第一节：环境安装： 简介：Fabric是通过Docker容器来运行。 环境要求： linux环境内核版本不能低于3.10，至少内核在4.x。 辅助命令：更新yum源主要是因为docker比较依赖新的插件，为了避
# 如何在CUDA9环境中安装PyTorch
对于刚入行的小白来说，配置深度学习环境可能会让人感到困惑。本文将为你提供一个详细的指南，教你如何在CUDA 9环境中安装PyTorch，我们将从整体流程开始，通过表格展示各个步骤，接着详细说明每一步所需的代码和解释。
### 整体流程
以下表格总结了我们将要进行的步骤：
| 步骤 | 描述
相信很多同学都喜欢用评分工具来测试下自己的电脑的得分情况，在win7系统上我们可以直接使用系统自带的性能评分工具进行评分测试，但是自从win8以后，包括win8.1以及win10都无法直接使用系统自带的评分功能了，难道是微软去掉了系统自带的性能评分功能？！当然不是，其实win8/8.1和win10系统都可以像win7一样进行性能得分评估，只不过微软将这个功能给隐藏起来了，那么下面亦是美网络小编就用
一， 挂载本地源镜像 1） 下载操作系统镜像 所有服务器操作系统必须统一，本平台只支持 Ce
原创
2022-09-29 18:42:00
333阅读
pull 一个 conda镜像 首先查看镜像库：docker search miniconda 选择第一个conda镜像docker pull continuumio/miniconda3pull好镜像后，查看，修改tag和image名称 查看镜像：docker images 修改REPOSITORY 和TAG名称docker tag ????? xxxxxxy:1
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2023-07-21 11:01:14
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welcome to my blog问题: 把电脑升级成ubuntu1804后安装cuda9.1报错, 因为gcc版本从5升级成7了解决方法: 修改gcc软链接电脑升级后还保留着gcc5,先备份原来的gcc软链接执行sudo cp /usr/bin/gcc /usr/bin/gcc_backup创建新的gcc软链接,是让gcc指向gcc5,执行sudo ln -s gcc-5 gcc重...
原创
2023-01-18 00:56:28
233阅读
说在前面：NVIDIA的显卡驱动与CUDA的版本并不是严格的一一对应关系，CUDA实际上也只是一个工具包，我们可以根据自己的需求进行安装，即可以安装多个CUDA版本。同时CUDNN是一个SDK，专门用于神经网络的加速包，它与CUDA也没有严格的一一对应关系，可以选择多个版本的CUDNN进行安装。虽然说不是严格的对应，不过还是要服从大版本的对应，即安装之前查看GPU驱动版本与CUDA版本的对应关系，
error.cuh#pragma once#include <stdio.h>#define CHECK(call) \do t error_code = call
原创
2023-01-16 11:06:40
170阅读
（本文为了加深配置环境的印象及存档。） anaconda3 + cuda 11.1 + cudnn 8005 + pytorch 1.9我在安装的时候，由于没有考虑到pytorch的版本并没有更新到适配最新版的CUDA和cuDNN，所以我先下载了11.4的CUDA和适配于它的8.2.4的cuDNN。虽然后续不影响使用，但是小伙伴可以一开始就下载上述对应的版本。1.安装
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2024-09-14 08:31:16
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bash cuda-l4t.sh cuda-repo-l4t-9-0-local_9.0.252-1_arm64.deb 9.0 9-0[sudo] password for nvidia:dpkg: error processing archive /home/nvidia/cuda-l4t/cuda-repo-l4t-9-0-local_9.0.252-1_arm64.deb (–install):cannot access archive: No such file or directory.
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2021-10-22 17:19:20
2235阅读
macos+xcode9+cuda10+anaconda+pytorch+torchvision安装
原创
精选
2019-03-03 17:05:04
10000+阅读
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引用出自Bookc的博客，链接在此http://bookc.github.io/2014/05/08/my-summery-the-book-cuda-by-example-an-introduction...
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2016-09-09 23:40:00
320阅读
3评论
一个 GPU 包含多个 Streaming Multiprocessor ，而每个 Streaming Multiprocessor 又包含多个 core 。 Streaming Multiprocessors 支持并发执行多达几百的 thread 。 一个 thread block 只能调度到一个 Streaming Multiprocessor 上运行
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2024-05-23 13:31:48
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在支持CUDA的设备上运行什么？确定应用程序的哪些部分在设备上运行时应考虑以下问题：该设备非常适合可同时并行运行在多个数据元素上的计算。 这通常涉及大数据集（例如矩阵）的算术，其中可以同时在数千甚至数百万个元素上执行相同的操作。 这是CUDA良好性能的要求：软件必须使用大量（通常为数千或数万）并发线程。 并行运行大量线程的支持来自CUDA使用上述轻量级线程模型。为了获得最佳性能，设备上运行的相邻线
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2024-04-26 10:51:09
107阅读
1>C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\V120\B
原创
2023-01-15 23:23:44
216阅读
Check for working CUDA compiler: C:/sdk/CUDA/11.2/bin/nvcc.exeCheck for working CUDA compiler: C:/sdk/CUDA/11.2/
原创
2023-01-16 02:25:57
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"CUDA学习：CUDA9.0+VS2017+win10详细配置"
原创
2021-08-27 09:26:32
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环境gtx1050ti+win10+已安装显卡驱动已经安装了pytorch1.4，其中cuda是9.2。pytorch安装参考官网在电脑的Nvida软件中显示信息是：驱动 ：418.91Cuda：10.1.95版本选择安装tf1.11+cuda9.0+cudnn7.4.1.5下载对应版本安装cuda这个时候可以会报错，直接自定义安装就可以。下面的比本版本低...
原创
2023-04-06 15:14:39
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