cuda

Ubuntu下安装CUDA10.0以及问题

在用户bashrc文件中添加三个路径。sudo gedit ~/.bashrc添加之后记得:source ~/.bashrc测试CUDA是否安装成功,终端输入命令:nvcc -V成功后显示如下:但是发现并没有安装成功,与显卡驱动版本执行一个samples中的一个程序来检测一下:cd /usr/local/cuda-10.0/samples/1_Utilities/deviceQuerysudo m... »

Ubuntu16.04上安装CUDA9.0 详细教程

前言: 本篇文章是基于安装CUDA 9.0的经验写,CUDA9.0目前支持Ubuntu16.04和Ubuntu17.04两个版本,如下图所示: 大家可以先将CUDA文件下载下来,但是最好不要急于安装,一定要先将NVIDIA给出官方指导手册仔细看一下,然后再找几篇好的博客看一下,大致了解一下CUDA的安装过程,对安装过程中可能出现的问题要大致有一个了解,不到万不得已不要重装系统。 »

Ubuntu20.04安装cuda10.1的步骤(图文教程)

安装前准备CUDA的主要用途是深度学习,而目前主流的深度学习框架Tensorflow2最高支持CUDA 10.1,因此本文讲解在Ubuntu 20.04系统上安装CUDA 10.1的主要过程。您可能感兴趣的文章:ubuntu安装多个版本的CUDA并随时切换Ubuntu安装和卸载CUDA和CUDNN的实现Ubuntu16.04上安装CUDA9.0 详细教程Ubuntu 安装cuda10.1驱动的实现... »

Ubuntu 安装cuda10.1驱动的实现步骤

您可能感兴趣的文章:ubuntu安装多个版本的CUDA并随时切换Ubuntu安装和卸载CUDA和CUDNN的实现Ubuntu16.04上安装CUDA9.0 详细教程Ubuntu20.04安装cuda10.1的步骤Ubuntu 20.04 CUDA&cuDNN安装方法详解Ubuntu16.04安装nvidia驱动+CUDA+cuDNN的教程ubuntu16.04安装多个版本CUDA的方法Ub... »

Ubuntu 20.04 CUDA&cuDNN安装方法(图文教程)

export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin$}export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64$}更新环境变量配置source ~/.bashrc至此cuda安装完成,输入nvcc -V命令查看cuda信息安装cuDNN从https://developer.nvidia.com/cudnn下载相应版本的cudnn,需要... »

pytorch判断是否cuda 判断变量类型方式

我就废话不多说了,那就直接看代码吧~ inputs = Variable(torch.randn(2,2)) inputs.is_cuda # will return false inputs = Variable(torch.randn(2,2).cuda()) inputs.is_cuda # returns true 判断: torch.is_tensor() #如果是pytorch的ten... »

Pytorch 解决自定义子Module .cuda() tensor失败的问题

Pytorch 解决自定义子Module .cuda() tensor失败的问题

最近在刚从tensorflow转入pytorch,对于自定义的nn.Module 碰到了个问题,即使把模组 modle=Model().cuda(),里面的子Module的parameter都没有被放入cuda,导致输入是torch.cuda.FloatTensor,但是比如CNN的weight却还是torch.FloatTensor (当然最粗暴的方法就是直接在子模组里面都用了 .cuda() ... »

pytorch cuda上tensor的定义 以及减少cpu的操作详解

您可能感兴趣的文章:在pytorch中为Module和Tensor指定GPU的例子基于Tensorflow使用CPU而不用GPU问题的解决将Pytorch模型从CPU转换成GPU的实现方法pytorch常见的Tensor类型详解 »

pytorch 查看cuda 版本方式

由于pytorch的whl 安装包名字都一样,所以我们很难区分到底是基于cuda 的哪个版本。 有一条指令可以查看 import torch print(torch.version.cuda) 补充知识:pytorch:网络定义参数的时候后面不能加”.cuda()” pytorch定义网络__init__()的时候,参数不能加“cuda()”, 不然参数不包含在... »

详解Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系

参考官网地址:Windows端:https://tensorflow.google.cn/install/source_windowsCPU Version Python version Compiler Build tools tensorflow-1.11.0 3.5 »

详解tensorflow2.x版本无法调用gpu的一种解决方法

怀疑是cuda有问题,服务器本身是装的cuda10.1,跟tensorflow2.2应该是吻合的,但是一直无法调用,所以一开始我想重新安装cuda,覆盖掉服务器本来的cuda,下好安装包之后,因为我不是管理员,没有root权限,所以总是失败。 »

Pytorch 使用不同版本的cuda的方法步骤

故而,Anaconda 在安装 Pytorch 等会使用到 CUDA 的框架时,会自动为用户安装 cudatoolkit,其主要包含应用程序在使用 CUDA 相关的功能时所依赖的动态链接库。具体而言,Pytorch 首先尝试获取环境变量 CUDA_HOME/CUDA_PATH 的值作为运行时使用的 cuda 目录。若上述环境变量不存在,则 Pytorch 会检查系统是否存在固定路径 /usr/lo... »

pytorch中使用cuda扩展的实现示例

以下面这个例子作为教程,实现功能是element-wise add; (pytorch中想调用cuda模块,还是用另外使用C编写接口脚本) 第一步:cuda编程的源文件和头文件 // mathutil_cuda_kernel.cu // 头文件,最后一个是cuda特有的 #include <curand.h> #include <stdio.h> #include <... »

