对于小白来说，如何选择一款适合自己的显示器太难了，常常会因为选购一台显示器而去找大量文章以找到正确的方向，但往往更纠结了，因为有人说选择2K，有人说选择144Hz，这个就是因为个人需求不同导致的。不少用户因为预算的缘故，可能会做个取舍，我们如何在2k和144hz中取舍呢？显示器2k和144hz哪个重要或实用？分辨率和刷新率对我们平常使用或游戏来说，会产生什么影响？下面装机之家晓龙分享一下显示器2K
AMD Polaris和Nvidia Pascal之间的第一场战斗日趋白热化，但是现在说谁会赢得新型图形处理器大战还为时过早。“我已经做了测试，但是有点傻……因为我们并没有拿最快的与最快的进行对比，”Mercury Research的首席分析师Dean McCarron这样说，他是GPU的资深观察者。AMD推出的第一款Polaris产品是Randeon RX480，但是AMD将其定位为一款中端图形
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2024-01-22 11:41:46
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3060显卡安装Pytorch-GPU版 文章目录3060显卡安装Pytorch-GPU版安装CUDA查看NVIDIA，CUDA，cuDNN对应版本号1.安装CUDA2. 添加CUDNN设置环境变量重启电脑让环境变量生效!!! 错误方法安装Pytorch-GPU先设置conda的镜像文件和pip镜像设置pip镜像安装`GPU`版`Pytorch`输入代码测试是否安装好 安装CUDA查看NVIDIA
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2023-10-12 09:50:29
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英特尔工程师一直在PyTorch 开源社区积极贡献，以加快PyTorch 在英特尔 CPU 上的运行速度。面向PyTorch* 的英特尔® 扩展是英特尔发起的一个开源扩展项目，它基于PyTorch的扩展机制实现，通过提供额外的软件优化极致地发挥硬件特性，帮助用户在原生PyTorch的基础上更最大限度地提升英特尔 CPU 上的深度学习推理计算和训练性能。这些软件优化大部分将会进入未来的原生PyTor
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2024-05-24 17:07:43
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参考了该篇博客：准备阶段： 一、Cuda的安装及其配置 （1）通过查看本机的显卡配置，进行选择Cuda的类型。在本机查看显卡的操作步骤为：计算机->管理->设备管理器->显示适配器。（我感觉，其实就是预估你计算机的GPU计算机能力，如果列表中没有你
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2023-09-07 17:51:50
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（后面内容是本人初次玩GPU时，遇到很多坑的问题总结及尝试解决办法。由于买独立的GPU安装会涉及到设备的兼容问题，这里建议还是购买GPU一体机（比如https://item.jd.com/3964771.html），几行代码就可以顺利安装。---2017.10.04） 电脑配置 Ubuntu 14.04（64位）+GeForce GTX970： &nbs
# 如何在PyTorch中使用显卡
在机器学习和深度学习的任务中，使用显卡（GPU）可以大幅提升计算效率。PyTorch作为一种流行的深度学习框架，支持GPU加速。本文将详细介绍如何在PyTorch中实现显卡的使用，包括必要的步骤和代码示例。
## 一、使用PyTorch显卡的步骤
| 步骤 | 操作 | 说明
原创
2024-10-21 05:29:44
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手把手教你安装 pytorch–GPU 版 1050Ti1.检查你的电脑是否有 NVIDIA 显卡打开任务管理器 >> 性能 可以看到右上角的 NVIDIA 以及显卡型号字样2.在官网查看自己的显卡是否支持 CUDA 安装NVIDIA官网地址：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus我的 NVIDIA 显卡型号是 1050Ti ，没有显示在官网上，但
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2023-09-04 19:32:36
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前言 随着学习的知识越来越多，本人也需要接触更多的智能化平台和技术，本文将记录深度学习环境搭建的过程，意在为更多配置环境而发愁的学生以及初学者解决无法正常配置环境的问题。经过三天的摸索，现将配置流程记录如下，其中包括了本人对环境配置的理解。 一、电脑配置看到CSDN上很多博客介绍如何配置环境，但大多数是在台式电脑上完成的配置，电脑配置较高，速度较快，本人则使用的是笔记本电脑。 1.电脑型号：
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2023-09-26 17:03:17
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RTX3060安装pytorch1 安装anaconda2 查看本机显卡支持的cuda最高版本（2）根据pytorch版本选择要安装的CUDA（3）下载安装CUDA（4）下载cudNN（5）下载安装刚刚选择的pytorch版本 前不久刚刚入手了一台新电脑，显卡为RTX3060，在安装环境的时候，踩了不少坑，现在将经验总结如下： 1 安装anaconda这个可以看这个教程： 需要注意的是，要记得
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2023-10-11 14:39:31
