这几天一直在配置pytorch-gpu的环境，前面装anaconda、pycharm，CUDA,cuDNN的时候一度挺顺利的，接着我们重点来说说pytorch的环境配置1. 创建一个虚拟环境最好先创建一个虚拟环境，在里面安装pytorch。创建前要先添加清华源，这样会更快一些conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.
一、前期下载准备：1. Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64 问题：Anaconda无法正常打开，一直停留在loading application方案：找到anaconda3\Lib\site-packages\anaconda_navigator\api\conda_api.py 将行1364 把 data = yaml.load(f) 改为 data = y
目录Win11+RTX3060配置CUDA等深度学习环境1. 下载前的准备工作2. 下载Anaconda3. 下载cuda4. 下载cudnn5. 小结 Win11+RTX3060配置CUDA等深度学习环境1. 下载前的准备工作查看nvidia设置，右击它点击nvidai控制面板，点击系统信息： 选择CUDA版本，在NVIDIA控制面板可以看到RTX3060驱动目前最高支持CUDA 11.6版本
深度学习pytorch框架环境搭建1.anaconda3的安装2.pycharm的安装3.cuda的安装4.cudnn的安装5.pytorch的安装 1.anaconda3的安装首先进入anaconda官网https://repo.anaconda.com/archive/ 注意：5.3以后的是python3.7的，3.7是一个比较稳定的版本。 如果官网下载不了可以去清华大学镜像下载。 清华大学
本篇文章记录下自己安装pytorch的过程，由于我装过3~4次了，所以还算是比较有经验了。 文章目录1.检查电脑配置2.Anaconda的准备工作-添加国内镜像源3.下载3.测试 1.检查电脑配置右键打开 打开系统信息 切换为组件栏 在3D设置中找到自己的cuda版本，我这里是11.1。2.Anaconda的准备工作-添加国内镜像源打开anaconda的命令行。 添加国内镜像源，不单单是可以让我们
首先说一下cudnn 不同版本是可以并存的， cudnn5系列要求在/usr/local/cuda/lib64 路径下要存在 链接到libcudnn.so.5.1.10 的libcudnn.so cudnn7系列只需要在/usr/local/cuda/lib64 路径下存在 libcudnn.so.7 就可以了，所以不
Ubuntu16.04 系统Anaconda+cuda11.1+cudnn+pytorch安装一、Anaconda的安装与配置1.1Anaconda下载1.2Anaconda安装二、安装CUDA和CUDNN2.1NVIDIA驱动的安装2.2CUDA下载2.3CUDA安装2.4设置环境变量2.5CUDNN安装三、pytorch-torchvision安装 硬件环境：GPU RTX3090单卡。一、
如果官网下载不顺利，可以到百度网盘下载1.安装显卡驱动查看你的显卡信息：lspci | grep -i nvidia。根据你的显卡型号到官方中文驱动下载页面下载驱动。该页面有安装指导。
禁用Nouveau驱动，重启。Ctrl+Alt+F1进入文本模式，输入sudo service lightdm stop关闭X服务器，输入sudo apt-get autoremove --purge nvidia
1. 安装Anaconda3下载Anaconda3，我在百度上找的conda 清华镜像，地址为conda清华镜像下载地址，下载的版本为Anaconda3-2019.10-Windows-x86_64.exe，这个版本支持Python3.7.4。双击安装，按照默认的选项一直下一步就可以。检查是否安装成功，conda list。由于镜像源是国外的，添加中科院的镜像，使用conda config。con
一、前言windows10 下安装 CUDA ，首先需要下载安装包： CUDA toolkit（工具包）二、安装前的准备电脑环境检查 通过cmd，输入nvidia-smi查看自己的驱动版本和支持的CUDA版本，如下图红圈标记位置如果cmd 查不到，打开nvidia控制面板 (桌面右键) ----- 选择左下角的系统信息查看显示中的驱动版本查看组件中的支持CUDA版本下载 CUDA toolkitC
Linux环境配置1. 配置基本环境配置镜像源在系统设置–软件和更新中，选择清华的镜像源（mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn） 安装多线程下载工具，之后可以用apt-fast 代替 apt-get# apt-fast, 即apt-get 的多线程版本， 可以不装
sudo add-apt-repository ppa:apt-fast/stable
sudo apt-get
### Docker CUDA镜像
在深度学习和机器学习应用中，使用GPU加速训练可以大幅提升计算效率。而NVIDIA的CUDA是一种并行计算平台和编程模型，可以有效利用GPU进行加速计算。而借助Docker这一容器化技术，我们可以方便地部署和管理CUDA环境，使得开发和运行深度学习应用更加简单和便捷。
### Docker和CUDA
Docker是一种轻量级容器化技术，可以实现快速部署、可
CUDA与OpenCL架构 目录 CUDA与OpenCL架构 目录 1 GPU的体系结构 1.1 GPU简介 1.2 GPU与CPU的差异 2 CUDA架构 &
文章目录1. docker使用GPU2. 镜像cuda版本和宿主机cuda版本不兼容2.1 确定问题2.2 解决方案3. ubuntu上安装GPU驱动4. NVIDIA CUDA Installation Guide for Linux 1. docker使用GPU首先介绍几个事实：最初的docker是不支持gpu的为了让docker支持nvidia显卡，英伟达公司开发了nvidia-docke
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2023-07-21 11:07:54
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基于NVidia开源的nvidia/cuda image，构建适用于DeepLearning的基础image。
思路就是先把常用的东西都塞进去，再装某个框架就省事儿了。
为了体验重装系统的乐趣，所以采用慢慢来比较快的步骤，而不是通过Dockerfile来build。环境信息已经安装了Docker CE和nvidia-docker2Host OS: Ubuntu 18.04 64 bit
CUDA:
目录一. 安装NVIDIA驱动1. 首先，查看NVIDIA驱动是否已安装2.安装NVIDIA驱动二.安装cuda1. 查看NVIDIA版本对应的cuda版本2. 选择CUDA版本（上限原则）3. 安装cuda4. 安装cndnn三.安装tensorflow、pytorch深度学习框架1. 安装tensorflow-gpu2. 安装pytorch四.参考一. 安装NVIDIA驱
一、安装Anaconda3 5.1.0（win10 x86-64位） 并检查其环境变量无误后进行下一步。 1、找到清华大学镜像源: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 2、选择Anaconda3 5.1.0是因为这个版本比较稳定。 3、安装过程中选择默认路径（默认是C盘），安装到别的盘可能会出错。 4、这里需要勾上第一个按钮
# 如何实现CUDA Docker镜像
## 介绍
在本文中，我们将学习如何创建一个CUDA Docker镜像。 CUDA是一种用于开发并行计算应用程序的平台和API。 Docker是一种容器化平台，可以使开发人员能够在不同的环境中轻松部署和运行应用程序。通过结合CUDA和Docker，开发人员可以更方便地部署和管理CUDA应用程序。
## 流程图
下面的流程图展示了实现CUDA Docker
初始环境：ubuntu18.04.4 LTS，已经安装对应的显卡驱动，安装过程中不建议更换apt-get国内镜像源一、安装CUDA10.21、在nvidia 官网上下载对应的CUDA 版本，我们这里选择CUDA10.2 的版本，链接https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive。如图1.1 所示选择对应的系统版本和CUDA 版本下载至本地目录中，
