0CUDA11.2,如图(注:其中的cuda
English ONly·2022-11-26 10:38

复现ReDet RTX 3090 pytorch1.8.1

ARotation-equivariantDetectorforAerialObjectDetection原文GitHub：https://github.com/csuhan/ReDet复现环境基于autodl租用的RTX3090
吃肉不能购·2022-11-24 06:43

Ubuntu 18.04.5 和20.04 安装 OpenCV3.2.0

，安装必要的包2、下载opencv3.23、Configure4、Build5、Install6、3.2和4.5版本切换**2021.08.18更新，在ubuntu20.04上安装**系统配置：I9,rtx3090
yxdydSky·2022-11-23 21:42

Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cuda:3

我是在linux系统下的RTX3090，多显卡下训练的。
乱搭巴士·2022-11-23 06:22

Linux Ubuntu20.04 + RTX3090深度学习环境配置

1.参考链接click2.踩坑（1）安装pytorch后，无法import解决：在建立的虚拟环境中，安装pytorch，具体参考添加链接描述
川大彭于晏·2022-11-22 21:30

在RTX 3090上安装Pytorch-1.6

近来因为复现别人的工作需要，必须使用1.6版本的Pytorch，但是Pytorch官方说明1.6版本最高只支持CUDA10.2，而实验室最近服务器升级了RTX3090，至少要求CUDA11，因此两者无法兼容
huitailangyz·2022-11-22 16:21

2021-04-22

RTX3090/NvidiaA10+Ubuntu20.04+Pytorch1.7+Cuda11.1在MOC复现上总结之前写过一篇文章，也是复现MOC，只不过实在RTXTAITANX上，当时的环境是python3.6
理工王一川·2022-11-22 11:54

Ubuntu 16.04安装gpu版pytorch(包括cuda、cudnn)

Ubuntu16.04安装gpu版pytorch，以显卡RTX3090为例，其他显卡也类似。
呼啸蓝天·2022-11-21 23:54

适用于深度学习的GPU服务器选RTX4090与RTX3090哪个更合适、更划算？

一、弄清基本参数对比RTX4090具有760亿个晶体管、16384个CUDA核心和24GB高速美光GDDR6X显存，4090单精度浮点73TFLOPsRTX3090，搭载了10496个流处理器与24GGDDR6X显存，带宽为936GB/S。3090单精度浮点35.7TFLOPs二、以同等算力的情况做简单的对比简单给大家算一下，从单精度浮点计算能力来讲，5块RTX4090是365TFLOPS，总显存
Ai17316391579·2022-11-21 09:29

RTX3090安装TensorFlow-GPU环境并迁移tf1.15代码

RTX3090安装TensorFlow-GPU环境并迁移tf1.15代码环境配置迁移tf1.15代码至tf2.5.0RTX3090安装TF1.15的方法(1)环境配置在网上看到不少用tf-nightly-gpu
只想大吃一顿·2022-11-21 05:43

Ubuntu安装FairMOT环境避坑记录

原因为RTX3090算力过高，CUDA11以下不支持，需要CUDA11以上的版本。安装c
MrLi0104·2022-11-20 19:05

GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation.

显卡是RTX3090，一开始装的cuda11.0和pytorch1.7.1，报如上的错误，将近搞了一周，了解到cuda和torch必须同时安装，翻到了这博客救了我GeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm
2018_XWJ·2022-11-19 21:14

NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch

RTX3090的算力是8.6，但是当前的PyTorch依赖的CUDA版本支持的算力只有3.7、5.0、6.0、7.0算力7.0的显卡可以在支持最高算力7.5的CUDA版本下运行，但是算力7.5的显卡不可以在支持最高算力
代码小白的成长·2022-11-19 21:44

3D目标检测SE-SSD 模型工程化复现

3D目标检测SE-SSD模型工程化复现3d目标检测se-ssd模型代码偏比赛，记录工程化中的一些问题1、环境适配pytorch：1.7cuda：10.2cudnn：8.0显卡：RTX3090[se-ssd
打豆豆的蓝猫·2022-11-19 12:05
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