原因1.CUDA、cudnn、Tensorflow、python版本并不配套！！！（大多都是这个原因）2.CUDA没有装好：3.环境变量没配置好4.NVDIA驱动版本太低不合要求5.以前的tensorflow没有卸载干净6.装了多个Tensorflow或Python（少见，但我就是这个原因！！！）其它问题1.VS20XX，如VS2017必须要装吗？2.CUDA是精简安装还是自定义安装？3.CUD
目录前言CUDA安装直接安装（失败）根据驱动程序版本对照安装（失败）重新安装驱动程序（失败）再次安装CUDA（失败）安装CUDA 10.2（成功）cuDNN安装环境配置 前言之前电脑出了一些问题，于是重装了系统，之前电脑安装的CUDA和cuDNN便不在了。重装后的系统需要装TensorFlow-GPU，于是必须得安装CUDA和cuDNN。CUDA安装直接安装（失败）安装CUDA只需要到CUDA
我的机器没有nvidia的显卡，因此只能使用CPU模式，网上很多是GPU模式下的配置，对于CPU模式往往一句话带过，对于初学者来说，往往会摸不着头脑。因为每个人的机器多少会有差异，因此跟着教程做的时候通过会遇到一些意外的问题，不用怕，google之，真心感觉google的强大，很多问题一搜便有结果。建议大家在配置之前，认真阅读官网的教程，讲得很到位，会让你少走许多弯路。 安装
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2024-01-09 20:33:51
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在安装 PyTorch 的过程中，有些人可能会问：“安装 PyTorch 是否必须安装 CUDA？”这是一个颇具争议的问题，特别是在从事深度学习和科学计算的开发者中。下面将详细记录如何解决这个问题，并提供一个步骤清晰的指南。
## 环境准备
在我们开始之前，我们需要确保我们的软硬件环境满足安装要求。以下是 PyTorch 和 CUDA 的兼容性矩阵，以及环境搭建的时间规划。
### 软硬件要
# 安装更高版本 CUDA 的 PyTorch 详解
近年来，深度学习领域飞速发展，而 PyTorch 作为一种广泛使用的深度学习框架，也得到了大量用户的青睐。对于使用 GPU 加速计算的用户来说，CUDA 的版本与 PyTorch 的兼容性是一项重要的关注点。本文将探讨如何安装更高版本的 CUDA 以支持最新的 PyTorch 版本，并提供相关代码示例。
## 一、CUDA 与 PyTorc
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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文章目录NVIDIA的显卡驱动器与CUDAtensorflow各个版本需要的CUDA版本以及Cudnn的对应关系如何参考自己安装的CUDA的版本keras与tensorflow的对应关系 NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念！CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算
1. 首先安装cuda和cudnn先查看本机的cuda支持版本【非常重要，版本不对将无法使用】win+s，搜索NVIDIA Control Panel，打开NVIDIA控制面板。选择左下角的系统信息->组件，查看cuda版本 官网：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer然后在该网站选者相应的cudatoolkit版本下载有一个地方注意，选本地
一次安装cuda和pytorch的记录2022.10.29 本文只是记录下自己的安装过程，不作具体的安装教程，仅供参考。其实之前安装好了cuda环境，但最近在跑图相关的算法时，发现不可使用了，只好重装。。。。我的本机环境：Win11、NVIDIA GeForce RTX 3060、python3.9首先进行了一系列前序工作：获取NVIDIA控制面板桌面右键->显示更多选项，发现竟然没有控制面
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2024-08-27 14:53:51
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Windows安装CUDA及cuDNN前言1. 第一次安装CUDA2. 第N次安装CUDA一、 CUDA1. 查询CUDA版本2. 下载CUDA3. 安装CUDA4. 配置CUDA环境变量5. 检查CUDA是否安装成功二、 cuDNN1. cuDNN版本的查询及下载2. 安装cuDNN3. 配置cuDNN的环境变量4. 检查cuDNN是否安装成功三、查询CUDA及cuDNN的版本1. 查询CUD
2023年12月7日更新一下给服务器安装cuda工具包以及cuDnn库,以及cupy包的安装（如果要卸载原有显卡驱动和cuda，请看下一章节）安装之前先输入nvidia-smi看支持的cuda的版本,再决定安装多少版本的cudatoolkit,工具包的版本要低于显卡驱动最高可以支持的版本https://developer.nvidia.com/cuda-downloads，如果不想下载到本机再上传
JDK安装一般非常简单，和我们平时安装几乎没有差别，最主要是在安装路劲的选择上要选择全英文路径（现在很多软件，在中文路径下可能会报错或者功能缺失）。 安装路径可以选择自定义，不建议安装在c盘（所有的软件都是如此），一般可以选择一个盘专门来安装软件，这样的好处有很多，比如以后不想用了，可以直接卸载，删除文件夹，这样不会对系统运
