说明文档这个代码有点邪门，使用的torch、cuda、显卡版本都有限制。配环境有毒，怼着torch低版本去找合适的cuda、显卡，离谱= =最终成功版本：torch0.4.1 + cuda9.2.148 + 显卡2080ti。第一次知道显卡版本过高也不行= =。开始在3090上试图复现，整了一天到demo运行后报错：CUDA kernel failed : no kernel image is a
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2024-06-28 11:23:49
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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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、RTX3090 终极生产力和8K神器 RTX3080发布也有了一段时间，虽然因为首发货源短缺导致了一些不愉快的事情，但没办法，RTX3080在高端显卡的竞争力基本没有没有一个能打的，实在是太香了。而30系显卡的老大哥RTX3090根据近期的详细测试，片面的讲在游戏性能上提升不大只有10%左右，价格却比RTX3080贵了好几千，或许24GB显存是RTX3090价格巨高的一个原因，而这个主
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
写在前面：操作环境操作系统：win11专业版 GPU：GTX 3090 24G CUDA：12.0 python: 3.8 PyTorch: 2.0.1(baichuan2必须)一、baichuan2-13b-chat-4bits模型下载魔搭社区下载 先git clone仓库，然后手动下载bin文件环境部署这部分踩坑比较多，主要是各种库兼容性的问题，出现各种报错transformer需要4.33.
由于官方暂时没有11.1版本的Pytorch安装方法，可以使用11.0版本的安装方法，经过测试，在3090上是可以正常使用的。官方给出的安装方法：pip install torch===1.7.1+cu110 torchvision===0.8.2+cu110 torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.h
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2021-05-05 23:00:32
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ubuntu18.04下RTX3090环境配置+CUDA11.1+cudnn8.0.5+tf2.4.0之前在2080TI上用deeplabcut跑动物轨迹识别，最近忍不住入坑了3090，下面是RTX3090搭建环境的过程。（坑真的超级多！！）系统：ubuntu18.04 显卡：RTX3090 CUDA：11.1 cudnn：对应CUDA11.1（8.0.5） tensorflow：2.4.0（2.
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2024-09-13 01:02:03
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PyTorch学习笔记（18）–划分训练集和测试集的脚本文件 本博文是PyTorch的学习笔记，第18次内容记录，主要记录了如何自动的划分训练集和测试集。主要包括了2种方式，第1种方式针对的是数据集是按照类别存放在多个文件夹中，适用于分类问题，将同一类的图片划分为训练集和测试集，第2种方式针对数据不按照分类存放，而是直接放在同一个文件夹下，将数据分成训练集和测试集。 目录PyTorch学习笔
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2024-06-08 23:22:43
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RTX3050ti、3060等系列显卡正确安装cuda、cudnn,配置Pytorch深度学习环境（避免由于版本不适应导致重装）如果你遇到以下问题，请认真看完，相信会有收获GeForce RTX 3070 CUDA capability sm_86 is not compatible the current PyTorch installation.
