目录一、简介二、环境安装2.1 Anaconda的安装2.1.1Anaconda下载安装2.1.2配置Anaconda源2.1.3 Anaconda相关命令2.2安装CUDA和cuDNN2.2.1写在前面2.2.2下载安装CUDA和cuDNN2.2.2.1安装tips2.3安装tensorflow_gpu2.3.1创建虚拟环境2.3.2安装tensorflow_gpu-2.1.02.3.3pyc
# 如何实现 PyTorch 支持的 CUDA 版本
在当前的深度学习环境中，使用 CUDA 加速 PyTorch 的训练和推理已成为一种趋势。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是 NVIDIA 提供的一种并行计算架构，可以充分利用 GPU 的强大计算能力。本文将带你了解如何设置 PyTorch 支持的 CUDA 版本，包括安装和验证步骤。
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原创
2024-10-28 04:09:27
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目录一、安装Anaconda二、安装CUDA三、下载cuDNN四、检验CUDA是否安装成功五、安装并检验cuDNN六、配置PyTorch6.1 主环境直接安装6.2 anaconda创建的虚拟环境中安装 一、安装Anaconda因为之前已经安装完成anaconda，此步骤这里跳过，anaconda安装与配置可参考其他博主教程。二、安装CUDA查看电脑支持的最大CUDA版本英伟达控制面板左下角 &g
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2023-08-25 22:15:55
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概要系列文章为《Pytorch神经网络实战》学习笔记Pytorch 2.2.2 (CUDA11.2) Python 3.9.7|远程连接 Anaconda 环境一、概述代码文件使用说明二、架构各文件的作用：datasets.py - 数据集相关的代码；
loss_utils.py - 自定义的损失函数及其相关的辅助函数；
human_dataset - 存储数据集的文件夹，用于训练深
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2024-07-10 14:11:31
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# PyTorch支持哪些版本的CUDA
PyTorch是一个开源的深度学习框架，它支持使用CUDA进行GPU加速。CUDA是NVIDIA提供的一个并行计算平台和编程模型，用于利用GPU的并行计算能力。在使用PyTorch进行深度学习任务时，我们可以借助CUDA来加速计算，提高训练和推断的效率。
## 什么是CUDA？
CUDA是Compute Unified Device Architec
原创
2023-11-09 06:28:33
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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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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
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2024-08-06 23:03:00
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注意注意注意：安装pytorch不管是CPU版本的还是GPU版本的，都是需要非常地注意版本匹配的问题。大致流程就是先安装Anaconda软件，然后检查更新显卡驱动（如果是比较新的电脑可以不更新，我的是18年买的，时间比较久了，所以我更新了以下），然后安装CUDA软件（我本来下载的是11.7的，然后在后面使用本地离线下载pytorch时出现了torch.cuda.is_available（）fals
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2024-05-23 13:56:21
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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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网上资源越来越多，关于PyTorch的安装教程各式各样，下面我将详细介绍在安装过程中的操作步骤。 经过上述流程图的介绍我们心中对安装过程有了一个大致的轮廓。下面我将对每一步进行细致的说明步骤Ⅰ:检查显卡支持的的CUDA版本我们可以通过英特尔的显卡控制面板来查看我们显卡驱动支持的CUDA版本首先鼠标右击桌面-显示更多选项-NVIDIA控制面板-点击弹出界面左下角的(系统信息)-点击弹出界面
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2023-11-05 21:41:00
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使用驱动精灵安装 安装cuda高版本的cuda是可以兼容低版本的cuda的，比如我的电脑支持cuda11.0，我就可以安装cuda10.0/cuda10.1/cuda10.2等，但是如果我的电脑只支持cuda10.0那就不可以反过来安装cuda10.1。 打开NVIDIA控制面板，点击 帮助——系统信息——组件，查看自己电脑支持的cuda版本，我的笔记本显卡为以看到CUDA为11.0，那
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2023-11-22 22:00:08
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深度学习环境搭建--PyTorch安装--2022-7-19前言检查是否需要更新驱动下载PyTorch和Python的对应版本Anaconda创建环境 前言第一次装环境非常痛苦，遇到的问题巨多，好在人没事，已经是很大的幸运了。(#_#)检查是否需要更新驱动首先进入NVIDIA控制面板界面 点击系统信息，进入查看，选择组件即可查看支持的CUDA版本，我这里显示的是CUDA 11.7.99 (这里有
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2024-08-17 09:21:39
1413阅读
总是以各种问题导致重装，这里记录一下安装过程。仅表示自己的重装过程，不保证其他人按照这个方法不会出现其他问题。总之重装之前大家记得备份数据以防万一。大不了多装几次。。。。一、Windows10下安装ubuntu20.041、判断电脑BIOS模式，单双磁盘win+r 弹框后输入msinfo32，点击回车，判断BIOS模式，我的是UEFI。（大部分是UEFI）根据参考链接给出的建议是两种模式下的分区部
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2024-06-24 20:06:43
784阅读
# 理解CUDA版本的PyTorch及其应用
## 引言
在深度学习的世界中，PyTorch是一个非常流行的框架，它以其灵活性和易用性著称。有了CUDA支持，PyTorch能够将计算负载转移到GPU上，从而大大加速了深度学习模型的训练和推理。在本文中，我们将讨论CUDA版本的PyTorch，如何安装它，以及如何在代码中实现图像分类任务，最后我们还会用饼状图展示CPU和GPU在训练时间上的比较。
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
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2024-07-30 08:40:53
231阅读
**NVIDIA支持CUDA的显卡选型简述** 目录NVIDIA支持CUDA的显卡选型简述一、概述1、为什么选这三款二、对比1、训练--trainingCPU与GPU的区别计算精度显存和显存带宽价格2、训练环境的选择3、推理--inference吞吐量和时延稳定性4、生产环境的选择三、说明1、自我说明2、名词说明CPU,GPU,TPU,NPU都是什么？3、nVidia显卡架构4、个人愚见 一、概述
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2023-09-12 11:08:42
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目录安装 cuda11 （坑）卸载cuda_V11安装cuda_V10安装cuDnn cuda历史版本下载地址 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive cudnn 历史版本下载地址 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive&nbs
RTX3080+Ubuntu18.04+cuda11.1+cudnn8.0.4+TensorFlow1.15.4+PyTorch1.7.0环境配置一、驱动及cuda、cudnn的安装二、pytorch的安装1. 源码编译安装2. pip方式安装三、TensorFlow的安装※ nvidia-tensorflow==1.15.4+nv20.10版本的安装1. 安装 TensorFlow whe
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2023-08-28 19:43:36
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win10 使用 vs 开发 cuda 的注意事项nvidia-smi 查看显卡驱动和更新nvcc 和visual Studio的配置测试第一个vs cuda程序自己配置 cuda项目使用VS下的模板创建 nvidia-smi 查看显卡驱动和更新方法1 cmd 命令行输入 nvidia-smi （我一开始是cuda 11.2版本更新过显卡驱动以后是11.4版本）方法2 打开NVIDIA 控制面板
1.在NVIDIA官网搜索并安装自己电脑对应的显卡驱动建议安装440，450版本的驱动，太新的容易出问题，如cuda不兼容啥的。。。附上链接2.cuda10.0及对应cudnn安装2.1 cuda10.0下载链接如下，按图中所示下载即可。https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&tar
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2023-08-07 20:56:56
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