本文将介绍 CUDA 编程的基本模式，所有 CUDA 程序都基于此模式编写，即使是调用库，库的底层也是这个模式实现的。
前言 本文将介绍 CUDA 编程的基本模式，所有 CUDA 程序都基于此模式编写，即使是调用库，库的底层也是这个模式实现的。模式描述 &nbs
第七章 树1.求树的深度class Solution {
public int maxDepth(TreeNode root) {
if(root == null)return 0;
return Math.max(maxDepth(root.left),maxDepth(root.right)) + 1;
}
}思路：递归。 将root.left和
NVIDIA英伟达驱动在安装之前，先更改数据源，否则安装过程中下载会非常慢。从系统设置中，点击Software&update，进入后选择source code,从download from中选择的镜像源，此处可以看个人习惯选择，或者点击best choice选择系统推荐，此处我选择的是镜像源，选择后按照指令输入系统权限（装系统时，自己编辑的），点击close，等待片刻即可，从文
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2024-05-16 20:24:48
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这几天一直在配置pytorch-gpu的环境，前面装anaconda、pycharm，CUDA,cuDNN的时候一度挺顺利的，接着我们重点来说说pytorch的环境配置1. 创建一个虚拟环境最好先创建一个虚拟环境，在里面安装pytorch。创建前要先添加清华源，这样会更快一些conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.
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2024-03-29 15:12:41
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一、前期下载准备：1. Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64 问题：Anaconda无法正常打开，一直停留在loading application方案：找到anaconda3\Lib\site-packages\anaconda_navigator\api\conda_api.py 将行1364 把 data = yaml.load(f) 改为 data = y
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2024-05-11 20:37:10
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首先说一下cudnn 不同版本是可以并存的， cudnn5系列要求在/usr/local/cuda/lib64 路径下要存在 链接到libcudnn.so.5.1.10 的libcudnn.so cudnn7系列只需要在/usr/local/cuda/lib64 路径下存在 libcudnn.so.7 就可以了，所以不
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2024-04-04 10:34:18
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本篇文章记录下自己安装pytorch的过程，由于我装过3~4次了，所以还算是比较有经验了。 文章目录1.检查电脑配置2.Anaconda的准备工作-添加国内镜像源3.下载3.测试 1.检查电脑配置右键打开 打开系统信息 切换为组件栏 在3D设置中找到自己的cuda版本，我这里是11.1。2.Anaconda的准备工作-添加国内镜像源打开anaconda的命令行。 添加国内镜像源，不单单是可以让我们
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2024-05-28 11:18:11
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Ubuntu16.04 系统Anaconda+cuda11.1+cudnn+pytorch安装一、Anaconda的安装与配置1.1Anaconda下载1.2Anaconda安装二、安装CUDA和CUDNN2.1NVIDIA驱动的安装2.2CUDA下载2.3CUDA安装2.4设置环境变量2.5CUDNN安装三、pytorch-torchvision安装 硬件环境：GPU RTX3090单卡。一、
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2024-05-09 10:43:30
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深度学习pytorch框架环境搭建1.anaconda3的安装2.pycharm的安装3.cuda的安装4.cudnn的安装5.pytorch的安装 1.anaconda3的安装首先进入anaconda官网https://repo.anaconda.com/archive/ 注意：5.3以后的是python3.7的，3.7是一个比较稳定的版本。 如果官网下载不了可以去清华大学镜像下载。 清华大学
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2024-04-15 12:04:09
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前言本文将介绍 CUDA 编程的基本模式，所有 CUDA 程序都基于此模式编写，即使是调用库，库的底层也是这个模式实现的。模式描述 1. 定义需要在 device 端执行的核函数。( 函数声明前加 _golbal_ 关键字 ) 2. 在显存中为待运算的数据以及需要存放结果的变量开辟显存空间。( cudaMalloc 函数实现
