安装Pytorch时CUDA的选择Nvidia CUDA查看CUDA版本方法查看CUDA的驱动API版本查看CUDA的运行API版本查看官方CUDA的运行API版本方法1方法2查看Anaconda里cudatoolkit包版本 CUDA是一个并行计算平台和编程模型，能够使得使用GPU进行通用计算变得简单和优雅。Nvidia官方提供的CUDA 库是一个完整的工具安装包，其中提供了 Nvidia驱
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2024-03-24 21:41:36
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第二章 PyTorch入门1. 张量1.1 张量张量的概念其实就是高维数组标量向量矩阵张量张量的数据类型数据类型dtypeCPU tensorGPU tensor32位浮点型torch.floattorch.FloatTensortorch.cuda.FloatTensor64位浮点型torch.doubletorch.DoubleTensortorch.cuda.DoubleTensor16位浮
建议全文看完再操作查看显卡1.查看自己gpu的型号2.查看cuda是否支持自己电脑的gpu型号3.查看driver version 和cuda versionanaconda中新建环境安装清华镜像源进入pytorch官网选择对应的命令换源安装测试 查看显卡1.查看自己gpu的型号ctrl+Alt+delete 打开任务管理器，点击性能，2.查看cuda是否支持自己电脑的gpu型号进入NVIDIA
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2024-05-06 12:32:20
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前言如果要使用GPU进行机器学习算法的训练的话，首先必须在硬件方面进行支持，即需要支持GPU训练的显卡，并正确安装驱动即安装CUDA、CUDNN；其次就是需要安装与驱动对应的torch GPU版本，如果安装错误的torch版本就无法正确训练机器学习模型。
总体步骤：检查显卡——显卡驱动CUDA适配版本——下载Anaconda、Pycharm——下载CUDA——安装Anaconda和Pycharm软
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2024-03-03 21:58:03
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1、初期检查 前期环境准备：anaconda、pycharm版本不作具体要求 windows10打开命令行1.1 检查conda是否安装好 Windows用户: win+R -> 输入cmd 然后点击“运行” ->
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2024-08-06 13:51:07
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Linux服务器上安装anaconda和pytorch一、前期准备1.查看linux的cuda版本在XShell中输入：nvcc -V即可查看cuda版本。但是注意，-V中的必须是大写，否则出错。2.查看服务器是否可以联网在XShell中输入：ping www.baidu.com如果出现如下情况则服务器可以联网。二、安装anaconda(1)本地电脑下载。找到anaconda官网，直接点击相应的版
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2024-03-21 22:45:36
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1.前言最近在学习图象分类，用到了tensorflow，安装过程让人头大，装好后总结了一下过程：重点：安装GPU版本的tensorflow首先得明确版本对应。 最近几个版本的对应见下图： 2.安装tensorflow权衡了一下，选择了2.3.0版本的tensorflow，直接用pip安装指定版本即可pipi install tensorflow==2.3.0安装成功： 等待完成即可。 验证安装是否
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2024-03-08 09:15:49
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# 如何在 Ubuntu 中查看 GPU 是否为安培架构
随着深度学习、图形渲染等计算密集型应用的盛行，现代 GPU 架构的进化也不断加速。NVIDIA 在其 GPU 系列中推出了安培（Ampere）架构，带来了显著的性能提升和能效比。了解如何在 Ubuntu 系统中检查你所使用的 GPU 是否基于安培架构，对开发者和用户而言都至关重要。
## 硬件要求
在开始之前，请确保您的系统已经安装了
原创
2024-09-18 07:10:07
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1.安装cuda首先看下自己电脑是CPU还是GPU，看自己电脑对应的cuda版本 看右下角英伟达标识，点击组件，我的cuda版本是12.3，但最后发现安12.1比较好2.安装12.1cuda版本对应的cudnn 3.anaconda安装以及环境变量配置①anaconda安装注意不要安最新的版本，别问我为什么（可能不太好找对应的pytorch版本，太新也容易和很多软件不兼容），
计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G斯坦福大学博士生与 Facebook 人工智能研究所研究工程师 Edward Z. Yang 是 PyTorch 开源项目的核心开发者之一。他在 5 月 14 日的 PyTorch 纽约聚会上做了一个有关 PyTorch 内部机制的演讲，本文是该演讲的长文章版本。 大家好！今天我想谈谈 PyTorch 的内部机制。这
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2024-03-18 08:27:22
