文章目录一、CUDA和CUDNN版本选择和下载？二、安装CUDA和cuDNN三、安装Pytorch YOLO入门实例，运行在CUDA和Pytorch基础上，可供参考。一、CUDA和CUDNN版本选择和下载？查看自己电脑适应的CUDA版本，如下图，打开英伟达控制面板，左下角点击系统信息，后点击组件。 CUDA下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolki
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2023-11-18 20:59:18
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文章目录前言问题分析1、使用了镜像下载，误下成cpu版本解决方法：2.pytorch版本与CUDN不配套解决办法：验证附CUDN版本号查看方式 及 CUDN版本号与pytorch版本对应关系，以便自查 CUDN版本号查看方式 ： 前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：安装完cudatoolkit和GPU版本的pyTorch、pytorchvision、 torchaudio后，使用官网提供
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2023-11-30 12:28:56
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# PyTorch CUDA内存设置指南
在深度学习和机器学习领域，PyTorch作为一个流行的深度学习框架，提供了强大的CUDA支持，允许我们利用GPU进行加速计算。此文将指导您如何设置和管理CUDA内存，确保程序在GPU上高效运行。
## 流程概览
以下是您在PyTorch中设置CUDA内存的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-04 07:26:34
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1.设备分配torch.cuda 用于设置和运行 CUDA 操作。它会跟踪当前选定的GPU，并且您分配的所有CUDA张量将默认在该设备上创建。所选设备可以使用 torch.cuda.device 环境管理器进行更改。 一旦分配了张量，您就可以对其执行操作而必在意所选的设备如何，并且结果将总是与张量一起放置在相同的设备上。 默认的情况下不允许进行交叉 GPU 操作，除了 copy_() 和其他具有类
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2024-02-09 11:20:29
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在安装pytorch之前，首先安装Anaconda,它的作用是一些包的管理，更重要的是可以根据项目的不同创建不同需求的虚拟环境。例如，项目A需要python 3.7版本，项目B需要python 3.8版本。这时候来回卸载升级包的版本是麻烦的。但是在Anaconda中可以创建不同的虚拟环境，每个虚拟环境中可以放所需具体版本的各种包。这是非常方便的。 1.下载和安装Anaconda 首先我们在其官网：
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2023-10-25 20:51:43
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毕设要使用pytorch，因为之前下载过tensoflow所以知道要找对应版本，就先看了一下自己需要下载的版本：查询链接：https://pytorch.org/get-started/locally/#no-cuda-1 从这个图可以看到我要下载的是cuda11.3。 可以直接在anaconda prompt激活要安装pytorch的虚拟环境，通过以下语句安装cuda及cudnn。# 安装CUD
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2023-10-17 17:58:10
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文章目录1. 安装Anaconda2. 安装Python3. 安装cuda和cuDNN1. cuda安装包2. cuda10.03. 安装cuDNN4. 安装CPU 版本PyTorch4.1 配置管理环境4.2 安装 PyTorch4.3 测试5. 安装GPU版本pytorch5.1 配置管理环境5.2 安装 PyTorch5.3 测试6. 安装PyCharm 开发环境： Python 3.
