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
基本配置在实验室搭载RTX3090的服务器上配置Pytorch3d + pytorch + cuda + nvidia驱动 (一环扣一环)。Ubuntu18.04 + RTX3090 + Pytorch3D0.4 + Pytorch1.8.1 + cuda11.1 + nvidia_driver455 + python3.8正确操作：参考Pytorch3d的官方安装说明(https://githu
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
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
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
近来因为复现别人的工作需要，必须使用1.6版本的Pytorch，但是Pytorch官方说明1.6版本最高只支持CUDA10.2，而实验室最近服务器升级了RTX 3090，至少要求CUDA11，因此两者无法兼容。经过一通折腾，最后采用在服务器上安装nvidia-docker来解决这一需求。初始时服务器的配置如下：操作系统：Ubuntu 20.04Nvidia-driver：495.46CUDA：11
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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需要工具：Anaconda、Pytorch、OpenCV和编程软件Pycharm。（缺一不可！）(如果是在我们店购买了程序的，请严格按照我们的配置方法走，如果电脑本身有环境的，请卸载后按着我们的方法和版本配)1. 安装Anaconda：或者点击下面直接下载对应版本：点击下载win64位的Anaconda点击下载win32位的Anaconda点击下载Linux的Anaconda注意事项：安装的时候，
RTX3090 GPU环境配置前言安装Nvidia显卡驱动安装CUDA安装cuDNN 前言这篇文章中安装的版本都是根据我自己的电脑的情况选择的，有需要的可以根据实际情况选择， 我的系统上Ubuntu20.04，显卡是RTX3090。跟我一样的话就大胆copy，不一样的话就注意点，名字上会有区别。安装Nvidia显卡驱动nvidia-smi方法1： 打开Software & Updates
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.
目录一、CUDA版本选择二、卸载装错的CUDA三、安装对应PyTorch一、CUDA版本选择PyTorch下载界面，通过这里可以看到PyTorch最高支持到的CUDA版本是11.6，所以咱就下这个最高的版本往下划可以看到以前的版本： 可以在这个里面选择所要安装的CUDA版本（现在已经到11.7啦，我的显卡也支持，但是为了少出差错，就严格按着PyTorch界面里对应支持的来叭）
RTX 3090基于GA102-300-A1核心，拥有7组GPC，82组SM单元共计10496个流处理器、112个ROP、328个纹理单元、328个第三代Tensor Cores、82个第二代RT Cores。 rtx3090显卡怎么样这些点很重要看过你就懂了 搭配24GB GDDR6X显存，显存频率19.5GHz、位宽384Bit、带宽936GB/s。1、8nm制程工艺：图灵构架使用的
系统为win10，显卡为RTX3090 CUDA下载和安装下载链接：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads依次选择：Windows - x86_64 - 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：复制下载链接后用迅雷下
一、rtx3070和rtx3080基本工艺对比1、RTX3080RTX3080采用三星8nm制程工艺，集成280亿晶体管，包含68个SM单元，总共8704个CUDA核心，搭载新一代RT内核、张量内核。RTX3080拥有1.71 GHz的Boost频率，FP16的最大性能达到238TFLOPs，FP32的最大性能达到29.7 TFLOPs。2、RTX3070RTX3070同样采用三星8nm制程工艺，
NVIDIA GeForce RTX 3090 with CUDA capability sm_86 is not compatible with the current PyTorch installation. The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_70.写在最前面项目场景：问题
-1）GeForce RTX 4090GeForce RTX 4090GPU 引擎规格：NVIDIA CUDA® 核心数量16384加速频率 (GHz)2.52基础频率 (GHz)2.23显存规格：标准显存配置24 GB GDDR6X显存位宽384 位技术支持：Ray Tracing Core第 3 代Tensor Cores第 4 代NVIDIA 架构Ada Lovelace支持&nb
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2023-08-14 12:49:26
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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
点击下方名片关注和星标『人工智能技术』！????点击关注｜设为星标｜干货速递????在学习机器学习或者深度学习的时候，对于GPU环境搭建相信大家肯定不陌生，机器侠最近买了一台装载24G内存、2T硬盘、...
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2021-12-27 16:10:05
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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.
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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