从接触CUDA开发到现在，已有一个月有余。 一个人慢慢摸索的过程，有压力也有收获。 工作之余，想把自己以前做的，经历的东西写出来，留作纪念吧。顺便提高一下自己的写作水平。 作为CUDA开发的第一篇，先介绍一下CUDA环境的搭建吧，这里主要讲的是CUDA在WINDOWS上的环境搭建，后续会专门写一篇在LINUX平台上的
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2024-07-23 09:48:41
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cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE \
-D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local \
-D WITH_TBB=OFF \
-D ENABLE_FAST_MATH=1 \
-D CUDA_FAST_MATH=1 \
-D WITH_CUBLAS=1 \
-D WITH_CUDA=ON \
-D BUILD_opencv_cudacodec=
前言网上现已有不少在TX2上配置Caffe的教程，但在实际操作过程中还是遇到了一些意想不到的问题。所以将整个配置过程作一个总结，以备后续参考。2. 组件检查首先需要说明的是，配置Caffe需要在正确安装Jetpack和设置环境变量之后方可进行。并且在配置Caffe之前，最好先进行一下各组件的检查。 1. 查看CUDA版本 打开
1 环境搭建俗话说工欲善其事必先利其器，想要学习某项技术，必须先把环境搭建好。2 准备工具GeForce MX150显卡驱动（使用驱动精灵或者鲁大师安装即可） GPU-Z：下载 CUDA：安装8.0版本3 显卡环境搭建3.1 显卡驱动安装显卡型号：Nvidia GeForce MX150 首先安装GeForce MX150的显卡驱动（可以使用驱动精灵或者鲁大师等） 安装完成后可以在控制面板中看到显
前言注：想直接查看安装教程的可跳过该步骤什么是CUDACUDA（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。亦是首次可以利用GPU作为C-编译器的开发环境。NVIDIA营销的时候，
该文集使用环境为 window10; Python 3.7.9; Pycharm 2021.3.2; OpenCV 4.5.5.62;一.Window10 在Window
OpenCL/DirectX 与 CUDA ，鱼和熊掌可以兼得？什么是 OpenCL ？ OpenCL （ Open Computing Language ）是一个为异构平台（ CPU 、 GPU 或其他类型的处理器组成）编写程序的框架。 OpenCL 提供了基于任务 / 数据分割的并行计算机制，程序员通过使用它的 API 来定义和控制。什么是 DirectX ？ DirectX 是微软定义的多媒
版本CUDA、cuDNN 和 tensorflow-gpu 版本的推荐配置：configure page 查看自己的 CUDA 和 cudnn 的版本：1）直接用 nvcc --version 查看： 2）CUDA 一般安装在 /usr/local/cuda/ 路径下，该路径下有一个version.txt文档，里面记录了 CUDA 的版本信息，执行语句：cat /usr/local/cuda/ve
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2024-04-03 20:13:31
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目录查看CUDA版本及如何选择下载安装CUDACUDA版本查看查看显卡驱动，及其对应兼容的CUDA版本下载合适的CUDA APP添加环境变量安装CUDNN安装对应的Pytorch(包含cudatoolkit库)一键安装检测CUDA的安装状态检查torch能否正常调用gpu加速以及cuda可用否 查看CUDA版本及如何选择下载安装CUDACUDA版本查看首先在桌面上点击右键，然后选择NVIDIA控
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2024-05-15 11:09:14
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1.编译环境1）系统环境：Win10( i7-8700 CPU, 16GB RAM)+RTX 2070+VS2017 Enterprise+CUDA 11.6+cuDNN v8.5.0 2）CMake 3.24.1：https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.24.1/cmake-3.24.1-windows-x86_64.zip 3