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pytorch是一种python接口的深度学习框架，其他的框架还有caffe，tensorflow等等。1，pytorch目前支持linux和OSX两种系统。支持的Python版本有2.7，3.5，3.6。2，包管理工具PackageManager我们选择conda，在Anaconda这个功能强大的包中包含了conda，也包含python以及很多python的扩展工具包。在需要的时候，选择下载安装
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2023-06-20 09:06:01
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Ubuntu18.04 安装 显卡驱动 Nvidia Driver CUDA CUDNN 与GPU 版本的Pytorch2.1 为何选择PyTorch？Pytoch 由4个主要的包组成：torch: 类似于Numpy的通用数组库，可将张量类型转换为torch.cuda.TensorFloat,并在GPU上进行计算。torch.autograd: 用于构建计算图形并自动获取梯度的包torch.nn:
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2024-08-09 10:03:42
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安装pytorch模块这里是安装pytorch的第二个步骤，正式进入了pytorch模块。 首先，如果你想要使用pytorch，那么你的电脑上面必须要有英伟达的显卡，那么怎么看自己电脑上面有没有英伟达的显卡呢？这里可以去看我的另一篇文章，查看自己电脑上面是否由英伟达的显卡。第二步，安装pytorch模块但是在安装pytorch模块之前，先需要确定一下自己电脑的配置。 查看自己电脑CUDA的版本，w
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2023-08-10 17:20:31
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安装Anaconda1、在Anaconda官网下载安装包 1）选择并记住安装路径 2）两个都要勾选 3）去掉两个默认勾选的选项 2、在cmd中输入conda，出现如下界面代表安装成功显卡配置1、打开任务管理器–>性能–>GPU，查看是否有NVIDIA。如果未显示NVIDIA，可以使用驱动人生或者去官网下载。 2、在cmd中输入nvidia-smi，会出现如下场景 解决方案：在环境变量–
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2023-10-24 22:16:55
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一.CUDA的安装pytorch官网建议最好使用的是英伟达(NVIDIA)的显卡，说一下我自己的配置：显卡NVIDIA GTX1050ti1.查看当前显卡所需的CUDA版本首先，去NVIDIA控制面板中点击左下角的系统信息，可以看到显卡的名称和其当前的驱动版本。 点击***组件***，可以查看到所需CUDA的最高版本（下载CUDA的时候只能选择不高于这个版本的。例如，我的显卡支持安装CUDA11.
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2023-11-08 22:17:56
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文章目录PyTorch 训练一个分类器（五步：1加载数据、2定义网络、3定义Loss 和 Optimizer、4训练网络、5测试网络）0. 官网链接：[TRAINING A CLASSIFIER](https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html)1. Loading and normalizing CIFAR1
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2024-08-31 15:13:58
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作者经过审阅无数的帖子，某站看了无数视频之后，不断地失败才得出的结论。数十天毫无进展，得出的最详细结论。我们部署torch到最后可以直接调用GPU一共要下三个东西，其中分别是CUDA,CUDNN，以及torch（这个里面有cpu以及GPU版本！！！）后面会讲。作者torch是通过其pip进行安装的。注：其中最重要的就是三个看看是否都相互可以匹配（版本型号是否都兼容），并且是不是自己电脑可以进行调用
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2023-09-13 19:56:24
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# 铭瑄Z970主板BIOS设置显卡选项
## 引言
铭瑄Z970主板是一款常用的电脑主板，支持多种显卡选项。BIOS是主板固件中的一个重要组成部分，它允许用户设置和配置硬件选项。本文将介绍如何在铭瑄Z970主板的BIOS中设置显卡选项，并提供相关代码示例。
## 显卡选项
铭瑄Z970主板支持多个显卡选项，包括集成显卡和独立显卡。集成显卡是主板上集成的显卡，通常性能较低，适用于一般办公和
原创
2023-12-03 08:11:50
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# PyTorch的显卡要求与使用指南
## 引言
PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，因其灵活性和易用性受到研究人员和开发者的欢迎。使用PyTorch进行深度学习训练时，显卡（GPU）的选择直接影响到模型训练的效率和速度。因此，了解PyTorch的显卡要求以及如何在代码中使用GPU是非常重要的。
## PyTorch对显卡的基本要求
首先，PyTorch支持多种显卡，尤其是NVI
复现pointrcnn 在复现pointrcnn过程中，最容易报错的地方是编译cuda代码，github的issue中大多是在强调gcc和pytorch的版本问题，但我用的是3080显卡，只支持>=cuda11.0,所以安装低版本的pytorch还是会报错，以下是我复现的过程。1.配置环境ubunt
