一、电脑配置检查1. 检查电脑显卡类型注意电脑显卡不是NVIDIA的忽略这一步，非NVIDIA显卡不能安装CUDA。 在桌面鼠标右键：点击NVIDIA 控制面板->选择左下角 系统信息->组件从第三幅图可以看出我的CUDA是11的版本，所以下面我将安装11版本的CUDA二、更新你的NVIDIA驱动进入NVIDIA官网：https://www.nvidia.cn/geforce/driv
RTX3080+Ubuntu18.04+cuda11.1+cudnn8.0.4+TensorFlow1.15.4+PyTorch1.7.0环境配置一、驱动及cuda、cudnn的安装二、pytorch的安装1. 源码编译安装2. pip方式安装三、TensorFlow的安装※ nvidia-tensorflow==1.15.4+nv20.10版本的安装1. 安装 TensorFlow whe
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2023-08-28 19:43:36
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1、概述在嵌入式操作系统中，BootLoader是在操作系统内核运行之前运行的一段代码。他的作用就是为操作系统内核准备好运行环境，比如初始化必要的设备硬件，建立内存映射图等。bootloader不一定只有一个，有些操作系统有两级的bootloader，第一级bootloader和第二级bootloader分别完成不同的功能。二级bootloader功能如下：1）提供OTA升级运行环境
要在 Ubuntu LTS 上获得的最新 Nvidia 驱动程序，你不必再使用 PPA 了。最新的驱动程序现在将在 Ubuntu LTS 版本的存储库中提供。你可能已经注意到在 Ubuntu 上安装最新和最好的 Nvidia 二进制驱动程序更新的麻烦。默认情况下，Ubuntu 提供开源的 Nvidia Nouveau 驱动程序，这有时会导致 Ubuntu 卡在启动屏幕上。使用官方 PPA 仍然是安
一. 安装CUDA10.1这里需要安装鲁大师，查看自己电脑的显卡型号，这里是gtx 1060 ，6g1.1 安装Nvidia驱动首先在Nvidia官网上安装显卡驱动，连接地址：https://www.nvidia.com/Download/index.aspx这里需要去nVidia官网 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/
笔记本：ubuntu14.10（32位）ARM9开发板：mini2440（友善之臂提供的Superboot2440、zImage_T35、rootfs_qtopia_qt4镜像文件，通过minitools烧写进开发板）交叉编译：arm-linux-gcc-4.4.3开发所需工具：minicom、u盘tslib 一、下载地址： 解压安装（要在root用户下）：1、# tar -zxvf tslib-
## 1050支持 PyTorch
 Core(TM) i7-10700 CPU @ 2.90GHz显卡 GeForce RTX 3090网卡 Ethernet Connection (17) I219-V内存 62GiB System memory-----------------------------------------------
首先声明一下，如标题，本教程是caffe在windows系统上的配置方法，而且是github上官方BVLC/caffe目前推荐的配置方法，并不是使用微软的caffe-windows。之前很多人是用的微软的caffe配置，本教程真不是。适用平台64位 windows 10、64位 windows 7（我第一次安装配置的是win10，现在用win7安装给大家做个演示，有一些截图是win10上的，不过没
## 实现sm_86支持的最低PyTorch版本
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导一位刚入行的小白如何实现“sm_86支持的最低PyTorch版本”。下面，我将为你展示整个实现过程，并提供每一步所需的代码和注释。
### 1. 流程概述
在开始之前，让我们先来了解整个流程。实现“sm_86支持的最低PyTorch版本”的过程如下：
1. 检查CUDA和cuDNN版本。
2. 检查NVI
原创
2023-10-24 03:07:42
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启动机器，进入BIOS，将第一引导设备设置从CD-ROM启动，保存退出。将RedHat Linux 9的第一张安装光盘插入光驱，进入如下的画面：提示你按Enter键启动图形安装界面，输入linux文本启动文本模式安装界面，这里我们按Enter键进入图形安装界面。询问你是否测试CD，选择“Skip”跳过。出现欢迎界面，点击“Next”按钮，进入选择语言界面：选择“Chinese(Simplified
3.4、验证（Validation）当我们在训练集上指标表现良好时，需要使用验证集来检验一下训练的结果是否存在过拟合现象。3.4.1、模型与参数的保存模型的训练可能是一个漫长的过程，在模型训练过程中，以及模型训练完成准备发布时，我们需要保存模型或模型参数，以便在此基础上继续训练，或者把训练好的模型发布上线。# 保存模型
torch.save(net, './fcn8s.pth')
# 保存模型参数
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2024-10-14 09:26:48
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RK3399支持PyTorch：版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化与生态扩展
随着深度学习框架的快速发展，RK3399作为一种流行的边缘计算处理器，其与PyTorch框架的兼容性问题越来越引起关注。本文将围绕“RK3399支持PyTorch”这一问题，详细分析相关的版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化及生态扩展等内容。
### 版本对比
首先，我们从PyTorc
洋洋洒洒一大篇，就没截图了，这几天一直在折腾这个东西，实在没办法，不想用Linux但是，为了Caffe，只能如此了，安装这些东西，遇到很多问题，每个问题都要折磨很久，大概第一次就是这样的。想想，之后应用，应该还会遇到很多问题吧，不过没办法了，骑虎难下！！这里有个建议是，如果将来要做大数据集，最好事先给Linux留多点空间，比如Imagenet，估计500G都不为过。另外，请阅读完，至
Windows 10下基于Visual Studio 2019安装CUDA 11.1
参考：https://jingyan.baidu.com/article/6fb756ec4fabc4241858fbf7.htmlhttps://www.jianshu.com/p/1fd15d2408bf 1、检查显卡支持的CUDA版本：打开NVIDIA控
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2023-05-25 15:09:47
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工具-选项-文本编辑器，添加.cu和.cuh。
原创
2024-09-30 11:59:53
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在PyTorch Conference 2022上，研发团队介绍了 PyTorch 2.0，并宣布稳定版本将在今年 3 月正式发布，现在 PyTorch 2.0 正式版如期而至。GitHub地址：https://github.com/pytorch/pytorch/releases技术交流技术要学会分享、交流，不建议闭门造车。一个人走的很快、一堆人可以走的更远。本文技术群粉丝分享整理，文章源码
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2023-10-20 12:07:27
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# 如何实现“HTML5支持版本”
## 流程图
```mermaid
pie
title HTML5支持版本实现步骤
"步骤1" : 创建HTML文档
"步骤2" : 指定声明
"步骤3" : 添加标签
"步骤4" : 使用HTML5标签
```
## 类图
```mermaid
classDiagram
HTML5 --|> HTML
`
原创
2024-03-29 03:51:52
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