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2023-11-14 09:59:43
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## 如何在PyTorch中设置PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF
### 引言
在深度学习中，PyTorch 是一个流行的框架，广泛用于构建神经网络。随着模型复杂度和数据规模的增长，合理地管理GPU内存变得至关重要。`PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF`是一种配置PyTorch GPU内存分配的环境变量。在本篇文章中，我们将逐步学习如何设置`PYTORCH_CUDA_
在深度学习框架中，PyTorch 被广泛应用于各类AI任务。然而，对于许多用户来说，确保其代码根据GPU加速进行优化，尤其是通过CUDA来增强性能，可能并不十分直观。因此，本博文将详细阐述如何设置PyTorch默认使用CUDA，以确保在拥有合规GPU的环境下，实现最佳性能。
### 背景定位
在使用PyTorch时，开发者常常遇到如何正确配置CUDA的问题，尤为重要的事项是确保默认使用CUDA以
# 如何设置pytorch PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF
## 概述
在使用pytorch进行深度学习训练时，我们可以通过设置PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF来优化GPU的使用效率。本文将介绍如何设置PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF的详细步骤。
## 步骤概览
以下是设置PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF的步骤概览：
```merma
原创
2024-01-10 06:04:43
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之前安装了CUDA，与Pytorch，但是当把自己的数据放到GPU上训练的时候（代码部分已经写清楚放到CUDA上），发现GPU的占用率很低，CPU的占用率高达90%，后来发现是显卡的驱动与自己安装的CUDA并不匹配，pytorch与cuda的版本也不匹配。在此记录下自己查了很多资料得到的理解。1.安装Anaconda进入官网Anaconda选择对应的版本。Anaconda：简单来说是用来管理pyt
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2023-10-24 19:37:29
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win11 系统深度学习环境搭建----- GPU版本pytorch、CUDA、cuDnn、anaconda 、tensorflow_gpu、pycharm详细安装教程1.Cuda安装查看自己显卡对应的cuda版本我的版本如下：安装地址：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer下载对应版本地址即可；注意：这里安装的如下一定要是默认地址，否则会安装不成功这里如果
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2024-05-06 16:33:24
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言问题分析1、使用了镜像下载，误下成cpu版本解决方法：2.pytorch版本与CUDN不配套解决办法：验证附CUDN版本号查看方式 及 CUDN版本号与pytorch版本对应关系，以便自查 CUDN版本号查看方式 ： 前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：安装完cudatoolkit和GPU版本的pyTorch
torch.cuda会记录当前选择的GPU，并且分配的所有CUDA张量将在上面创建。可以使用torch.cuda.device上下文管理器更改所选设备。但是，一旦张量被分配，您可以直接对其进行操作，而不考虑所选择的设备，结果将始终放在与张量相同的设备上。默认情况下，不支持跨GPU操作，唯一的例外是copy_()。 除非启用对等存储器访问，否则对分布不同设备上的张量任何启动操作的尝试都将会引发错误。
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2024-06-26 08:10:24
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文章目录1. 配置conda虚拟环境2. 安装Pytorch2.1 官网安装2.2 清华镜像安装2.3 anaconda网站自选安装3. 验证参考资料 1. 配置conda虚拟环境（1）打开Anaconda Prompt（2）输入命令conda create -n pytorch python = 3.6 接着输入y，便可完成pytorch虚拟环境创建。（3）进入Pytorch虚拟环境 输入：c
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2023-07-23 21:42:08
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PyTorch的安装及CUDA环境配置PyTorchCUDAcuDNN PyTorchAn open source machine learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment.选择安装版本：默认选择稳定版本即可，如需要指定版本，可在历史版本中寻找安装
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2023-09-14 18:09:34
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深度学习环境搭建--PyTorch安装--2022-7-19前言检查是否需要更新驱动下载PyTorch和Python的对应版本Anaconda创建环境 前言第一次装环境非常痛苦，遇到的问题巨多，好在人没事，已经是很大的幸运了。(#_#)检查是否需要更新驱动首先进入NVIDIA控制面板界面 点击系统信息，进入查看，选择组件即可查看支持的CUDA版本，我这里显示的是CUDA 11.7.99 (这里有
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2024-08-17 09:21:39
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1. 安装Anacondahttps://www.anaconda.com/最后Finish就完事~cmd进入刚刚指定的目录下的Lib 尝试conda -V命令查看conda版本号使用conda activate激活anaconda基础环境 使用python -V查看当前anaconda的Python版本号2. 安装CUDA Toolkit先进入https://pytorch.org/查看pyto
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2024-04-03 13:03:27
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概念介绍什么是GPU？GPU全称是Graphics Processing Unit，即图形处理器，是一种专门进行绘图运算工作的微处理器。虽然GPU在游戏中以3D渲染而闻名，但是GPU相较于传统的专为通用计算而设计的CPU，GPU是一种特殊类型的处理器，具有数百或数千个内核，经过优化，可并行运行大量计算，对运行深度学习和机器学习算法尤其有用。GPU允许某些计算机比传统CPU上运行相同的计算速度快10
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2023-07-23 21:47:22
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0. 前言对于一些特殊的算子, 我们需要进行定制其前向和反向的过程, 从而使得其能够获得更快的速度, 加速模型的训练. 这样, 我们自然会想到使用PyTorch的cuda扩展来实现, 这里, 我将以一个简单且易于理解的例子出发, 详细的介绍如何构造一个属于你的cuda扩展.1. 为什么需要写cuda扩展?由于我们的一些特殊结构可以由基础的pytorch提供的算子进行组合而形成, 但是, 其问题是[
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2023-10-07 21:38:58
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