gcc与cmake的关系1.gcc是GNU Compiler Collection（就是GNU编译器套件），也可以简单认为是编译器，它可以编译很多种编程语言（括C、C++、Objective-C、Fortran、Java等等）。2.当你的程序只有一个源文件时，直接就可以用gcc命令编译它。3.但是当你的程序包含很多个源文件时，用gcc命令逐个去编译时，你就很容易混乱而且工作量大4.所以出现了mak
概念介绍什么是GPU？GPU全称是Graphics Processing Unit，即图形处理器，是一种专门进行绘图运算工作的微处理器。虽然GPU在游戏中以3D渲染而闻名，但是GPU相较于传统的专为通用计算而设计的CPU，GPU是一种特殊类型的处理器，具有数百或数千个内核，经过优化，可并行运行大量计算，对运行深度学习和机器学习算法尤其有用。GPU允许某些计算机比传统CPU上运行相同的计算速度快10
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2023-07-23 21:47:22
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Pytorch-GPU，Cuda，Cudnn说明说明：网络上很多教程只是把流程走了一遍，可能跟着操作走，能够达到目的，但是总缺少点什么，没有理解每个步骤的意思，所以来分享一下1：Cuda因为自己的电脑是刚重装系统，此时是没有Cuda的，需要自己安装Cuda，也就是说你输入nvcc -V，提示'nvcc' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件 所以说，在安装Pytorch之前，需要安装
文章目录一、CUDA和CUDNN版本选择和下载？二、安装CUDA和cuDNN三、安装Pytorch YOLO入门实例，运行在CUDA和Pytorch基础上，可供参考。一、CUDA和CUDNN版本选择和下载？查看自己电脑适应的CUDA版本，如下图，打开英伟达控制面板，左下角点击系统信息，后点击组件。 CUDA下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolki
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2023-11-18 20:59:18
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PyTorch中的CUDA操作
CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA推出的异构计算平台，PyTorch中有专门的模块torch.cuda来设置和运行CUDA相关操作。本地安装环境为Windows10，Python3.7.8和CUDA 11.6，安装PyTorch最新稳定版本1.12.1如下：pip3 install torch to
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2023-06-30 22:30:03
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PyTorch的下载没有选择下载Anaconda的方法，而是选择分别下载Cuda、CuDNN，而后利用pip下载PyTorch。针对PyTorch下载补充：进入PyTorch官网Start Locally | PyTorch按照图中选择 pip下载方式 选择复制箭头所指命令，在cmd控制面板中输入命令，而后开始下载 3：下载成功后，在
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2023-06-12 15:13:17
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cuda+cudnn→pytorch简述确定显卡驱动程序安装cuda下载cuddn并配置cuda。使用anaconda配置pytorch验证pytorch是否安装成功 简述cuda是专为GPU设计的软件，其目的是开发GPU的计算能力。cudnn是cuda所需的包。pytorch是为深度学习开发的python库。该库需要cuda的支持。确定显卡驱动程序一张显卡需要合适的驱动才能发挥最优性能，配置p
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2023-06-25 14:49:49
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1、Anaconda下载与安装百度搜索Anaconda，进入官网。点击这个下载对应的版本（我电脑上安装的python是3.8） 下好了之后安装，这个安装就一路默认就行。2、下载CUDA和cudnncuda版本的选择和你的显卡有关系。鼠标在桌面右击，打开NVIDIA控制面板。点击系统信息 点击组件。可以看到，我这里是RTX3060的显卡，支持cuda11.2。 看到自己对应的版本
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2023-09-12 11:07:07
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**Ubuntu20.04安装CUDA cuDNN **一. 显卡驱动、CUDA 、cuDNN 和 cuda版本的pytorch的关系二. NVIDIA（英伟达）显卡驱动安装三. 安装显卡驱动安装cuda和cudnn前的准备工作安装一系列的版本的查询四. 安装CUDA与测试4.1下载与安装4.2配置CUDA环境变量4.3 CUDA测试五. 安装cuDNNcudnn 测试五 安装pytorch 一
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2023-11-02 13:55:07
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win10下cuda+cudnn+pytorch的安装配置其实网上已经有很多关于这方面的博文，自己也已经安装过无数次了，所以这里也来详细记录一下完整环境配置过程，希望可以帮助到刚接触到这方面的新手小白，每一步我都会附上截图的，所以不要怕不会操作哦。 文章目录win10下cuda+cudnn+pytorch的安装配置一、首先查看电脑可适配的cuda版本二、cuda的下载安装1.官网下载2. CUDA
