碎碎念需要把Python解释器嵌入C++程序中使用，并且同时想要能够同时在C++代码和Python代码中使用Torch（所以不能仅使用libTorch），能通过pybind11在python和C++代码中传递tensor（at::Tensor和torch.Tensor)。最开始尝试将使用pip安装的cuda版pytorch下的torch/lib中的.so文件作为动态库参与链接，却发生了ABI不兼容
1.安装配置python3.5环境去官网下载python3.5，直接安装记得安装路径，然后加入Path环境我的是默认安装的，所以加入Path环境路径为：C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python35C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python35\S
当写教程的时候，有时候需要Python2.7版本来实现环境搭建，而很多网友还在使用默认的CentOS5/6版本，对应的是Python2.4/2.6版本的。为了让这部分网友能够顺利使用，所以就有了今天的CentOS5/6升级Python2.4/2.6到2.7版本流程。
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2023-06-19 08:47:36
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安装目录一、cuda安装1.1、cuda版本选择1.2、下载安装二、cudnn安装三、pytorch安装四、tensorRT8.X安装 写在前面 博主这里装的是cuda11.7，最后一步tensorRT运行的时候有个pycuda的安装，它的最新版本只支持到cuda11.6，所以博主最后是又把cuda11.7卸载后重新安装了11.6，安装过程和11.7一样。pytorch对应的版本也应该修改，但过
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2023-08-11 12:44:28
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# 如何实现python打印cuda版本
## 一、流程概述
为了帮助小白实现在python中打印cuda版本，我们需要按照以下步骤进行操作：
```mermaid
erDiagram
用户 -> 代码执行: 调用Python代码
代码执行 -> CUDA库: 查询CUDA版本信息
CUDA库 -> 代码执行: 返回版本信息
代码执行 -> 用户: 打印CUDA
# Python与CUDA版本的关系
Python是一个流行的高级编程语言，因其简洁易读，广泛应用于数据科学、机器学习、人工智能等多个领域。而CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，它通过GPU（图形处理单元）来加速计算。将Python与CUDA结合使用，可以显著提升大规模数据处理和复杂计算的效率，但这需要开发
本文针对的为Windows+N卡的攻略。CUDA：首先查看电脑能支持的CUDA版本：nvidia-smi如图我的电脑支持的CUDA最高版本为12.2 ：当然也可以在NVIDIA控制面板查看：NVIDIA控制面板>帮助>系统信息>组件 这两者应该是相同的，接下来进入官网下载想要的版本：链接：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developerht
目录查看CUDA版本及如何选择下载安装CUDACUDA版本查看查看显卡驱动，及其对应兼容的CUDA版本下载合适的CUDA APP添加环境变量安装CUDNN安装对应的Pytorch(包含cudatoolkit库)一键安装检测CUDA的安装状态检查torch能否正常调用gpu加速以及cuda可用否 查看CUDA版本及如何选择下载安装CUDACUDA版本查看首先在桌面上点击右键，然后选择NVIDIA控
文章目录1. 电脑配置2. 安装 cuda 和 cndua2.1 CUDA2.2 cuDNN3. 下载 YOLO v5 源代码4. Conda 的安装与环境创建4.1 安装 Miniconda4.2 安装 Python 环境4.3 conda 命令 1. 电脑配置 2. 安装 cuda 和 cndua2.1 CUDACUDA（Compute Unified Device Architecture
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2023-09-12 11:08:50
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一、配置环境 win10 python3.7 CUDA10.0 cudnn-10.0-windows10-x64-v7.6.4.38 1、下载Annoconda,基本的工具包都具备了，python3.7 2、需要在NVIDA中的控制面板中–>左下脚系统信息–>组件–>找到适合CUDA的最高版本； 本机的CUDA10.0 通过nvcc -V 用来查看是否安装成功；3.下载对应的cu
# Python CUDA CUDNN 版本实现指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何实现 Python、CUDA 和 CUDNN 的版本兼容感到困惑。本文将为你提供一个详细的指南，帮助你理解整个过程，并提供必要的代码示例。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装 CUDA Toolkit |
|
本文介绍各种查看版本的命令：1. 在pytorch中验证pytorch与cuda是否成功import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.backends.cudnn.is_available())
print(torch.cuda_version)
print(torch.backends.cudnn.version())&nbs
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2023-07-30 17:29:08
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文章目录1. 配置conda虚拟环境2. 安装Pytorch2.1 官网安装2.2 清华镜像安装2.3 anaconda网站自选安装3. 验证参考资料 1. 配置conda虚拟环境（1）打开Anaconda Prompt（2）输入命令conda create -n pytorch python = 3.6 接着输入y，便可完成pytorch虚拟环境创建。（3）进入Pytorch虚拟环境 输入：c
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2023-07-23 21:42:08
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welcome to my blog原图地址Linux下的对应版本macOS下的对应版本
原创
2023-01-25 18:23:17
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CUDA Python详细教程(含环境配置和源码)环境配置安装Anaconda 因为本次课程课件描述部分是以ipython文件形式呈现，对于windows用户需要配置Jupyter-lab。如您已经有了可以查看ipython文件的环境，可以忽略此步骤 下载地址，并按照程序步骤安装： https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads安装CU
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2023-07-23 21:48:17
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导语随着深度学习的普及，相信很多朋友都掌握了一手熟练地炼丹技术，但是如何将炼丹上线这其实是个很重要的问题，毕竟如果无法上线，那么炼丹就无法工业化生产（我在说什么）。本文就是一篇本人在服务上线过程中，环境搭建艰辛路途的踩坑记录，希望会给大家一些帮助。Dokcer使用GPU环境搭建要部署模型首先我们需要的是一个可以运行模型的环境，pytorch的部署有onxx，torchservice等方式。本文选择
随着Docker的不断流行与发展，docker公司（或称为组织）也开启了商业化之路，Docker 从 17.03版本之后分为 CE（Community Edition） 和 EE（Enterprise Edition）。我们来看看他们之前的区别于联系。版本区别Docker EE
Docker EE由公司支持，可在经过认证的操作系统和云提供商中使用，并可运行来自Docker Store的、经过认证的
3090显卡(CUDA11.1)安装Pytorch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
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2023-08-07 20:57:52
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前言cuda版本最新是10.0。但目前最适合我们的则是9.2或者9.1。如果我们因为某些原因想同时使用两个版本的话，应该怎么样呢？很简单！一起按步骤来吧。 安装cuda和cudnn关于具体的安装步骤可以查看这个网址：https://oldpan.me/archives/pytorch-gpu-ubuntu-nvidia-cuda90之前已经详细地说明了，不同版本其实也是大同小异，我们唯一
目录一、获取Anaconda二、安装CUDA（1）检查系统（2）查看对应关系（3）下载CUDA三、安装TensorFlow（1）为TensorFlow创建虚拟环境（2）安装TensorFlow——命令行安装（3）安装TensorFlow——自行下载安装（4）测试 一、获取Anaconda要使用TensorFlow，建议先安装Anaconda，配置对应的虚拟环境。 首先去Anaconda的官网下载
