1. 首先安装cuda和cudnn先查看本机的cuda支持版本【非常重要，版本不对将无法使用】win+s，搜索NVIDIA Control Panel，打开NVIDIA控制面板。选择左下角的系统信息->组件，查看cuda版本 官网：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer然后在该网站选者相应的cudatoolkit版本下载有一个地方注意，选本地
我的机器没有nvidia的显卡，因此只能使用CPU模式，网上很多是GPU模式下的配置，对于CPU模式往往一句话带过，对于初学者来说，往往会摸不着头脑。因为每个人的机器多少会有差异，因此跟着教程做的时候通过会遇到一些意外的问题，不用怕，google之，真心感觉google的强大，很多问题一搜便有结果。建议大家在配置之前，认真阅读官网的教程，讲得很到位，会让你少走许多弯路。 安装
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2024-01-09 20:33:51
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win10下pytorch-gpu安装以及CUDA详细安装过程1.Cuda的下载安装及配置 首先我们要确定本机是否有独立显卡。在计算机-管理-设备管理器-显示适配器中，查看是否有独立显卡。 &nb
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2023-12-29 14:59:40
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系列文章目录GPU编程（基于Python和CUDA）（一）——零基础安装pycudaGPU编程（基于Python和CUDA）（二）——显示GPU信息GPU编程（基于Python和CUDA）（三）——逐元素运算核（ElementwiseKernel）GPU编程（基于Python和CUDA）（四）——Mandelbort集 零基础安装pycuda系列文章目录前言安装Visual Studio安装C/C
目录一、nouveau开源驱动禁用1.检查是否已经将其禁用2.禁用nouveau显卡驱动(该步骤仅针对步骤一中有输出的情况)二、NVIDIA显卡驱动安装1、查看当前系统内核(重要)2、安装驱动3、问题(未出现问题的忽略此步)：更换介质：请把标有…… DVD 的盘片插入驱动器“/media/cdrom/”再按回车键4、问题(未出现问题的忽略此步)：重启电脑后，无法进入桌面，黑屏，左上角有光标在闪三、
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2024-09-23 13:43:43
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（摘抄）电脑开机不了的普遍原因可以用以下方法得知是何问题：1、观察法，看主机的电源灯是否正常，能正常显示那么可以排除电源问题，否则换电源(或查电源线路插座等) 2、听声音，可以根据BIOS的开机自检报警声来判断,如果没有警报声可以确定两个原因(主板故障或显卡故障或其它插卡故障)，可用第三种方法试。 3、插拔法，把CPU、内存、显卡等包括其它的插卡，拔下来(最好用刷子把灰尘扫掉，注意不要弄到水)，用
1. 选择对的系统安装nvidia驱动为什么说对的系统呢，这是因为在多次尝试后发现，如果使用ubuntu14安装显卡驱动会出现无法进入系统，一直在循环在登录界面，而ubuntu16则不会出现这个问题，所以说最好升级一下吧，毕竟14有点太老了。重要的一点是不要在安装或安装后升级内核，否则cuda无法识别内核而导致安装失败！（如果已经升级并且cuda报错，那么百度或谷歌一下如何降内核吧）先安装一些依赖
在进行深度学习和机器学习时，PyTorch是一款备受欢迎的框架。然而，有些用户在安装PyTorch时会遇到“安装PyTorch没有对应CUDA版本”的问题。这种情况通常会导致环境不兼容，难以使用GPU加速。今天，我们将对解决这个问题的过程进行详细记录，帮助大家顺利安装PyTorch并配置CUDA环境。
### 环境准备
在开始之前，我们需要确保安装了以下前置依赖：
| 组件
本文是基于windows10操作系统配置MXnet环境，且搭建GPU版本mxnet的运行环境。MXNet深度学习框架对于电脑和操作系统有如下要求： 1.操作系统是64位的; 不能是32位的操作系统。 2.拥有支持cuda的NVIDIA显卡 1.0k。（可选，可以没有显卡，只用CPU也可以）总结来讲就是你电脑的系统必须是64位的，不能是32位的，因为mxnet没有32位的安装包。电脑有支持
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2024-08-18 13:37:02
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1、查看本机显卡首先我们要确定本机是否有独立显卡，在计算机管理−设备管理器-显示适配器中，查看是否有独立显卡。可以看到本机有一个集成显卡和独立显卡NVIDIA GetForce GTX 1050。接下来，测试本机独立显卡是否支持CUDA的安装：查询显卡是否支持安装 。从上图中，可以看到我本机的独立显卡是支持CUDA安装的，计算力是6.1。2、CUDA下载CUDA下载  
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2023-11-23 19:43:10
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# 如何在没有新版CUDA的情况下安装PyTorch