基于Tensorflow使用CPU而不用GPU问题的解决

之前的文章讲过用Tensorflow的object detection api训练MobileNetV2-SSDLite,然后发现训练的时候没有利用到GPU,反而CPU占用率贼高。经调查应该是Tensorflow的GPU版本跟服务器所用的cuda及cudnn版本不匹配引起的。以上这篇基于Tensorflow使用CPU而不用GPU问题的解决就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望... »

anaconada3+tensorflow_gpu1.8+cuda9+cudnn+pycharm吐血总结

anaconada3+tensorflow_gpu1.8+cuda9+cudnn+pycharm吐血总结

第二种:在conda中新建一个专门放置python3.5的环境这样可以做到3.5与3.7的版本切换,包括tensorflow版本之间的切换,而且所有的库都存放在这个独立的环境下,互不影响。conda create -n py35 python=3.5:表示你在anaconana中新建了一个名为py35的环境,并且指定python的版本为python3.5.https://blog.csdn.net... »

如何搭建pytorch环境

如何搭建pytorch环境

如何搭建pytorch环境1.conda创建虚拟环境pytorch_gpu2.切换到pytorch环境3.安装几个常用库(也可暂时不安)4.安装pytorch4.1进入官网查看要下载的版本4.2 根据系 统信息及cuda版本选择对应toolkit4.3复制上图中最后一行代码到pytorch环境终端4.4 验证pytorch是否安装成功4.5 如何查看自己电脑 »

windows10下利用anaconda安装cusignal

windows10下利用anaconda安装cusignal

cuSignal介绍cuSignal是基于CuPy,Numba以及利用RAPIDS生态系统进行GPU加速的基于Python的信号处理库。在某些情况下,cuSignal可以作为Scipy Signal的直接接口,也可以通过CuPy来利用GPU计算资源加速信号处理的速度。cuSignal强调了CPU和GPU之间零拷贝内存的在线处理,可以在大信号和计算密集型功能上获得比较大的加速。cuSignal的安装... »

【yolov4】学习笔记一

【yolov4】学习笔记一

想多熟悉下pytorch,因而选择了yolov4-pytorch版本来熟悉整个流程。yolov4.weights权重百度网盘下载地址:https://pan.baidu.com/s/1dAGEW8cm-dqK14TbhhVetA 提取码:dm5b下载后用pycharm打开工程。个人更喜欢把参数写在代码中,所以将demo.py中main部分改为if __name__ == '__main__': ... »

magicbook2018+MX150+win10+显卡驱动445.87+cuda_10.0.130+cudnn_v7.6.4.38+conda4.8.3+tensorflow1.14.0

magicbook2018+MX150+win10+显卡驱动445.87+cuda_10.0.130+cudnn_v7.6.4.38+conda4.8.3+tensorflow1.14.0

疫情在家起见,效率真的很低,还好马上就要开学了,最近有个作业需要用到deep learning,要用到gpu跑,因此记录一下我的配环境过程,来回折腾了两天,版本不对称问题很头疼,下面直接给出我的电脑配置以及环境。 1.操作系统:WIN10 2.电脑型号:magicbook2018 3.CPU:i7-8550U 4.GPU:MX150 5.显卡驱动:445.87 6.cuda版本:cuda_10.0... »

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pytorch报错:Process finished with exit code -1073741819 (0xC0000005)

首先进入pytorch的官网,选择自己电脑的配置.一目了然可以看见,推荐的搭配是torch1.5.0+cu101和torchvision0.6.0+cu101。注意要找到自己对应的torch和torchvision。pytorch代码也可以在gpu上跑啦! »

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Windows下,python+anaconda+cuda配置

因为网速原因可能会读取文件超时,建议多次尝试,本人是在多次实验后成功的。如果返回两个版本号和一个False那就是安装成功了,但是还不能用,这种情况一般是电脑的显卡版本太低,建议直接换电脑或者更新显卡。 »

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在家搭建Deepin15.11+cuda10.1+cudnn+pytorch

Deepin15.11+cuda10.1+cudnn+pytorch深度学习环境搭建硬件篇由于疫情这个特殊的时期,在家也不能不学习啊。lspci | grep -i nvidiauname -m && cat / etc / * releasegcc --versionuname -r查看Deepin的内核4.15,gcc 是6.3所以是介于Ubuntu16.04和Ubuntu18... »

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环境配置—Tensorflow Cuda Cudnn 版本对应关系

深度学习-环境配置一、Linux1. CPU2. GPU二、macOS1. CPU2. GPU三、Windows1. CPU2. GPU四、下载网址一、LinuxTested build configurationsLinux1. CPU2. GPU二、macOS1. CPU2. GPU三、Windows1. CPU2. GPU四、下载网址CUDA 下载地址 »

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cuda报错 OSError: libcudart.so.10.0: cannot open shared object file: No such file

有时候会碰到cuda报错,OSError: libcudart.so.10.0: cannot open shared object file: No such file原因是cuda动态链接库没有链接上。 »

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史上最全的pytorch开发环境搭建教程【基于win10】

史上最全的pytorch开发环境搭建教程0.总结Get to the points first. The article comes from LawsonAbs!pytorch简介安装前的基本环境详细安装过程1.pytorch 是什么?pytorch是一个机器学习的框架平台,与TensorFlow的作用机制相类似。是非常利于 python 编程的。pytorch分成CPU和GPU两个版本,其中G... »

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