本文安装环境：win10 + 1050，安装的pytorch是gpu版 文章目录一、cuda及cudnn安装二、pytorch安装（踩坑及解决办法）1.pytorch版本选取2.进入使用安装命令安装pytorch报错（找不到对应版本）3.使用本地文件安装报错（ERROR: torch-1.8.2+cu111-cp38-cp38-win_amd64.whl is not a supported wh
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2023-07-11 22:22:34
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import torch #cuda是否可用 torch.cuda.is_available() 结果： True #返回当前设备索引 torch.cuda.current_device() 结果： 0 #返回GPU的数量 torch.cuda.device_count() 结果： 1 #返回gpu ...
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2021-10-20 18:37:00
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1. 安装为了让您获得动手学习体验，我们需要为您设置一个运行 Python、Jupyter 笔记本、相关库以及运行本书本身所需的代码的环境。安装 Miniconda 最简单的方法是安装 Miniconda。需要 Python 3.x 版本。如果您的机器已经安装了 conda，您可以跳过以下步骤。访问 Miniconda 网站并根据您的 Python 3.x 版本和机器架构确定适合您系统的版本。例如
ubuntu18.04安装pytorch2.6 文章目录ubuntu18.04安装pytorch1.6前言一、安装Anaconda二、安装cuda与cudnn1.配置显卡驱动2.下载并安装三、安装pytorch总结 前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文
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2023-09-28 14:21:36
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近期手上有几个需要PyTorch的项目，自己在搭建环境时遇到了各种各样的问题，花了很长时间才解决。为了让后来的人少走弯路，特意整理一下。整体上整个过程可以分为大步：环境准备：windows 10, python 31. (optional) 安装Visual Studio（VS）。如果电脑上没有VS， 在安装CUDA时，有一个环节会提醒说电脑上检测不到VS，部分功能可能无法实现。我下载的版本为Mi
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2024-06-20 12:55:21
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Python学习工具第八期 - GPU加速工具CUDA 的使用 和 Pytorch-GPU 安装的三种方式上一期我们介绍了CUDA下载安装以及其总结，这一期教大家如何在Anaconda中使用CUDA来进行加速、神经网络依赖cuDNN的下载安装，以及下载和安装Pytorch-GPU安装包的三种方式（conda、pip、轮子）。Anaconda中使用在CUDA安装完之后，如果想要学习深度学习中的神经网
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2023-10-21 08:10:59
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此篇文章以解决实际问题为主，无多余修饰，直接操作。前言本文主要是记录在安装带GPU的pytorch过程中遇到的一些报错，torch.cuda.is_available() 的时候返回的总是false，装过了无数多次，浪费了很多时间，最终在朋友的提示下，成功安装安装带GPU的pytorch，故写一篇文章记录这个过程，供后面的朋友学习借鉴，少走弯路，早上正道。一、进入anaconda prompt。（
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2023-11-06 13:33:05
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目录一、安装Anaconda二、安装CUDA三、下载cuDNN四、检验CUDA是否安装成功五、安装并检验cuDNN六、配置PyTorch6.1 主环境直接安装6.2 anaconda创建的虚拟环境中安装 一、安装Anaconda因为之前已经安装完成anaconda，此步骤这里跳过，anaconda安装与配置可参考其他博主教程。二、安装CUDA查看电脑支持的最大CUDA版本英伟达控制面板左下角 &g
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2023-08-25 22:15:55
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系统：Ubuntu16.04GPU: GTX 1080tiCUDA 9.0cuDNN v7.5.0 for CUDA 9.0请大家看到教程不要一股脑闷头就copy paste，前面安装的CUDA和CUDNN的版本需要和tensorflow的版本相对应，下载的时候一定要注意呀！如果大家只装pytorch的话，做一、二、三、六、五步骤即可。目录一、安装NVIDIA驱动1、下载驱动程序2、禁用nouve
# 使用PyTorch中的CUDA加速：项目方案
在深度学习中，训练大规模神经网络通常需要大量的计算资源。为了提升训练速度，利用NVIDIA的CUDA技术可以显著加速PyTorch模型的训练。本文将详细介绍如何使用CUDA加速PyTorch项目，并提供代码示例和可视化图示。
## 项目背景
深度学习模型尤其是在图像处理、自然语言处理和其他复杂任务中的应用越来越广泛。然而，随着模型的规模增大，
[18/6/2018更新]由于Homebrew/php点击在2018年3月底被弃用，并将所有PHP公式移动到Homebrew/core，我们已经重新设计了我们的指南，使用这个新的水龙头。如果您过去一直遵循本指南 Homebrew/php点击，并希望升级到新的Homebrew/core方法，然后您应该首先按照我们新的升级自制程序清理您当前的安装。第1部分：macOS 10.14 Mojav
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
# 使用CUDA加速PyTorch和OpenCV
## 介绍
在深度学习中，PyTorch是一个非常受欢迎的开源深度学习框架，而OpenCV是一个用于计算机视觉和图像处理的开源库。使用CUDA加速可以显著提高深度学习和图像处理任务的速度。本文将向你介绍如何在PyTorch和OpenCV中使用CUDA加速。
## CUDA加速的流程
下面是使用CUDA加速PyTorch和OpenCV的整个流程：
原创
2023-12-05 10:00:29
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目录前言CUDA安装直接安装（失败）根据驱动程序版本对照安装（失败）重新安装驱动程序（失败）再次安装CUDA（失败）安装CUDA 10.2（成功）cuDNN安装环境配置 前言之前电脑出了一些问题，于是重装了系统，之前电脑安装的CUDA和cuDNN便不在了。重装后的系统需要装TensorFlow-GPU，于是必须得安装CUDA和cuDNN。CUDA安装直接安装（失败）安装CUDA只需要到CUDA
总结：直接在官网生成最新版命令安装（最好不要用国内镜像源），如果torch.cuda.is_available()返回False，升级显卡驱动，基本上可以解决。pytorch安装pytorch官网选择要安装的版本和安装方式（建议选择Conda安装最新版），会自动生成安装命令，打开 Anaconda Prompt ，直接复制命令安装就可以了。特别注意：如果电脑有NVIDIA独立显卡，选择对应的CUD
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2023-10-30 14:26:11
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目录直接conda install安装pytorch gpu遇到的问题一、使用conda创建虚拟环境二、下载pytorch gpu版本三、安装pytorch、torchvision和torchaudio四、下载CUDA11.3和cudnn8.8.0五、安装CUDA的流程六、安装cudnn七、检查pytorch gpu是否可以运行直接conda install安装pytorch gpu遇到的问题一开
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2023-11-18 20:51:59
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我的电脑联想拯救者。不是用pip、conda装pytorch，直接用清华源来下，速度快，不会出错2022.3.25更新最近给女朋友装的时候发现个问题，在第二步中运行conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch时，会装pytorch1.10，但是我们可以进入清华源查看一下，pytorch1.10是不支持cuda10.1的，
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2024-01-20 05:28:13
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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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Pytorch-GPU，Cuda，Cudnn说明说明：网络上很多教程只是把流程走了一遍，可能跟着操作走，能够达到目的，但是总缺少点什么，没有理解每个步骤的意思，所以来分享一下1：Cuda因为自己的电脑是刚重装系统，此时是没有Cuda的，需要自己安装Cuda，也就是说你输入nvcc -V，提示'nvcc' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件 所以说，在安装Pytorch之前，需要安装
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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