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2023-08-19 19:11:09
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1. Anaconda+PyCharmAnaconda是一个基于Python的数据处理和科学计算平台，它已经内置了许多非常有用的第三方库，装上Anaconda，就相当于把Python和一些如Numpy、Pandas、Scrip、Matplotlib等常用的库自动安装好了，使得安装比常规python安装要容易。因而建议直接安装Anaconda。如果你已经安装了Python，也建议安装Anaconda
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2024-06-10 06:11:37
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第一步：下载对应的HBase的安装包 所有关于CDH版本的软件包下载地址如下 http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/ HBase对应的版本下载地址如下 http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/hbase-1.2.0-cdh5.14.0.tar.gz第二步：压缩包上传并解压 cd /export/softwares rz+
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2024-09-26 08:58:50
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安装及配置过程一、下载安装CUDA Toolkit1.查看操作系统版本及支持CUDA版本2.官网下载并安装对应版本CUDA3.配置环境变量4.测试CUDA安装是否成功二、下载安装cuDNN1.官网下载对应版本cuDNN一、下载安装CUDA Toolkit1.查看操作系统版本及支持CUDA版本1）查看系统版本uname -a 2）查看系统支持CUDA版本 图中标红处说明此系统支持CUDA最高版本为：
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2023-11-18 20:58:14
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环境：Win10 CUDA：11.2 cuDNN：8.1.0 CUDA11.2安装以及cuDNN8.1.0配置版本对应查驱动版本一、安装CUDA 11.2二、配置cuDNN 8.1.01.下载包（前提需要注册一个免费的NVIDIA）2.解压缩，复制文件深度学习框架环境安装： 版本对应NVIDIA官网给出的官方信息 所有能安装配置的前提是电脑拥有NVIDIA显卡（N卡），需要根据显卡的驱动信息选择
在使用 PyTorch 时，有时候我们会面临“PyTorch 不安装 GPU”的问题。以下是解决此问题的详细步骤与指南。
## 环境准备
首先，让我们了解一下软硬件要求。
### 硬件资源评估四象限图
```mermaid
quadrantChart
title 硬件资源评估
x-axis 处理能力
y-axis 内存大小
"高": ["高", "高"]
前言目前有许多数据分析的场景从批处理到流处理的演变， 虽然可以将批处理作为流处理的特殊情况来处理，但是分析无穷集的流数据通常需要思维方式的转变并且具有其自己的术语（例如，“windowing（窗口化）”、“at-least-once（至少一次）”、“exactly-once（只有一次）” ）。对于刚刚接触流处理的人来说，这种转变和新术语可能会非常混乱。 Apache Flink 是一个为生产
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2024-08-08 07:46:02
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这里写自定义目录标题Anconda+PyTorch 最新安装教程（2023-06-7）步骤一：安装适合的CUDA与CUDNN步骤二：安装Anaconda步骤三：安装 torch torchvision torchaudio步骤三：验证附言 Anconda+PyTorch 最新安装教程（2023-06-7）步骤一：安装适合的CUDA与CUDNN安装教程 : 安装CUDA和CUDNN在cmd中输入n
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2023-08-31 16:50:45
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在调用torch.cuda.is_available时，有如下报错：cuda initialization: The Nvidia driver on your system is too old.事情的发展是这样的：1. 服务器的CUDA版本是10.1，仅支持pytorch版本最高1.7；前几天跑项目需要用到比较新的框架，pytorch版本需要在1.9以上。由于我之前安装CUDA环境时曾遭受过重
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2023-08-26 01:28:03
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