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NVIDIA英伟达驱动在安装之前，先更改数据源，否则安装过程中下载会非常慢。从系统设置中，点击Software&update，进入后选择source code,从download from中选择的镜像源，此处可以看个人习惯选择，或者点击best choice选择系统推荐，此处我选择的是镜像源，选择后按照指令输入系统权限（装系统时，自己编辑的），点击close，等待片刻即可，从文
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2024-05-16 20:24:48
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导读:C++ AMP是微软提供的一套利用GPU并行计算的API. GPU运算不是新概念,用GPU运算比较有名的已有NVIDIA的CUDA,AMD的stream. 同时对于OpenCL这个标准大家也一定没见过也听说(AMP同样与近日放出了开放标准).但是至少目前比较成气候的CUDA,他只能用在N卡上，归根结底是由于CUDA用到N家的驱动，所以A卡不能用。那么OpenCL呢？很多大厂也都有自己独特的变
OpenPose是一个很老的人体关键点检测器了，它是基于Caffe的。由于Caffe已经被FAIR放弃了，年久失修，因此到如今（2020.09）OpenPose已经变得有点难以编译。由于OpenPose被很多还比较新潮的GCN依赖，它的生命周期远没有结束，这篇文件就是要解决在较新的系统（Ubuntu 18.04）上编译OpenPose的问题。如今要顺利编译Caffe，第一个比较大的问
------2021.2.19更新重新安装了cuda，内容产生了改变，不再需要看漫长的内容了 同样安装cuda的过程产生了些改变 在安装页面记得取消驱动的勾选项 前面有×的是要安装 没有的是不安装历史正文官网下载链接这个是官网的cuda10.2的下载链接，教程也几乎不需要了，命令一共就两行wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/
按照CUDA官网 文档 进行安装： 在Windows 7上安装CUDA8.0/CUDA7.5的系统需求：(1)、ACUDA-capable GPU(本机显卡为GeForce GT 640M)；(2)、A supported version of Microsoft Windows(Windows7 64位)；(3)、A supportedversion of Microsof
目录Win11+RTX3060配置CUDA等深度学习环境1. 下载前的准备工作2. 下载Anaconda3. 下载cuda4. 下载cudnn5. 小结 Win11+RTX3060配置CUDA等深度学习环境1. 下载前的准备工作查看nvidia设置，右击它点击nvidai控制面板，点击系统信息： 选择CUDA版本，在NVIDIA控制面板可以看到RTX3060驱动目前最高支持CUDA 11.6版本
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2024-03-29 23:01:20
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前言尽管之前有写安装环境的教程，不过今日发现其中一些步骤还有简化的空间，写此文以记之，愿能给入坑深度学习的新人节省一些时间。 教程将安装以下软件，请读者按需阅读：Ubuntu 18.04 LTSAnaconda Cuda Toolkit 10.0Cudnn 7.6Python 3.7.3Nvidia 显卡驱动 430PyCharm CE 2019.02Ubuntu前往 Ubuntu 官网下载系统安
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2024-03-17 17:11:17
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安装环境：Win7 64位系统，Geforce GT 430显卡安装前提： Visual Studio 2010 Visual Assist X安装步骤：1，Nvidia显卡驱动，装275.33版，这是最新版本驱动，初次安装为了少出错，
安装CUDA1. 前言首先要知道自己电脑支持的最高CUDA版本，按下Win+R,输入cmd,输入如下代码，按下Enter,运行结果如下图：nvidia-smi 这里显示的就是你的设备允许安装的最大版本CUDA2.CUDA下载步骤如果电脑支持CUDA11.x，最好下载11.3版本，这样比较保险。 点击CUDA官网：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
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2023-12-19 22:36:28
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实验室服务器的cuda进行了一波更新，现在是cuda11.2。因此重新配置下环境。基本上所有环境都是围绕cuda版本进行的配置。cuda是NVIDIA官方的计算架构，是驱动显卡高性能工作的基础，其他一些python库都是基于此。因此现在是Ubuntu18.04+python3.8.13（据说python3.8好点 兼容性，不过torch也要看对应的py版本）+(torch1.10.1+cu111)
1.安装NVIDIA驱动重复登录的问题是因为NVIDIA驱动版本和linux内核版本不匹配导致的，因为linux内核一直在更新，更新后可能不匹配。所以安装系统后选择不更新，也有命令，可以更新内核版本使得nvidia匹配。（1）查询NVIDIA驱动首先去官网(http://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us)查看适合自己显卡的驱动（下载runf
目录1.简介 2.Anaconda安装3.CUDA+pytorch+torchvision安装 3.1.虚拟环境3.2.CUDA版本3.3.下载慢或中断4.测试1.简介 以上都不需要，只需要下载安装anaconda就够了！！！2.Anaconda安装官网链接：Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platfo
说明网上关于caffe的安装教程非常多，但是关于每一步是否操作成功，出现了什么样的错误又该如何处理没有给出说明。因为大家的操作系统的环境千差万别，按照博客中的教程一步步的安装，最后可能失败——这是很常见的哦。有的教程甚至省略了一些细节部分，让小白更不知道如何判断每一步是否操作成功，如何处理出现的错误。作者花费了很长时间才成功地将caffe装完，期间遇到好多错误，多次重装操作系统。现在将经验写下来，
文章目录准备工作一、nvidia1.卸载旧驱动2.查看适合本机的nvidia驱动3.根据自身情况选择适合的nvidia版本，我这里安装的是nvidia-4603.重启一下二、CUDA cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run1.CUDA下载2.nouveau驱动，nvidia安装失败也可以先禁用这个驱动重新试试3.执行安装脚本4.添加环境变量5.验证二、CUDNN cudn
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2024-06-25 14:08:52
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CUDA Visual ProfilerCUDA编程指导shared memoryPage locked out memoryCCUDA 调用CUDA 编程介绍CUDA 数据同步 CUDA Visual Profiler在上180645课程的时候，里面谈到使用CUDA来做矩阵乘法和k均值聚类的加速。在使用n卡的时候，有一个Visual Profiler的东西可以看到GPU的使用信息。在安装好了C
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2024-04-05 20:07:37
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前言本人在完成学校高性能智能计算课程有关实验，使用推荐的Intel devcloud上机平台时，因网络等问题遇到诸多不便。故选择在本地Ubuntu系统上部署环境，进行实验。为了避免与本地其他环境产生冲突，使用Docker进行容器化部署。本地环境Ubuntu 20.04NVIDIA GeForce RTX 2080 TI12th Gen Intel® Core™ i5-12490FDocker及有关
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2024-10-24 08:36:46
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问题：在进行神经网络开发过程中存在一些典型的限制#ubuntu16.04系统版本#ubuntu18.04系统版本#NVIDIA驱动版本#cuda和cudnn版本#tendorflow1.x或tensorflow2.x版本#pytorch版本#mindspore版本等等 本文在ubuntu18.04系统下，GTX2080Ti GPU，驱动版本450.57，cuda10.1，cudnn7.
这几天一直在配置pytorch-gpu的环境，前面装anaconda、pycharm，CUDA,cuDNN的时候一度挺顺利的，接着我们重点来说说pytorch的环境配置1. 创建一个虚拟环境最好先创建一个虚拟环境，在里面安装pytorch。创建前要先添加清华源，这样会更快一些conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.
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2024-03-29 15:12:41
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一、前期下载准备：1. Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64 问题：Anaconda无法正常打开，一直停留在loading application方案：找到anaconda3\Lib\site-packages\anaconda_navigator\api\conda_api.py 将行1364 把 data = yaml.load(f) 改为 data = y
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2024-05-11 20:37:10
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