文章目录一、CUDA和cuDNN对应版本1.1 CUDA驱动和CUDAToolkit对应版本1.2 CUDA和cuDNN对应版本二、Pytorch、CUDA版本匹配三、TensorFlow、Python、CUDA、cuDNN版本匹配3.1 Windows3.2 Linux四、Keras、TensorFlow、Python版本匹配4.1 简介4.2 安装版本匹配 前言安装CUDA前，最好先确定自己
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2023-07-31 23:36:42
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目前 RedMonk 对编程语言的排序算法基本思路没有变化，但是具体过程改变了。现在使用 GitHub Archive 作为数据源对 GitHub 数据进行分析；而 Stack Overflow 部分则直接使用其提供的实用工具 data explorer，具体排序算法见官方介绍。下面先来看看 RedMonk 2020 年 Q1 季度的编程语言排行榜前 20 名：排名2020 年 1 月2
首先了解一下Python面向对象中类型-实例和父类-子类的关系。下面的一些规则很有用。当我们介绍许多不同的对象时，我们只用了两种关系(图4.1 关系)：是一类(is a kind of)(实线)：面向对象里叫做特殊化(specialization)，这种关系是说对于两个对象，一个对象(子类)是另一个(父类)的特殊版本。蛇是爬行动物的一类，它有爬行动物的全部特征，也有称其为蛇的特殊的特征。用到的术语
VersionPython versionCompilerBuild tools 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 GCC 4.8 Bazel 0.15.0 tenso
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2021-04-07 20:58:00
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2评论
一、安装与环境配置1、cuda&cudnn踩坑记录①版本选择一般会首先安装cuda，但是应考虑电脑原有的python版本，python与pytorch版本的对应关系：而cuda与pytorch的版本也有对应关系：以本次安装来说，电脑原有python版本为3.8，不改动python版本的前提下，应选择的torch版本应为1.4.0以上，对应torchvision版本为0.5.0。则对应的cu
目录1. 查看cuda version2. torch、torchaudio、torchvision、torchtext 0.11.1安装3. CUDA、cuDNN安装3.1 安装CUDA3.2 CUDA配置环境变量3.3 检验3.4 cuDNN安装1. 查看cuda version查看后需要CUDA、cuDNN、python版本都对应上才行，如果也是cuda 11.1，和我一致就可以w
在实际项目部署过程中，会需要tensorflow c或者c++版本， 网上一通查，说自己编译会各种坑，投机取巧。。在拿到别人编译好的c和c++版本调用报错后，开始痛定思痛，躲不过的坑 自己来趟好了。。先说下电脑环境：1.linux18.042.cuda 10.03.cudnn 7.6.54. make 4.15. protobuf 3.7############环境安装#############怕
一、安装CUDA前的准备（1）查看自己N卡支持的CUDA版本，打开NVIDIA控制面板，选择系统信息（2）NVIDIA官网下载对应CUDA版本（3）CUDNN的下载二、安装过程三、安装Anaconda切换清华源镜像四、安装pytorchpytorch安装成功验证 参考文章 CUDA、CUDNN在windows下的安装及配置 如何搭建Pytorch环境（Windows版） windows con
博主已有：Pycharm+Anaconda通过这篇博客你将获得：Cuda10.2+cuDNN11.x+Pytorch1.8.0(GPU)import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)True
1.8.0
10.2目录1.确定自己电脑有无显卡2.确定显卡
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2023-09-07 17:36:53
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tensorflow各个版本的CUDA以及Cudnn版本对应关系一、tensorflow各个版本需要的CUDA版本以及Cudnn的对应关系二、CUDA与相对应的Cudnn对应关系三、NVIDIA显卡以及对应的显卡驱动的对应关系 概述，需要注意以下几个问题：（1）NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦！CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只
tensorflow和cuda对应关系 https://tensorflow.google.cn/install/source#linux cuda和显卡驱动对应关系 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
原创
2021-05-25 23:02:05
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一、版本对应关系版本问题非常关键，不仅仅是cuda和cudnn的版本要严格参照官网的要求，python和tensorflow的版本支持也不可忽视。亲测有效的版本对应关系是：win10、cuda10.1、cudnn7.5、python3.7.2、tensorflow-gpu1.13；另外我的显卡是gtx1070ti；二、获取资源cuda10.1cudnn7.5.0tensorflow-gpu1.13
目录1.显卡2.显卡驱动3.cuda4.显卡、显卡驱动和cuda的关系5.cuda和cudnn的关系6.nvcc7.nvcc -V和nvidia-smi显示的CUDA版本不同8.conda安装的cuda toolkit和nvidia的cuda toolkit区别1.显卡显卡是用来处理图像、视频和 3D 图形等任务的计算机硬件2.显卡驱动显卡驱动是软件程序，操作系统和计算机应用程序与显卡进行通信，从
从接触CUDA开发到现在，已有一个月有余。 一个人慢慢摸索的过程，有压力也有收获。 工作之余，想把自己以前做的，经历的东西写出来，留作纪念吧。顺便提高一下自己的写作水平。 作为CUDA开发的第一篇，先介绍一下CUDA环境的搭建吧，这里主要讲的是CUDA在WINDOWS上的环境搭建，后续会专门写一篇在LINUX平台上的
安装CUDA和CUDNN开始我说明一下为什么我要选择CUDA10.0，因为我要使用tensorflow2.0 gpu版本，大家可以上网去查看自己要下载的tensorflow版本所对应的CUDA和CUDNN的版本 前面我们已经对Anaconda软件进行了安装，所以现在我们进行CUDA和cudnn的配置安装，首先对自己的电脑的CUDA版本查看，如果满足安装2.0gpu 要求的话，下面的步骤可以直接跳过
文章目录前言一、安装cuda二、安装cudnn二、如何切换不同版本的cuda 前言 本文主要介绍怎么安装cuda以及win10中如何切换不同版本的cuda。由于本人经常在多个版本的cuda中切换，因此会用到Anaconda3创建多个环境。 cuda安装不难，最难的是要知道自己需要什么版本的cuda，最简单的办法就是弄清楚自己需要的tensforflow或者keras或者pytorch版本，然后
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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简介普通opencv的videocapture读取视频的操作太慢了，并且占用大量cpu资源，在写推断脚本时需要使用cuda及对应算子进行加速，于是就有了构建gpu版本opencv的需求，同时因为主要语言为python，需要将opencv的gpu相关接口安装进python里。由于网上大多数都是在linux下进行相关的构建，win下几乎没有，故在此记录以帮助后来人。准备和步骤硬性要求： 一款支持cud
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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为了方便，记录一下本次pytorch的搭建，主要参考网上的一些博客帖子，一些引用也会记录出处，本贴仅用于个人学习。 2020.7.22更新，Windows被我装Linux的时候不小心覆盖掉了，没办法只好从头来了一次，顺便测了一下这篇文章，发现了一点点问题，顺便修改一下。确定需要搭建的环境anaconda+python3.7+pytorch1.13.1从NVIDIA控制面板-帮助-系统信息-组件可查