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1、检查是否具有合适的GPU， 如有则安装Cuda,Cudnn(1)检查电脑是否有合适的GPU在桌面上右击如果能找到NVIDA控制面板，则说明该电脑有GPU。控制面板如下，并通过查看系统信息获取支持的Cuda版本。 (2)下载Cuda官网：https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-update2在https://docs.nvi
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2024-04-23 10:25:47
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英国伦敦 ─ 2018年3月20日 ─ Imagination Technologies宣布，推出PowerVR GPU 的性能分析工具 PVRTune的新版本，它可为开发人员提供深度信息，来帮助他们充分了解其应用在移动与嵌入式设备上的动态。利用PVRTune 2018 Release 1中的新功能，开发人员可通过充分发挥底层硬件的功能来创建应用与游戏，进而能以可获得的最低功耗来实现最佳效能。开发
01 考虑换一种学习率 schedule学习率 schedule 的选择对模型的收敛速度和泛化能力有很大的影响。Leslie N. Smith 等人在论文《Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks》、《Super-Convergence: Very Fast Training of Neural Networks Using Larg
由于最近需要搞图神经网络（GNN），因此需要安装 torch_genmetric：Graph Neural Network Library for PyTorch，torch_genmetric 封装了图神经网络常用的算法，例如 GCN（图卷积网络）、GAT（图注意力网络）等等，因此安装其是十分必要的。本人环境配置：系统：windows10，python版本：3.6.1，pytorch版
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2024-04-01 08:48:46
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本文详细讲解了如何安装YOLOv5网络依赖的GPU版本的Pytorch，本人自从入坑YOLOv5后，前前后后配置了近10次环境，有时代码调好能跑了，放上一两个月再跑，竟然报错了！ 最近重装了一次电脑，重新配置了一遍环境，于是痛下决心要记录下配置环境中可能出现的问题，这里需要强调的是，我是在配好环境后写的这篇文章，大多图片是采用别人博客中的图片（在Refenrence中表明了出处，实在不想再重
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2024-08-28 16:30:24
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我们平时使用Verilog进行状态机编码时，通常使用parameter对状态名进行定义，这样写Case语句的时候就不会对这一串10摸不着头脑。可是通常这样做的话，在Modelsim里看到的还是一串10，使排错非常困难，特别是在用OneHot编码的时候，就看到一串0中间的一个1 #_# 简直要疯掉。Question: 我们可不可以像VHDL一样，在仿真的时候看到状态名字，而不仅仅是状态编码呢？答
如何使用Python查看是否有GPU卡
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Python来查看是否有GPU卡。下面是整个过程的步骤：
步骤 | 操作
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步骤一 | 导入必要的库
步骤二 | 检查GPU设备
步骤三 | 输出GPU信息
接下来，我将逐个步骤详细介绍，并提供相应的代码示例。
步骤一：导入必要的库
在Python中，我们可以使用`tensorflow`库
原创
2023-12-17 06:11:28
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目录一、使用GPU1.1 确认GPU1.2 硬件◼ 计算设备 ◼ 允许我们在请求的GPU不存在的情况下运行代码的两个函数◼ 查询张量所在设备1.3 神经网络与GPU一、使用GPU1.1 确认GPU如果你发现你的 NVIDIA GPU 无法运行 GPU 代码，nvidia-smi 可以看到有没有GPU，会很方便查看GPU使用情况，可以查看显卡的显存利用率。!nvidia-smi 图中可以看
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2024-05-31 05:30:25
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# 项目方案：怎么看pytorch是不是gpu
## 简介
在深度学习领域，GPU加速是非常重要的，能够显著提高训练速度。而PyTorch作为一种流行的深度学习框架，支持GPU加速。在本项目中，我们将提出一种方案，来判断PyTorch是否在GPU上运行。
## 方案
### 步骤
1. 导入PyTorch库
2. 查看当前设备是否支持GPU
3. 输出当前设备信息
### 代码示例
```p
原创
2024-03-29 04:08:50
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由于特殊原因不能连网，需要搭建一个离线的tensorflow-gpu的开发环境，折腾了几天，分享给大家，希望少走弯路。我的配置python3.6+pycharm3.5+anaconda3-5.2.0+cuda9.0+cudnn7.5.1一、python安装比较简单，不再叙述，Anaconda, Pycharm安装请参考下面博客，写的很好。 https://www.jianshu.com/p/ea