The current
目录1. 前言2. 配置过成2.1. cuda2.2. Anaconda2.3. Pytorch3. 总结：1. 前言 最近实验室配了台rtx3090的机器，环境什么的都没有配置，需要自己去配置。本来想在网上找一个比较简单的教程，但是我发现很多教程都比较乱，可能是因为rtx3090刚出来的时候还没有cuda适配好，各路大神在相似的基础上都有一些自己的特点。我自己是一个
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2024-01-13 20:00:11
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系统为win10，显卡为RTX3090 CUDA下载和安装下载：https://developer.nvidia/cuda-downloads依次选择：Windows - x86_ - 10 - exe(local)，点击 Download。由于RTX3090为比较新的显卡的（目前RTX3090Ti是最新的），下载的时候直接下载最新的 cuda 11.7避坑：复制下载后用迅雷下
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2024-01-31 16:30:15
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摘要TensorFlow官方TF1.14~TF1.15.5 不支持RTX3090，TF1.14、TF1.15使用CUDA10训练导致不可避免的NaN问题。使用Nvidia 版本的tensorflow可以支持TF1.x版本和新的硬件如RTX3090。问题python版本：python 3.6.13。Tensorflow 官网安装引导显示只测试了TF1.15.0 使用CUDA10.0 测试过的组合。
文章目录成功安装的细节安装tensorflow-gpu 2.5.0安装keras安装 cudnn问题1 -测试tensorflow是否安装成功问题2 tensorflow 和tensorlow-gpu问题3 conda 的多个数据源里面都没有 tensorflow-gpu=2.5.0，但是pip里面有问题4 tensorflow是gpu版本，keras是否也要指定gpu版本呢？问题5 tenso
GitHub地址：https://github.com/KaihuaTang/Scene-Graph-Benchmark.pytorch我的配置GPUDriverCUDAPytorch3090460.32.0311.1conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=11.0环境配置踩坑记录首
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2024-04-30 02:12:24
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Hello大家好，我是兼容机之家的小牛。 原定于本月中旬发布的RTX3070因为市场竞争、货源储备的多重因素导致延期，将于后天10月29日正式发布，延后发布并不能浇灭玩家们的热情，近日不断有相关数据爆出，而部分外媒甚至直接挖出了英伟达官方的性能测试信息，现在就和小牛一起来看一看RTX3070的性能究竟几何吧！ 该测试结果所使用的平台为英特尔酷睿i9，分辨率为2560*144
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2024-08-12 11:26:37
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By 超神经内容概要：英伟达在今天凌晨发布了 RTX 30 系列新品，在此之前的宣传内容中多次提及 21 年前的重大发布，本文将回顾 21 年前的 1999 年前后，NVIDIA 所经历的重要时刻。关键词：英伟达 GPU 商业分析美西时间 9 月 1 日清晨，NVIDIA CEO 黄仁勋继续在厨房进行新品发布。本次重磅发布的三款 RTX 30 系列显卡，性能均超过上一代旗舰产品。熟悉的厨房发布，熟
今年九月NVIDIA发布新一代RTX 30系列显卡，首发型号有GeForce RTX 3090、GeForce RTX 3080以及GeForce RTX 3070。这代显卡的性能提升相当有诚意，GeForce RTX 3090能够畅玩8K级别游戏；GeForce RTX 3080显卡的性能两倍于GeForce RTX 2080 SUPER;而GeForce RTX 3070性能接近于GeForc
这东西有点麻烦，RTX3090还是很矫情的。操作一致，机器一致，但是每一次安装都会遇到不一样的问题？？？先列一下笔者安装成功的所有的标准配置版本，尽量和标准配置一样，否则会出一些奇奇怪怪的阴间问题。系统：ubutnu 18.04.6 LTS 内核：GNU/Linux 5.4.0-91-generic x86_64 驱动：470.82.01 cuda：11.4 cudnn：8.2.4 anacond
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2024-05-27 14:13:01
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PVRCNN ubantu18.04 CUDA11.3 pytorch 1.10.2 文章目录内容一、换源1.直接在 *软件与更新* 里进行修改2.终端代码进行换源二、NVIDIA CUDA三、Anaconda1.下载anaconda2.安装anaconda3.安装gedit4.添加环境变量：5.在文件中末尾粘贴下面的两行，保存退出：6.更新环境：7.用anaconda创建pcdet环境：四、Py
文章目录说明有用链接显卡驱动安装文件下载一次性安装显示驱动和cuda计算套件仅安装显示驱动仅安装cuda计算套件安装Pytorch安装pytorch1.7源码安装pytorch1.8源码安装torchvisionRTX3090性能问题深度学习Pytorch上测试结果不同卷积类型MNIST 分类Tensorflow 上测试结果CFAR图像分类需要注意的事项Tensor Float32奇怪的现象Py
