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.
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
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
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
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，
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
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
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
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
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
2020年末，由于RTX3080系显卡刚刚发布不久，深度学习的软件配套还没有跟上，这时候安装pytorch会有一定的难度。 在安装的过程中，我参考了下面几位前辈的博客：为ubuntu18.04的RTX3080显卡安装驱动 在ubuntu上安装cuda 在ubuntu上安装cudnn 在ubuntu上安装pytorch 使用了下面几个配套资源： RTX3080中国官网cuda官网 cudnn官网py
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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Nvidia Driver The RTX30-series has the Ampere architecture, therefore it will only work with Driver 450+ versions only. Nvidia CUDA Since we are now r ...
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2021-07-18 12:35:00
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学习
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2021-06-23 13:01:40
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作者 | Emil Wallner编译 | 青暮、陈大鑫Emil Wallner是一名自学成才的独立机器学习研究员。在这篇文章中，他将向我们展示，自己是如何围绕专业级显卡NVIDIA RTX A6000，一步一步搭建起一个仅需价值19万人民币的机器学习工作站。RTX A6000具备了RTX消费级显卡上同样的光线追踪特性，并与数据中心使用的A40进行了区分。RTXA6000采用了完整的GA
文章目录0 引言1 深度学习环境配置1.1 N卡驱动安装1.2 cuda & cudnn安装1.4 anaconda安装配置2 aanet测试2.1 准备数据、下载预训练模型、踩坑测试demo2.2 aanet的思想是什么？可以给什么启迪？ 0 引言最近新入手了3090，目的是从事基于深度学习的三维重建方法，尤其是立体匹配，深度估计等方面的相关研究。为了配合深度学习的环境，将台式机装了u
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
如题图所示，这里和大家分享一下我在购入3090后如何配置相关的深度环境，众所周知；3090的大显存已经是民用服务器级别的了，算力也不错！（打游戏更不错）但是配置起来还是需要点精力的，因此这里希望可以给从事CV和AI相关的胖友们提供一些参考。（其他30系列的显卡同样适用）Step1 卸载旧驱动安装新驱动 考虑到我根目录下的空间不多，同时避免不同驱动间产生冲出。所以我这里是卸载了其他原有的驱动和cud
## 支持pytorch的显卡
PyTorch 是一个开源的深度学习框架，它提供了灵活性和速度，可以在 GPU 上快速训练神经网络模型。选择一款支持 PyTorch 的显卡对于深度学习任务至关重要。
### 支持 PyTorch 的显卡
目前，NVIDIA 的显卡是 PyTorch 的首选。NVIDIA 的 GPU 在深度学习领域有着良好的声誉，其 CUDA 平台和 cuDNN 库为 PyT
