2021/2/4 安装cuda+cudnn（参考:https://geek-docs.com/pytorch/pytorch-tutorial/pytorch-optimization.html） 我之前已经安装好了查看了一下我安装的cuda版本是11.1，但查看了这个网站,https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_
tensorflow-gpu+电脑win10+gtx1050ti显卡配置心得防坑指南！！！! 01 ##cuda的选择 这里建议使用CUDA8.0的版本，因为小编之前下载安装了一个CUDA9.0的版本，好像是不能用的哦。官网下载CUDA8.0 https://developer.nvidia.com/cuda &n
原来的系统及相关配置： ubuntu18.04 + CUDA10.1 + cuDNN7.6.4 由于需要测试的source code使用的是tensorflow1.2版本，需要CUDA8.0支持，故尝试在已有的10.1版本的情况下安装CUDA8.0。过程中踩过一些坑，特此记录下来。0. 下载安装CUDA8.0https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-down
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
本文安装环境： - 双显卡： intel 集显 + nvidia 独显 - Ubuntu 18.04.4 - CUDA 11.7 1. Deb 安装包是个坑 (不要用这种方法！)使用 Deb 安装包 cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local_8.0.44-1_amd64.deb，安装完成之后，重启出现黑屏， - 出现黑屏后解决方法： （1）
CUDA samples系列 0.4 cppOverload基础知识int与int2类型强制类型转换函数指针函数重载设定核函数属性ShareMemory源代码解析 基础知识这份代码介绍了核函数重载的方法，先介绍一些需要的基础知识。int与int2类型int是四个字节，32位； int2类型是2个int，可以分为2个int：int2 position；
position.x = 1;
positi
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2024-04-24 11:07:36
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1 安装CUDA1.1 查找Nvidia适用的CUDA版本桌面右键，【打开 NVIDIA控制面板】 查看【系统信息】 查看NVIDIA的支持的CUDA的版本，下图可知支持的版本是 10.1 1.2 下载CUDACUDA下载官方网址https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive找到适合的版本下载
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2024-08-26 14:49:15
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方 形 共 享 内 存 使用共享内存可以直接缓存具有方形维度的全局数据。方形矩形的简单维度可以很容易从二维线程索引中计算出一维内存偏移。下图显示了一个共享内存块，它在每个维度有32个元素，且按行主序进行存储。上部的图显示了一维数据布局的实际排序，下部的图显示了带有4字节数据元素和存储体映射的二维共享内存逻辑视图。 使用下面的语句静态声明一个二维共享内存变量：__shared__ int til
最近准备学Linux，首先得准备好Ubuntu18.04，教程很多。 直接进入正题吧[1] 安装Pycharm—>Pycharm安装 激活的话，tb解决省事[2] 安装完会发现桌面上没有快捷方式，估计你们也应该没有，可以看这个博客—>Pycharm桌面快捷方式[3] 安装Anaconda Python3.6版本，我使用的是清华源按照这个博客里写的下载，版本不用太高，接着看这个博客安装教
安装基于TensorFlow 2.10.1、CUDA 11.8、cuDNN 8.8.1以及PyTorch 2.0.0的深度学习环境涉及到多个组件的协调安装。以下是一个大致的步骤指南：1. 安装CUDA 11.8下载CUDA Toolkit 11.8： 访问NVIDIA官方网站，下载与你的操作系统和硬件兼容的CUDA Toolkit 11.8安装包。安装CUDA Toolkit： 按照官方安装指南进
文章目录下载arucoopencv安装opencv编译配置编译配置测试代码aruco编译配置aruco编译aruco配置参考文章 下载arucoaruco官网源码下载aruco opencvVS2019配置OpenCV（windows）安装opencv编译配置编译输入编译的源代码路径和编译后文件存放地址（可以自己定义），点击configure选择vs2019即可运行之后，会有很多红色目录，然后手