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2023-07-25 22:50:09
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# PyTorch查看cuda cudnn
作为一名经验丰富的开发者，我愿意教会刚入行的小白如何实现"pytorch查看cuda cudnn"。在开始之前，我们先来了解一下整个流程。
## 流程概述
以下是实现"pytorch查看cuda cudnn"的步骤流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 检查CUDA是否可用 |
| 2 | 检查cuDNN是否可用
原创
2023-10-13 08:29:05
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# CUDA、CuDNN 与 PyTorch版本的兼容性分析
在机器学习和深度学习的领域中，CUDA（Compute Unified Device Architecture）、CuDNN（CUDA Deep Neural Network library）与PyTorch的版本兼容性是一个重要话题。正确理解它们之间的关系，不仅可以帮助我们优化模型性能，还能减少在配置环境时遇到的问题。
## CU
CUDA：为“GPU通用计算”构建的运算平台。cudnn：为深度学习计算设计的软件库。CUDA Toolkit (nvidia)： CUDA完整的工
原创
2022-04-07 17:55:41
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Pytorch-gpu环境配置1. 安装AnaCondaAnaConda下载地址：安装AnaConda 这里选择All Users。 默认安装路径，下一步。 选择“添加环境变量”，安装。 跳过安装VScode即可，安装成功。2. Visual Studio 安装链接: Visual Studio 2019.运行Visual Studio Installer。 选择Python开发、数据科学和分析应
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2023-07-23 21:48:49
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目录gpu vs cpucuda例子：补全代码cuDNNpytorch参考：GPU/ CUDA/ cuDNN_哔哩哔哩_bilibiligpu vs cpu显卡就是一块负责承担输出图形任务的板卡gpu就是显卡上的一块芯片，是显卡的核心gpu能够减少显卡对cpu的依赖，分担部分cpu的工作gpu是高度并行的结构，所以在部分情况下他更高效 通常来说cpu里只有几个算储单元（绿色+黄色+紫色）
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2024-08-08 10:22:40
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Linux版本 Python 版本 编译器 编译工具 tensorflow-1.12.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.15.0 tensorflow-1.11.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.15.0 tensorflow-1.10.0 2.7、3.3-3.6 ...
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2022-01-25 15:09:57
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Linux版本 Python 版本 编译器 编译工具 tensorflow-1.12.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.15.0 tensorflow-1.11.0 2.7、3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.15.0 tensorflow-1.10.0 2.7、3.3-3.6 ...
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2021-07-09 15:03:00
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win10环境下安装cuda10.1+Pytorch1.3笔者是深度学习还没有入门的小白，之前的电脑上安装了cuda10.0+torch1.2+tensorflow2.0可以使用，但是跑pytorch中文手册的mnist例程时，loss.backward函数会报错（不知所措/(ㄒoㄒ)/~~）。想安装ubuntu又不小心把系统搞崩了，重新装系统后想要安装新版本的pytorch1.3，按照网上的流程
Ubuntu18.04+CUDA11.0+cuDNN8.0.5+Anaconda3.5+PyTorch1.7.0配置说明简介：本文档是在WIin10+Ubuntu18.04双系统的新机上测试过的一次配置成功的步骤说明。提示：紫色"说明"部分是对操作步骤的解释，在执行 3 安装CUDA 时容易出现问题，请仔细操作。如果遇到其他问题请耐心搜索，大家都是踩着坑过来的。也欢迎各位给出更简洁的配置方法，祝大
近期手上有几个需要PyTorch的项目，自己在搭建环境时遇到了各种各样的问题，花了很长时间才解决。为了让后来的人少走弯路，特意整理一下。整体上整个过程可以分为大步：环境准备：windows 10, python 31. (optional) 安装Visual Studio（VS）。如果电脑上没有VS， 在安装CUDA时，有一个环节会提醒说电脑上检测不到VS，部分功能可能无法实现。我下载的版本为Mi
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2024-06-20 12:55:21
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