保研结束了,去到了心仪的学校,开始了愉快的实验室搬砖生涯,首先要迈过的坎就是服务器的环境配置。我也是个小白，也算是边配置边学习，如果有讲的不对的地方欢迎指出。Anaconda安装在服务器上装py环境，我建议首先装anaconda，我目前个人理解像是一个环境管理工具，在上面怎么玩也不怕崩，方便重来。 安装特别简单，官网下载或者随便怎么搞到安装包,然后bash 安装包路径/安装包名.sh安装过程一路
其实主要还是之前配置Caffe配出心理阴影了。导致现在配个框架总是怕怕的。没想到现在的框架那么好配了。 由于到目前Pytorch0.3.0在Windows下只支持CUDA9，还不支持CUDA8。而我这安装的就是CUDA8。所以安装的是0.2.1. 其实感觉这配置，自己也是整的稀里糊涂的，不过总算是配置好了。
谢谢各位博主的分享，以及谢
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2024-09-24 20:56:30
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一、conda虚拟环境查看现有环境：conda env list
创建环境：conda create -n 环境名 python=3.8 (python版本，可更改)
激活：conda activate 环境名
退出激活：conda deactivate
删除环境：conda remove -n 环境名 --all将环境配置到jupyter notebook上，将环境加载进jupyter中pip
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2024-10-15 09:27:11
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文章目录一、CUDA和cuDNN对应版本1.1 CUDA驱动和CUDAToolkit对应版本1.2 CUDA和cuDNN对应版本二、Pytorch、CUDA版本匹配三、TensorFlow、Python、CUDA、cuDNN版本匹配3.1 Windows3.2 Linux四、Keras、TensorFlow、Python版本匹配4.1 简介4.2 安装版本匹配 前言安装CUDA前，最好先确定自己
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2023-07-31 23:36:42
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目录01.mmlab界面02. 重重之重03.虚拟环境04.进入创建的虚拟环境05.查看服务器或者电脑安装的CUDA版本 06. 进入pytorch官网 找到对应torch下载命令： 07.安装MMdetection 08 测试是否安装成功官方文档1.官方文档-open mmlab open mmlab-GitHub2.
学习pytorch的时候，在网上看到很多cuda和cudnn的介绍。 自己之前只在自己的电脑上运行过几句有关pytorch的简单程序，现在希望利用实验室Windows服务器来进行pytorch的学习。（实验室Linux服务器还不太熟，Windows相对来说熟悉一些，自己本科学的linux命令也记不太清晰了，有时间捡一下，听找工作的师兄说Linux的学习还是非常重要的！，而且大部分人也都是用Linu
为了方便，记录一下本次pytorch的搭建，主要参考网上的一些博客帖子，一些引用也会记录出处，本贴仅用于个人学习。 2020.7.22更新，Windows被我装Linux的时候不小心覆盖掉了，没办法只好从头来了一次，顺便测了一下这篇文章，发现了一点点问题，顺便修改一下。确定需要搭建的环境anaconda+python3.7+pytorch1.13.1从NVIDIA控制面板-帮助-系统信息-组件可查
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2024-05-14 12:11:16
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一、基本信息首先大家要明白这两个分别是干嘛的，pytorch是一个图形计算的python依赖包。通常还跟着torchvision等包一起安装。它是可以通过pip，conda甚至pycharm下载安装的。而CUDA是一个是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台，相当于一个计算机用的计算器。CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。因此你一定要有GPU才能
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2023-08-11 08:45:47
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# 使用 CUDA 和 PyTorch 的指南
在深度学习领域，GPU（图形处理单元）由于其并行处理能力，成为加速计算的主要工具。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由 NVIDIA 提供的并行计算架构，而 PyTorch 是一个流行的深度学习框架。理解如何在 PyTorch 中使用 CUDA 进行加速计算是每位初学者需要掌握的基本技能。本文将详细
想要用gpu加速得先安装CUDA和cuDNN。 NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦！CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。 CUDA的本质是一个工具包（ToolKit）；但是二者虽然不一样的。1.到官网查找版本关系pytorch-c
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2023-09-12 11:08:49
