目录01.mmlab界面02. 重重之重03.虚拟环境04.进入创建的虚拟环境05.查看服务器或者电脑安装的CUDA版本 06. 进入pytorch官网 找到对应torch下载命令： 07.安装MMdetection 08 测试是否安装成功官方文档1.官方文档-open mmlab open mmlab-GitHub2.
保研结束了,去到了心仪的学校,开始了愉快的实验室搬砖生涯,首先要迈过的坎就是服务器的环境配置。我也是个小白，也算是边配置边学习，如果有讲的不对的地方欢迎指出。Anaconda安装在服务器上装py环境，我建议首先装anaconda，我目前个人理解像是一个环境管理工具，在上面怎么玩也不怕崩，方便重来。 安装特别简单，官网下载或者随便怎么搞到安装包,然后bash 安装包路径/安装包名.sh安装过程一路
其实主要还是之前配置Caffe配出心理阴影了。导致现在配个框架总是怕怕的。没想到现在的框架那么好配了。 由于到目前Pytorch0.3.0在Windows下只支持CUDA9，还不支持CUDA8。而我这安装的就是CUDA8。所以安装的是0.2.1. 其实感觉这配置，自己也是整的稀里糊涂的，不过总算是配置好了。
谢谢各位博主的分享，以及谢
转载
2024-09-24 20:56:30
202阅读
一、conda虚拟环境查看现有环境：conda env list
创建环境：conda create -n 环境名 python=3.8 (python版本，可更改)
激活：conda activate 环境名
退出激活：conda deactivate
删除环境：conda remove -n 环境名 --all将环境配置到jupyter notebook上，将环境加载进jupyter中pip
转载
2024-10-15 09:27:11
738阅读
文章目录一、CUDA和cuDNN对应版本1.1 CUDA驱动和CUDAToolkit对应版本1.2 CUDA和cuDNN对应版本二、Pytorch、CUDA版本匹配三、TensorFlow、Python、CUDA、cuDNN版本匹配3.1 Windows3.2 Linux四、Keras、TensorFlow、Python版本匹配4.1 简介4.2 安装版本匹配 前言安装CUDA前，最好先确定自己
转载
2023-07-31 23:36:42
1695阅读
目录1. 问题描述2. 调查和解决2.1 初步调查2.2 官网安装方法2.3 如果还是不匹配呢？1. 问题描述 系统：Windows10，CUDA11.1.96 开始学习PyTorch。在用PyTorch进行一个
转载
2023-11-13 10:08:53
44阅读
学习pytorch的时候，在网上看到很多cuda和cudnn的介绍。 自己之前只在自己的电脑上运行过几句有关pytorch的简单程序，现在希望利用实验室Windows服务器来进行pytorch的学习。（实验室Linux服务器还不太熟，Windows相对来说熟悉一些，自己本科学的linux命令也记不太清晰了，有时间捡一下，听找工作的师兄说Linux的学习还是非常重要的！，而且大部分人也都是用Linu
在深入理解“那里看cuda pytorch关系”这个问题之前，我们先明确一下背景。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的并行计算架构，而PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，两者结合使得深度学习训练更加高效。自从2016年推出以来，PyTorch因其动态计算图和易用性迅速获得了研究人员的青睐。而CUDA的不断更新迭代也为PyT
为了方便，记录一下本次pytorch的搭建，主要参考网上的一些博客帖子，一些引用也会记录出处，本贴仅用于个人学习。 2020.7.22更新，Windows被我装Linux的时候不小心覆盖掉了，没办法只好从头来了一次，顺便测了一下这篇文章，发现了一点点问题，顺便修改一下。确定需要搭建的环境anaconda+python3.7+pytorch1.13.1从NVIDIA控制面板-帮助-系统信息-组件可查
转载
2024-05-14 12:11:16
1459阅读
一、基本信息首先大家要明白这两个分别是干嘛的，pytorch是一个图形计算的python依赖包。通常还跟着torchvision等包一起安装。它是可以通过pip，conda甚至pycharm下载安装的。而CUDA是一个是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台，相当于一个计算机用的计算器。CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。因此你一定要有GPU才能
