cuda环境配置（anaconda虚拟环境版，含pytorch-gpu安装）一、背景二、anaconda虚拟环境创建三、cuda+cudnn安装1.cuda版本查询2.cudatoolkit安装四、pytorch-gpu安装1.安装2.验证pytorch-gpu是否安装成功 一、背景cuda可以直接装到电脑上，但是安装步骤复杂，且失败率较高。选择anaconda虚拟环境安装，操作简单，且可以结合
想想学习CUDA的时间也应该有十来天了，也该是做一个小总结了，说说我理解的CUDA，它到底是什么东西？ 其实说到CUDA，还真的没几个人知道，说实话，我也听说不久，主要因为它2007年才刚发布，也是这几年才刚兴起，国内那就更慢了。 CUDA它中文的名字是统一计算设备架构，CUDA是一种将GPU作为数据并行计算设备
nvidia-smi：控制你的 GPU大多数用户都知道如何检查他们的 CPU 的状态，查看有多少系统内存可用，或者找出有多少磁盘空间可用。相比之下，从历史上看，密切关注 GPU 的运行状况和状态一直比较困难。如果您不知道去哪里寻找，甚至可能难以确定系统中 GPU 的类型和功能。值得庆幸的是，NVIDIA 最新的硬件和软件工具在这方面做出了很好的改进。该工具是 NVIDIA 的系统管理接口 (nvi
使用VS2013编译CUDA程序时，可能会遇到以下问题：1、error MSB3721: "D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing\Toolkit\CUDA\v7.0\bin\nvcc.exe" -gencode=arch=compute_52,code=\"sm_52,compute_52\" --use-local-env --cl-version 2013
# Python3 在 Windows 上的安装与配置
Python 是一种简单易学、高效强大的编程语言，广泛应用于各个领域。在 Windows 系统上安装并配置 Python3，可以在本地开发和运行 Python 程序。然而，在安装 Python3 后，有时会遇到弹出下载的问题。本文将为大家介绍如何正确地在 Windows 上安装和配置 Python3，并解决弹出下载的问题。
## 步骤一：
原创
2023-08-16 07:29:35
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mac pip install mysqlclient 报错解决如下 :安装python mysql中间件自从Oracle收购mysql之后，原引领mysql的创始人就离开了mysql，创立了新的mariadb，表示他不再看好mysql。而今天让我遇到了一个问题，正好证明了这一点。最近在做的一个小玩意中，有很多经过python收集和处理过的数据，需要存入数据库，而经常使用mysql，把
目录前言安装步骤1. 下载安装文件2. 禁用 nouveau 驱动3. 文本命令行模式运行 runfile 文件安装CUDA4. 设置环境变量常见问题及解决方案1. 循环登陆2. 黑屏/无法进入命令行：3. 内核版本不匹配： 前言CUDA安装文件直接包含有与之匹配的Nvidia显卡驱动，所以在这里我们直接用CUDA安装文件同时安装Nvidia显卡驱动和CUDA。若事先单独安装了Nvidia驱动，
1、为什么要装CUDA，CUDNN：先来讲讲CPU和GPU的关系和差别吧。截图来自（CUDA的官方文档）： 从上图可以看出GPU（图像处理器，Graphics Processing Unit）和CPU（中央处理器，Central Processing Unit）在设计上的主要差异在于GPU有更多的运算单元（如图中绿色的ALU），而Control和Cache单元不如CPU多，这是因为GPU在进行并行
1、已经安装好了Python，这时找一下Python的安装目录，然后Ctrl+C复制路径
2、打开我的电脑->右键属性->高级系统设置->高级标签->环境变量，在系统变量里找到Path，双击Path，Ctrl+V复制刚才粘贴的路径，路径前面加;
3、一路点击确定-确定-确定，然后输入cmd，重新打开一个命令行窗口，再次输入python，此时可以看到Python已经成功
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2023-06-21 23:55:51
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CUDA使用遇到的几个问题背景：Tensorflow和Pytorch不同版本依赖的CUDA版本不同，在使用较高版本时出现GPU无法加载使用。CUDA 多个版本并存与使用由于cuDNN缺失引起的错误驱动版本不匹配引起的错误检测 Tensorflow 是否可以使用GPU一、多个版本并存cuda 的下载与安装方法选择下载 CUDA Toolkit Download 建议选择使用 .run 文件安装，因为