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一、安装CUDA前的准备（1）查看自己N卡支持的CUDA版本，打开NVIDIA控制面板，选择系统信息（2）NVIDIA官网下载对应CUDA版本（3）CUDNN的下载二、安装过程三、安装Anaconda切换清华源镜像四、安装pytorchpytorch安装成功验证 参考文章 CUDA、CUDNN在windows下的安装及配置 如何搭建Pytorch环境（Windows版） windows con
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2023-11-18 20:58:47
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博主已有：Pycharm+Anaconda通过这篇博客你将获得：Cuda10.2+cuDNN11.x+Pytorch1.8.0(GPU)import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.__version__)
print(torch.version.cuda)True
1.8.0
10.2目录1.确定自己电脑有无显卡2.确定显卡
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2023-09-07 17:36:53
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# CUDA与PyTorch的关系
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型，它使得开发者能够利用GPU（图形处理单元）进行通用计算。PyTorch是一种流行的开源深度学习框架，广泛应用于机器学习和人工智能领域。为了提升训练速度和模型性能，PyTorch充分利用了CUDA，从而实现高效的计算能力。
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一、驱动及cuda、cudnn的安装RTX3080采用了新的Ampere架构GA102-200，那么显卡驱动也必然是需要最新的我安装的是455.23.04版本，CUDA是11.1版本，cudnn是8.0.4.30版本，具体的安装方法可参考一下网址。ubuntu16.04系统run方式安装nvidia显卡驱动Ubuntu16.04下cuda和cudnn的卸载和升级方法都是大同小异，最后输入nvidi
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2023-10-19 12:42:34
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查看torch以及cuda的版本import torch
# 查看pytorch的版本
print(torch.__version__)
# 查看cuda的版本
print(torch.version.cuda)torch.device在每次的使用pytorch的开头我们都要配置好我们训练使用的设备，使用cpu还是gpudevice = torch.device('cuda' if torch.
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2023-11-25 14:20:13
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VersionPython versionCompilerBuild tools tensorflow-1.11.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.15.0 tensorflow-1.10.0 2.7, 3.3-3.6 GCC 4.8 Bazel 0.15.0 tenso
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2021-04-07 20:58:00
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# PyTorch显卡和CUDA的对应关系
在深度学习模型的训练过程中，使用GPU（显卡）可以大大加快计算的速度。而PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，它能够利用CUDA（Compute Unified Device Architecture）来实现GPU加速。为了在PyTorch中正确地使用GPU与CUDA，理解它们之间的对应关系是非常重要的。
## CUDA与显卡
CUDA是由N
一、版本对应关系版本问题非常关键，不仅仅是cuda和cudnn的版本要严格参照官网的要求，python和tensorflow的版本支持也不可忽视。亲测有效的版本对应关系是：win10、cuda10.1、cudnn7.5、python3.7.2、tensorflow-gpu1.13；另外我的显卡是gtx1070ti；二、获取资源cuda10.1cudnn7.5.0tensorflow-gpu1.13
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2023-11-25 13:14:31
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Ubuntu20.04下安装Cuda11.0+Nvidia-440+Cudnn7.1.4+Tensorflow1.9硬件平台HUAWEI Matebook 14CPU：Intel® Core™ i5-8265U CPU @ 1.60GHz × 8 GPU：GeForce MX250/PCIe/SSE2 / GeForce MX250/PCIe/SSE2 Nvidia显卡驱动安装
### CUDA和PyTorch版本对应
深度学习框架PyTorch是由Facebook开发的一个开源机器学习库，它提供了强大的Tensor计算能力和灵活的深度学习模型构建工具。而CUDA是由NVIDIA开发的用于并行计算的通用计算架构。
在使用PyTorch进行深度学习任务时，通常需要配合CUDA来加速计算。然而，由于PyTorch和CUDA的不断更新，不同版本之间的兼容性可能会受到影响。因
原创
2024-04-23 06:39:52
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