一开始网上查到的都是VS2017不支持OpenCV2.x，因为OpenCV还没有支持到VS2017的vc15……然而想要偷懒，卸了VS2017重装超麻烦的好吗，这个VS2017还是在装Unity的时候一不小心顺带装了以后本着“装都装好了干脆替换掉2013吧”的理念留下来的……于是网上查到了办法，尝试通过Cmake自己编译配置。每一步都提心吊胆生怕它崩了，还好最后成功运行了……【一.准备工作】 下
Tensorflow2.0 安装cuda和cudnn进行深度学习训练本文将讲述安装tensorflow2.0 和与其相匹配的cuda和cudnn的环境配置，来进行深度学习训练，本文主要讲解环境的配置我的显卡是nvidia 1650，我摸索了挺久才发现的安装方法，可能不是完全准确，不一定按照我的来，写这篇文章主要为了我以后安装方便，记一个笔记，作为参考就行，本文是从0开始 安装步骤Tensorflo
OpenCV4Android中，主要用org.opencv.android.JavaCameraView（后面用JavaCameraView指代）、org.opencv.android.NativeCameraView（后面用NativeCameraView指代）及org.opencv.android.CameraBridgeViewBase（后面用CameraBridgeViewBas
# CUDA Python对应版本的指南
随着深度学习和高性能计算的迅速发展，CUDA（Compute Unified Device Architecture）越来越受到关注。CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，它使开发者能够利用GPU的强大计算能力。Python则因其简洁易用的特性，成为数据科学和深度学习领域的热门语言。那么，如何将二者结合起来呢？本文将探讨CUDA Pyt
原创
2024-10-09 03:46:47
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# 如何实现 CUDA 版本对应 PyTorch
在使用 PyTorch 进行深度学习时，确保 CUDA 版本与 PyTorch 版本相互兼容非常重要。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是 NVIDIA 提供的用于并行计算的架构，而 PyTorch 是基于此架构进行高性能张量计算的框架。本文将帮助你理解如何选择合适的 CUDA 版本并成功安装 Py
文章目录引言我的环境一条命令解决创建环境一条命令安装tensorflow-gpu小插曲：降低numpy版本测试代码最后 引言网上一大堆安装tenflow-gpu版本的教程，无外乎说的都需要在NVIDIA官网上安装对应版本cuda和cudnn，然后配置环境什么的，显得十分繁琐，而且不容易安装成功，而且TensorFlow官网上好像也没有1.13.1版本的gpu安装 由于我当时需要搭建一个1.13.
作者：Arnold-FY-Chen注：本文后面写的内容是基于CUDA9.0的，但步骤是仍基本适用的；另外，昨天Tensorflow 最新的版本1.13 rc2发布了： https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v1.13.0-rc2 里面有几个重要的让人看到就激动(^_^)的improvements: Tenso
# Python和CUDA版本的匹配指南
在深度学习和科学计算的领域，CUDA (Compute Unified Device Architecture) 是一个广泛使用的并行计算平台和编程模型，通常结合Python进行高效的数据处理。本文将介绍Python及其主要深度学习库（如TensorFlow和PyTorch）与CUDA版本的对应关系，以及如何在Python中配置CUDA和使用GPU加速。
# CUDA和PyTorch版本对应指南
在使用PyTorch进行深度学习开发的时候，CUDA版本与PyTorch版本的兼容性是一个非常关键的因素。正确的CUDA版本不仅能确保程序的正常运行，还能提升程序的性能。本文将详细介绍如何实现“CUDA PyTorch版本对应”，并提供对应的代码示例与操作步骤。
## 整体流程
以下是实现CUDA与PyTorch版本对应的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-11 04:50:04
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ubuntu16.04安装cuda9.0和cudnn对应版本教程为了学习过程中的环境需求，所以笔者需要搭建对应的学习环境。由于笔者接触ubuntu时间不长，所以在配置过程踩了很多的坑。在这里笔者把自己的经验给大家分享一下。 本次教程是在ubuntu16.04系统和拥有nvidia显卡驱动的基础上进行的。笔者驱动版本450.57，能够满足cuda9.0需要。1.CUDA安装1）CUDA9.0下载CU