众所周知，TensorFlow GPU版相比CPU版可以依托显卡强大的算力来发挥深度学习更好的性能。在此之前我尝试安装过多次TensorFlow GPU版，但是都是出现各种错误。这里我给大家总结一下我遇到的错误： 下面这种错误就是你安装的CUDA版本和你安装的TensorFlow版本没有相对应，这里我安装了CUDA10，TensorFlow版本是1.10。从错误提示也可以看出来这个TensorFl
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2024-04-22 22:34:25
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# Anaconda 配置 PyTorch + CUDA 12 版本的详细指南
在深度学习领域，PyTorch 是一个非常流行的框架，而 CUDA 则是用于加速深度学习模型训练的重要工具。本文将介绍如何在 Anaconda 环境下安装与配置 PyTorch 和 CUDA 12，并附带代码示例、流程图和甘特图，以帮助您快速上手。
## 安装前的准备
在开始之前，确保你的系统上已经安装了 Ana
补充：很多文章都没提到过，测试过cuda安装好之后再装cudnn测试cuda： 找到一个这样的文件夹在文件夹内打开终端：make all然后会编译半个小时左右，编译成功后后会提示Finished building CUDA samples 这时候进入/usr/local/cuda/extras/demo_suite目录下，找到deviceQuery可执行文件，并执行(./deviceQuery)，
win11电脑安装 tensorflow-GPU+cuda11前言我新买的电脑是AMD的cpu+NVIDIA的3050GPU想试一试这个电脑跑深度学习，就安装一下tensorflow记录一下安装Anconda这个往上下载默认安装即可，不做描述使用命令行新建一个tensorflow的环境conda create --name tf python=3.7安装时候有一个需要确认输入 y即可创建完成切换到
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2024-03-18 22:18:47
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# Windows下CUDA 12.2对应的PyTorch版本
随着深度学习领域的不断发展，PyTorch作为一个广受欢迎的深度学习框架，得益于其灵活性和强大的社区支持。在使用PyTorch进行GPU加速时，CUDA（Compute Unified Device Architecture）是必不可少的工具。本文将介绍Windows上CUDA 12.2所对应的PyTorch版本，并提供相关的代码示
在使用了一段时间的cpu版本的tensorflow之后，出于对GPU版本的好奇和实际中想用GPU加速训练的探索。本人看了好多博客也配置了好多次，趟过的浑水可以说是极多了，对产生过启发的博客作者再次表示感谢。（结尾有彩蛋，需要下载CUDA各版本和cnDNN7.0的朋友们有福了） 第一步，我是在windows10系统上
安装过程安装虚拟环境安装virtualenv安装满足要求的python版本使用virtualenv创建指定python版本的虚拟环境安装tensorflow安装tensorflow-docs直接下载使用wheel下载在VSCode编辑器中使用虚拟环境下的python解释器，并使用tensorflow常见错误 注意： tensorflow 2.10.0是最后一个支持GPU的版本 如果您担心下载
一、TensorFlow使用简单，部署快捷 TensorFlow使用数据流图（计算图）来规划计算流程，可以将计算映射到不同的硬件和操作平台。凭借着统一的架构，TensorFlow可以方便的部署到各种平台，大大简化了真实场景中应用机器学习算法的难度。 使用TensorFlow，我们不需要给大规模的模型训练和小规模的应用部署开发两套系统，节约时间，TensorFlow给训练和预测的共同部分提供了一
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2024-10-21 22:05:22
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前言：安装这个东西，折腾了大半天,查阅了很多资料。但最终还是安装成功了，并记录下来。希望给大家一些借鉴，顺利完成安装。整个安装过程需要很强的版本控制。显卡驱动==>CUDA<==>cuDAA<==>tensorflow_gpu==>keras 1、我安装的版本为（自测可用）：python:3.6.6tensorflow_gpu:2.1.0CUDA:10.1cuD
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2024-03-29 15:13:18
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