Ubuntu16.04（GTX1660ti）cuda10.0和cudnn7.6环境配置 （环境乃一生之敌！！！）第一项：安装显卡驱动 1.下载显卡驱动，到https://www.nvidia.com/Download/index.aspx下载相应的驱动。 （相应驱动指的是和你的计算机所匹配的驱动，可在win下使用DxDiag查看） 2.查看cuda和驱动版本要求：https://docs.nvid
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2023-12-19 16:07:50
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# 如何为1660 Ti安装合适版本的PyTorch
在深度学习和机器学习的开发过程中，选择合适的深度学习框架是至关重要的，而PyTorch作为一个流行的深度学习框架，其安装过程也是很多开发者需要掌握的技能。本文将指导你如何为NVIDIA GeForce GTX 1660 Ti显卡安装合适版本的PyTorch。
## 一、整体流程概述
以下是安装PyTorch的流程步骤：
| 步骤 | 说
ubutntu16.04 1660ti cuda cudnn安装环境说明Ubuntu安装显卡驱动安装主要代码cuda9.0安装小结：cudnn安装后续1小结：后续2 环境说明项目版本linuxubuntu16.04gpuNVIDIA 1660ticpuIntel i5-9400F显卡驱动430.64cuda9.0cudnncudnn-9.0-**-v7tensorflow-gpu1.8.*Ubu
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2024-01-21 00:26:55
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笔者环境：笔记本电脑，gtx1660ti，win10+ubuntu18.04双系统 一 安装nvidia驱动1 安装lightdm，不使用gdm3sudo apt install lightdm2 安装必要的编译工具sudo apt-get install gcc g++ make3 查看自己电脑显卡型号ubuntu-drivers devices4 下载对应的显卡驱动：nv
# 如何实现“1660ti bios下载”
## 整个流程
首先，我们需要明确整个流程，然后再逐步进行操作。
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 打开浏览器，访问官方网站 |
| 2 | 在网站上找到“1660ti BIOS下载”页面 |
| 3 | 点击下载按钮，选择保存位置 |
| 4 | 等待下载完成 |
| 5 | 检查下载文件是否完整 |
## 操
原创
2024-06-07 05:46:28
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深度学习小白装机-记录一下三个备选清单。原本早就有攒一部机器的想法，最近刚刚好在玩深度学习的小案例，所以产生了装一部自己的台式机的想法。 下面均是自己查资料所得，可能与实际有差入。出错了，我也不负责呀，哈哈。关于价格，我是根据某东自营店价格（截至2019-09）来做比较的，可能不同时间段有差入，价格因素需要自己衡量高低。 我根据不同的价格成本和预设的使用场景设计了三个不同的方案。 先说结论，我最终
GTX1660 Ti采用了TU116核心，拥有1536个CUDA核心，96个纹理单元、48个光栅单元，192bit位宽和6GB GDDR6显存，此外它还分为标准版和Max-Q版，标准版核心频率为1455MHz，Boost频率为1590MHz，TDP在75-80W左右。Max-Q版则是频率下降，TDP也降到60W左右。选gtx1650和1660ti,选显卡这些点很重要https://list.jd.com/list.html?笔记本版GTX1650采用了TU117核心，拥有1024个CUDA核心，56个
原创
2021-07-12 15:54:39
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解读NVIDIA显卡 如何通过显卡参数看显卡性能
我们在评测一款显卡性能的时候，经常会发现某某低端卡频率比高端卡高但性能却低这样的问题，下面我就以GeForce 7900GS为例,说以下如果从显卡的参数简单评测显卡的性能。
[GeForce 7900GS][20像素管线][20纹理单元][7顶点管线][核心频率450MHz][像素单元频率450
安装环境及硬件信息Ubuntu16.04 LTS内核版本：4.4.0显卡：Nvidia GeForce GTX 1060安装过程一、首先要下载好显卡驱动程序，官方网址
我使用的版本是 NVIDIA-Linux-x86_64-390.67.run二、卸载掉旧版本的英伟达显卡驱动，打开terminal：sudo apt-get purge nvidia*三、禁用系统自带的 nouveau 驱动：创建
GTX1660相比GTX1660Ti最大的区别就是在于阉割了显存，GTX1660搭载的是GDDR5显存，而GTX1660Ti搭载的是全新的GDDR6显存。此外，GTX1660Ti流处理器数量相比GTX1660多出了256个，纹理单元也稍高一些，显存频率高了4000Mhz。
原创
2021-07-14 16:29:29
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 RTX3060（暗夜精灵）等系列显卡正确配置Pytorch及其对于cuda和cudann版本的深度学习环境（避免由于版本不适应导致重装）如果你在跑深度学习时使用GPU加速时遇到以下问题：一、问题所在二、解决方法三、pycharm上重新配置pytorch 如果你在跑深度学习时使用GPU加速时遇到以下问题：GeForce RTX 306
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2024-08-20 22:16:09