目录Win11+RTX3060配置CUDA等深度学习环境1. 下载前的准备工作2. 下载Anaconda3. 下载cuda4. 下载cudnn5. 小结 Win11+RTX3060配置CUDA等深度学习环境1. 下载前的准备工作查看nvidia设置，右击它点击nvidai控制面板，点击系统信息： 选择CUDA版本，在NVIDIA控制面板可以看到RTX3060驱动目前最高支持CUDA 11.6版本
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2024-03-29 23:01:20
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>> NVIDIA CUDA 4.1 Compiler Now Built on LLVMLLVM可是个好东西，在Apple力顶之下，这几年真是发展快快。LLVM是知名的开源编译器技术基础架构，其模块设计可方便的加入新语言和处理器架构支持，目前支持C/C++、Objective-C、Fortran、Ada、Haskell、Java bytecode、Python和Ruby等
如果官网下载不顺利，可以到百度网盘下载1.安装显卡驱动查看你的显卡信息：lspci | grep -i nvidia。根据你的显卡型号到官方中文驱动下载页面下载驱动。该页面有安装指导。
禁用Nouveau驱动，重启。Ctrl+Alt+F1进入文本模式，输入sudo service lightdm stop关闭X服务器，输入sudo apt-get autoremove --purge nvidia
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2024-08-20 09:53:49
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一、前言windows10 下安装 CUDA ，首先需要下载安装包： CUDA toolkit（工具包）二、安装前的准备电脑环境检查 通过cmd，输入nvidia-smi查看自己的驱动版本和支持的CUDA版本，如下图红圈标记位置如果cmd 查不到，打开nvidia控制面板 (桌面右键) ----- 选择左下角的系统信息查看显示中的驱动版本查看组件中的支持CUDA版本下载 CUDA toolkitC
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2024-08-12 12:40:35
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Linux环境配置1. 配置基本环境配置镜像源在系统设置–软件和更新中，选择清华的镜像源（mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn） 安装多线程下载工具，之后可以用apt-fast 代替 apt-get# apt-fast, 即apt-get 的多线程版本， 可以不装
sudo add-apt-repository ppa:apt-fast/stable
sudo apt-get
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2024-04-12 12:53:43
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1. 安装Anaconda3下载Anaconda3，我在百度上找的conda 清华镜像，地址为conda清华镜像下载地址，下载的版本为Anaconda3-2019.10-Windows-x86_64.exe，这个版本支持Python3.7.4。双击安装，按照默认的选项一直下一步就可以。检查是否安装成功，conda list。由于镜像源是国外的，添加中科院的镜像，使用conda config。con
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2024-05-11 21:12:30
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1、环境安装：gdal cudatoolkit torch torchvision torchaudio 首先是镜像源配置，全面配置结果如下，通过清华镜像源网站获取（anaconda tsinghua），获取镜像源网址：https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/channels:
- defaults
show_channel_urls
Linux安装Ubuntu18.04/显卡驱动/CUDA11.4/cuDNN8.2踩坑记录：【准备工作】在Ubuntu官网或者清华源软件镜像下载Unbuntu18.04的镜像文件：【为方便小伙伴们，这里给出两个地址，均可获得】 a) Ubuntu官网的镜像地址：https://ubuntu.com/download/desktop b) 清华源镜像地址：https://mirrors.tuna.
# 如何实现CUDA Docker镜像
## 介绍
在本文中，我们将学习如何创建一个CUDA Docker镜像。 CUDA是一种用于开发并行计算应用程序的平台和API。 Docker是一种容器化平台，可以使开发人员能够在不同的环境中轻松部署和运行应用程序。通过结合CUDA和Docker，开发人员可以更方便地部署和管理CUDA应用程序。
## 流程图
下面的流程图展示了实现CUDA Docker
原创
2023-11-29 05:53:41
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ZED双目摄像头其实买到手的只是2个摄像头硬件，需要配合GPU才能运行使用SDK，记经过多次失败，成功在笔记本上运行了ZED的Demo。官方的安装步骤如下：Make sure the latest USB 3.0 drivers are installed.Install CUDA 8 and latest NVIDIA drivers.[Linux] Compile and install Op
