Linux系统是一个广泛应用于服务器、工作站和移动设备等领域的操作系统。它的高度可定制性和开源特性使得许多开发者和研究人员选择在Linux系统上进行各种工作。而CUDA是由NVIDIA推出的GPU并行计算平台和编程模型，可以利用GPU的并行计算能力加速各种应用程序的运行速度。然而，在安装CUDA的过程中，有时会遇到一些困难，比如安装失败的情况。
在Linux系统上安装CUDA时，常常会出现安装失
原创
2024-04-02 10:19:17
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# 安装 PyTorch CUDA 失败的常见原因及解决方案
## 引言
在深度学习应用中，使用CUDA进行加速计算是非常普遍的做法。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，支持CUDA加速。然而，有时在安装PyTorch时，你可能会遇到CUDA相关的问题。本文将探讨安装PyTorch CUDA失败的常见原因，并提供相应的解决方案，帮助你顺利完成安装。
## PyTorch和CUDA概述
Linux系统在使用CUDA加速计算时，有时候会遇到安装失败的情况。很多用户反映，在安装CUDA工具包的过程中出现各种问题，导致无法成功安装。其中，常见的问题之一就是“Linux cuda总是安装失败”。
作为一个开源的操作系统，Linux系统对于CUDA的支持并不像Windows那样完善。因此，用户在安装CUDA工具包时需要格外小心谨慎。一些常见的导致安装失败的原因包括：系统版本不匹配、驱动程
原创
2024-05-28 10:13:54
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# 如何解决conda安装pytorch cuda版失败的问题
## 1. 整个流程
```mermaid
journey
title Conda安装PyTorch CUDA版失败解决流程
section 步骤
Conda安装PyTorch CUDA版失败 --> 解决问题
```
## 2. 具体步骤及代码
```mermaid
flowchart TD
原创
2024-07-04 06:28:42
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我猜测如果之前安装过cpu only 版本的pytorch,导致pytorch基础组件和cuda pytorch 组件不
原创
2023-01-26 14:31:32
2847阅读
原创
2022-04-08 15:38:36
207阅读
要先禁用nouveau保证lsmod |grep nouveau不显示信息
原创
2022-07-19 11:54:25
1975阅读
Win10安装CUDA报错NVIDIA安装程序失败
原创
2022-01-27 16:04:09
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Win10安装CUDA报错NVIDIA安装程序失败
原创
2021-08-31 15:24:49
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这种安装的方式更简单CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）是由NVIDIA所推出的一种集成技术，是该公司对于GPGPU的正式名称。透过这个技术，用户可利用NVIDIA的GeForce 8以后的GPU和较新的Quadro GPU进行计算。查看显卡是否支持CUDA输入下面命令查看电脑的NVIDIA型号：lspci | grep -i nvid
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2024-06-10 10:19:02
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１、安装ＣＵＤＡ１、下载https://developer.nvidia.com/cuda-downloads（1）大概是下面这个样子，按照自己的平台来选,然后下载那个.run文件就行。注意，这里有几个包，都下下来。准备工作已经做完，这时候，你已经知道了你需要的驱动信息并且下载了几个cuda的run文件。 （2）你自己可以建个文件夹，然后在文件夹中输入上命令下载：sudo wget http://
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2024-06-08 17:16:01
1662阅读
我猜测如果之前安装过cpu only 版本的pytorch,导致pytorch基础组件和cuda pytorch 组件不能够配合工作。nvidia驱动版本和cuda驱动
原创
2024-05-28 10:12:12
820阅读
CUDA：是NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型，用于图形处理单元（GPU）上的常规计算。借助CUDA，开发人员能够利用GPU的功能来显着加快计算应用程序的速度。
原创
2021-09-09 15:56:25
1515阅读
1.cuda下载官网下载：https://developer.nvidia.cn/cudadownloads(https://developer.nvidia.cn/cudadownloads)2.安装文档官方文档：https://docs.nvidia.com/cuda/cudaquickstartguide/index.htmlrunfileinstaller(https://docs.nvi
原创
2023-02-16 10:04:22
436阅读
1.背景学习深度学习的话,肯定需要安装PyTorch和TensorFlow,安装这两个深度学习框架之前得安装CUDA. CUDA是什么? CUDA是一个并行计算平台和编程模型，能够使得使用GPU进行通用计算变得简单和优雅。Nvidia官方提供的CUDA 库是一个完整的工具安装包，其中提供了 Nvidia驱动程序、开发 CUDA 程序相关的开发工具包等可供安装的选项。2.安装过程(1)选择安装版本:
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2024-04-23 13:05:36
263阅读
安装及配置过程一、下载安装CUDA Toolkit1.查看操作系统版本及支持CUDA版本2.官网下载并安装对应版本CUDA3.配置环境变量4.测试CUDA安装是否成功二、下载安装cuDNN1.官网下载对应版本cuDNN一、下载安装CUDA Toolkit1.查看操作系统版本及支持CUDA版本1）查看系统版本uname -a 2）查看系统支持CUDA版本 图中标红处说明此系统支持CUDA最高版本为：
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2023-11-18 20:58:14
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出于想尝试一下深度学习中PyTorch的LSTM和CNN算法，并且使用GPU来做并行计算的想法，所以需要在自己的笔记本中安装这个PyTorch函数库。本文的中心及结构笔记本Windows/Ubuntu双系统-安装Ubuntu增加nomodeset引导参数解决安装Ubuntu卡在Logo处问题以PPA在线方式安装Nvidia显卡驱动安装Anaconda
环境：Win10 CUDA：11.2 cuDNN：8.1.0 CUDA11.2安装以及cuDNN8.1.0配置版本对应查驱动版本一、安装CUDA 11.2二、配置cuDNN 8.1.01.下载包（前提需要注册一个免费的NVIDIA）2.解压缩，复制文件深度学习框架环境安装： 版本对应NVIDIA官网给出的官方信息 所有能安装配置的前提是电脑拥有NVIDIA显卡（N卡），需要根据显卡的驱动信息选择
YOLOv3训练自己数据集时报错在使用YOLOv3（github地址：https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3）训练自己的数据集时遇到了RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered的报错，在网上找了好久，大部分遇到的错误是类别数量不匹配导致的CUDA error或者有遇到相同错
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2024-04-23 11:37:16
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CUDA安装教程，以Windows10系统为例：CUDA.exe安装查看电脑的支持的CUDA版本，按照如下教程：首先找到这个图标，也就是nvidia控制面板，然后打开：然后点击左下角系统信息再点击“组件”，查看NVCUDA64.DLL的CUDA支持版本，在这我们支持CUDA 11.2版本。再到官网下载CUDA对应的版本。官网链接如下https://developer.nvidia.com/cuda
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2024-04-24 16:27:12
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