转载
2023-08-11 08:45:47
510阅读
# 使用 CUDA 和 PyTorch 的指南
在深度学习领域，GPU（图形处理单元）由于其并行处理能力，成为加速计算的主要工具。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由 NVIDIA 提供的并行计算架构，而 PyTorch 是一个流行的深度学习框架。理解如何在 PyTorch 中使用 CUDA 进行加速计算是每位初学者需要掌握的基本技能。本文将详细
想要用gpu加速得先安装CUDA和cuDNN。 NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦！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的时候才能发挥CUDA的作用。 CUDA的本质是一个工具包（ToolKit）；但是二者虽然不一样的。1.到官网查找版本关系pytorch-c
转载
2023-09-12 11:08:49
8680阅读
一、安装CUDA前的准备（1）查看自己N卡支持的CUDA版本，打开NVIDIA控制面板，选择系统信息（2）NVIDIA官网下载对应CUDA版本（3）CUDNN的下载二、安装过程三、安装Anaconda切换清华源镜像四、安装pytorchpytorch安装成功验证 参考文章 CUDA、CUDNN在windows下的安装及配置 如何搭建Pytorch环境（Windows版） windows con
转载
2023-11-18 20:58:47
676阅读
博主已有：Pycharm+Anaconda通过这篇博客你将获得：Cuda10.2+cuDNN11.x+Pytorch1.8.0(GPU)import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)True
1.8.0
10.2目录1.确定自己电脑有无显卡2.确定显卡
转载
2023-09-07 17:36:53
1640阅读
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
转载
2024-07-10 14:11:31
79阅读
一、驱动及cuda、cudnn的安装RTX3080采用了新的Ampere架构GA102-200，那么显卡驱动也必然是需要最新的我安装的是455.23.04版本，CUDA是11.1版本，cudnn是8.0.4.30版本，具体的安装方法可参考一下网址。ubuntu16.04系统run方式安装nvidia显卡驱动Ubuntu16.04下cuda和cudnn的卸载和升级方法都是大同小异，最后输入nvidi
转载
2023-10-19 12:42:34
278阅读
查看torch以及cuda的版本import torch
# 查看pytorch的版本
print(torch.__version__)
# 查看cuda的版本
print(torch.version.cuda)torch.device在每次的使用pytorch的开头我们都要配置好我们训练使用的设备，使用cpu还是gpudevice = torch.device('cuda' if torch.
转载
2023-11-25 14:20:13
870阅读
# CUDA与PyTorch的关系
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型，它使得开发者能够利用GPU（图形处理单元）进行通用计算。PyTorch是一种流行的开源深度学习框架，广泛应用于机器学习和人工智能领域。为了提升训练速度和模型性能，PyTorch充分利用了CUDA，从而实现高效的计算能力。
##
CUDA简介CUDA是并行计算的平台和类C编程模型，我们能很容易的实现并行算法，就像写C代码一样。只要配备的NVIDIA GPU，就可以在许多设备上运行你的并行程序，无论是台式机、笔记本抑或平板电脑。熟悉C语言可以帮助你尽快掌握CUDA。CUDA编程CUDA编程允许你的程序执行在异构系统上，即CUP和GPU，二者有各自的存储空间，并由PCI-Express 总线区分开。因此，我们应该先注意二者术语
第一章、简介 本文介绍跑AI算法时，需要安装的tensorflow + tensorflow-gpu +CUDA + cudnn + anaconda软件包。CUDA + cudnn都是nvidia旗下的驱动产品，官网https://developer.nvidia.com/cudnn。、英特尔的集成显卡一般不支持CUDA + cudnn，英伟达的显卡一般都支持CUDA + cudnn，
转载
2024-06-03 10:09:27
434阅读