1.CUDA对应的NVIDIA驱动版本对照表，参考一下表格2.显卡驱动安装，参考这里我这里选择安装的显卡驱动是NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run，安装是否成功，可以输入这个命令nvidia-smi，如果有显示GPU信息，那就是安装成功了。3.cuda安装装cuda首先需要降级：sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/t
GPU架构SM（Streaming Multiprocessors）是GPU架构中非常重要的部分，GPU硬件的并行性就是由SM决定的。以Fermi架构为例，其包含以下主要组成部分：CUDA coresShared Memory/L1CacheRegister FileLoad/Store UnitsSpecial Function UnitsWarp SchedulerGPU中每个SM都设计成支持
GPU 的硬件基本概念Nvidia的版本： 实际上在 nVidia 的 GPU 里，最基本的处理单元是所谓的 SP(Streaming Processor)，而一颗 nVidia 的 GPU 里，会有非常多的 SP 可以同时做计算;而数个 SP 会在附加一些其他单元，一起组成一个 SM(Streaming Multiprocessor)。几个 SM 则会在组成所谓的 TPC(Texture Pr
# 使用 NVM 和 Yarn 的新手指南：避免常见问题
在现代 JavaScript 开发中，Node.js 已成为不可或缺的工具。而 NVM（Node Version Manager）和 Yarn（JavaScript 包管理工具）则是开发者们常用的两个工具。然而，很多新手在使用 NVM 和 Yarn 时，常常遇到问题，比如“装了 NVM 后 Yarn 不工作了”。本文将为您详细介绍这些工具
因为那些文件已经在gitignore之前就加入到了git的缓存系统index.Git rm -rf --cached FILE_NAME
原创
2021-08-10 15:59:00
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一、典型GPU程序构成一个典型GPU程序有如下几个部分：①CPU在GPU上分配内存②CPU将CPU中的数据copy到GPU中③调用内核函数来处理数据④CPU将GPU中的数据copy到CPU中 *可以看出，四个步骤中有两个是数据的copy，因此如果你的程序需要不断地进行copy，那么运行效率会比较低，不适合利用GPU运算。一般情况下，最好的方式是，让GPU进行大量运算，同时保证计算量与通信
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2023-09-08 18:30:55
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因为那些文件已经在gitignore之前就加入到了git的缓存系统index.Git rm -rf --cached FILE_NAME
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2018-05-17 00:25:00
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零教程的基本概述在深度学习蓬勃发展的今天，模型变得越来越深，参数愈加庞大，虽然准确率不断增长，由于硬件受限，对实际场景部署的要求也越来越高，CUDA 编程成为了一门必备的武林绝学。如果你对模型的推理速度有较高要求，如果你有庞大的数据流等待推理，一起跟着教程了解这门技术。该教程目前暂定有以下章节，如有添加将会另行说明： 通过这些教程，可以说初入了 CUDA 编程的世界，基本学会
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2023-09-18 13:44:30
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cuda，cudnn，安装和tensorflow的gpu调配忙了两周终于安装完了cuda 和 cudnn ，并且成功调用tensorflow的GPU使用！！！1；首先 找自己电脑的适配cuda2；cuda，cudnn，tensorflow版本适配表3；决定适合自己的版本后，开始下载！4；cuda安装：5；安装cudnn6；添加环境变量7；检测环境变量是否添加成功8；在tensorflow中配置G
目录一、前言二、安装CUDA、cuDNN和PyTorchCUDA的安装cuDNN的安装三、验证是否安装成功一、前言在进行深度学习模型训练时，可以使用CPU训练，但通常比较慢，也可以采用GPU进行加速训练，从而缩短训练时间。目前支持深度学习的显卡只有NIVDIA，AMD是不支持的，因此AMD显卡的用户不用再纠结于CUDA的安装了，直接安装CPU版本的PyTorch就好了。要使用GPU进行加速训练，要
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2023-10-21 09:50:16
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