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深度学习入门学习笔记1两个重要工具dirhelp数据加载初识ananconda 自动带jupyterjupyter使用时遇到问题：Dataset 实战类：TensorBoardSummaryWriter()导包：查看 函数使用方法add_scalar()TransformsTransforms的使用常见的TransformsToTensor()NormalizeResizecomposetorc
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2024-10-04 11:29:01
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核心频率，CUDA核心不同，GTX1660比GTX1060高，其他的大体相似，但是就是这几点不同，GTX1660的性能就比GTX1060高20%（这一点可以自己实测）。如果是游戏迷的话就可以买GTX1660。gtx1060和gtx1660ti选显卡这些点很重要https://list.jd.com/list.html?从价格上分析这两款的差距，GTX1060 6G价格在2099，而GTX1660价格却是1799，这价格差着300元，相比之下我们就可以选GTX1660 6G。总体来说新出的GTX16
原创
2021-07-12 15:54:34
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# 使用3090Ti安装PyTorch的指南
在深度学习的世界中，CUDA的使用使得计算速度显著提高。NVIDIA的3090Ti显卡因其强大的性能而受到广泛欢迎。本文将详细介绍如何在搭载3090Ti显卡的机器上安装PyTorch，帮助大家更好地利用这一强劲的硬件。
## 环境准备
在开始安装之前，确保你的系统中已安装 NVIDIA 显卡驱动和合适的 CUDA 版本。PyTorch 是一个深度
原创
2024-10-02 06:10:36
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完全卸载NAVIDIA驱动sudo apt-get --purge remove nvidia*
sudo apt-get --purge remove "*nvidia*"依赖包sudo apt-get install gcc g++ make //有的话执行这个没关系，安全起见下载好依赖的包，一般系统会有的。安装NVIDIA驱动：这里对应安装470版本sudo apt install nvi
这里借鉴了rtx3090搭建tensorflow1.15环境这篇文章的内容，并且在安装的过程中对于中间的操作有一些调整。 我的配置：ubuntu:20.04cuda:11.1cudnn:8.05tensorflow:1.15.5python:3.8.2 这里的tensorflow不是自己指定的版本，我的理解为它是根据具体你安装的环境配置，来配置相应的tensorflow1.15中的小版本 配置完内
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2024-11-01 13:31:48
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科普一下这一代新出现有关Max-Q的机制和设定，最后列出这一代显卡的天梯图，方便玩家查阅。【1】GTX16系Max-Q显卡介绍先看看GTX1660Ti Max-Q： Max-Q版的1660Ti，核心、流处理器和显存规格不变，核心频率从1455-1590MHz降到了1140-1335MHz。相比于这一代其他Max-Q显卡，1660Ti Max-Q的特殊之处在于显存和标准版保持一致，均为1
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2024-09-26 09:34:40
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经常会有人问我2K分辨率显示器我该买什么显卡？我个人认为哈，分3钟情况：(1)打LOL类似的腾讯游戏 NBA2K20之类的轻度单机游戏，显卡1660 Super在2K分辨率下是非常够用的。(2)办公+影音娱乐使用，大部分显卡都是支持的(比如很多年前的老卡HD7750 GTX750 GTX650及以上级别显卡)(3)打绝地求生或各种单机大型游戏，最低建议RTX2060 Super，预算多一些的可考虑
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2024-07-29 11:31:04
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.首先进行pytorch的环境搭建首先观察自己的python版本,目前pytorch最高支持python3.9系列。高于3.9的版本先删除安装至3.9及其以下。这里还需要进行pycharm集成环境的搭建与配置。推荐直接观看马士兵教育的教程。完成python搭建以后先进行如下操作:WIN+R 输入cmd 再输入nvidia-smi 看见下面两个参数自己的版本对应图如下:这里记住这两个参数方便后续安装
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2023-10-25 05:19:55
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一、简介最近要使用keras训练模型，要使用GPU来对模型进行训练，就尝试着去搭建环境，看了很多的博客，也尝试了很多的次，终于安装完成了。先说一下本机的配置Ubuntu 16.04，显卡是GTX 1050TI搭配环境时候最重要的是看一下官网的配合情况，主要是CUDA、cudnn、Nvidia Driver的配合情况。本文安装如下的环境配置，CUDA 10.0 + cudnn 7. 4 + pyth
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2024-09-18 15:24:37
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