在深度学习开发中，PyTorch是一个非常流行的框架，但有时我们会面临“没有新版CUDA”的问题。本文将教你如何在这种情况下成功安装PyTorch。以下是整个安装过程的步骤：
## 安装步骤
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 检查CUDA版本 |
| 2 | 访问PyTorch官网获取合适的安
原创
2024-10-09 06:10:59
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# 检查显存占用及 PyTorch 和 CUDA 安装情况指南
作为一名新入行的开发者，检查你的环境设置是否正确是保证后续工作顺利进行的重要一步。本文将引导你如何确认你的显存是否被占用，如何检查是否安装了PyTorch及CUDA。以下是我们遵循的流程。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[启动命令行工具] --> B[检查显存占用]
A -->
原创
2024-10-05 04:12:03
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文章目录CUDA安装CUDA安装遇到的问题以及解决方法 CUDA安装首先说一下自己用的是VS2017+CUDA9.2，在这里给予参考。1.首先查看自己的电脑是否支持CUDA的图形处理器（GPU),一般电脑都可以，因为NVIDIA推出的每款GPU都能支持CUDA。首先查看自己的GPU，右键此电脑，点击属性 选择设备管理器选择显示设备器，在这里可以看到自己的GPU对照英伟达官网链接检查自己的GPU是
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2023-12-01 09:52:30
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登录服务器后，首先查看下系统版本：cat /proc/version ，我们这个服务器有点特殊是arm版本的，通过nvidia-smi查看服务器显卡配置, 这意味着我们要安装的cuda版本最高不能超过11.4，那么我们这里选择一个比较稳定的版本cuda 11.3。安装显卡驱动：1.查看显卡驱动
cat /var/log/dpkg.log |
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2024-06-07 15:19:56
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目录1.先查看电脑的GPU支持的CUDA版本 （1）下载CUDA （2）安装CUDA （3）查看CUDA是否安装成功 2. 下载cuDNN，配置 （1
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2023-12-16 23:15:55
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我要疯了，不管了先试试再说：一、CUDA ToolKit 安装如果没有驱动，也可以去这里，下载官方推荐的适合的驱动。0、查看自己电脑的显卡驱动版本1、显卡驱动支持的CUDA版本查看 或者查官方文档2、cuda toolkit下载根据我要装的pytorch支持的cuda版本、并且cuda版本要在我自己电脑的驱动版本之下，选择安装cuda11.1当前pytorch安装以往pytorch安装
CUDAt
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2024-08-22 06:25:48
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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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这里写自定义目录标题Anconda+PyTorch 最新安装教程（2023-06-7）步骤一：安装适合的CUDA与CUDNN步骤二：安装Anaconda步骤三：安装 torch torchvision torchaudio步骤三：验证附言 Anconda+PyTorch 最新安装教程（2023-06-7）步骤一：安装适合的CUDA与CUDNN安装教程 : 安装CUDA和CUDNN在cmd中输入n
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2023-08-31 16:50:45
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在做深度学习项目时，遇到了torch.cuda.is_available()返回false的问题，经CMD查看自己的CUDA版本为11.6。然后在文章的指导下发现自己下载的是CPU版本的Pytorch，于是卸载，打算安装GPU版本。首先在pytorch官网，选择了pip方式。 然后复制该指令进行下载，但是出现报错 ERROR: Could not find a version th
# 在没有GPU的情况下安装PyTorch
在深度学习领域，PyTorch 是一个非常流行的框架，它允许开发者方便地构建和训练神经网络。然而，对于那些没有配备强大 GPU 的计算机，安装和配置 PyTorch 可能会显得十分棘手。本文将逐步指导你如何在没有 GPU 的环境中成功安装 PyTorch。下面是整个流程的概览。
### 安装流程概览
| 步骤 | 描述
