显卡驱动查看桌面任意位置右击，选择NVIDIA控制面板
点击3D设置中通过预览调整图像设置
点击左下方的系统信息
再点击组件 如下图所示：安装CUDA下载CUDA百度盘本人已经下载好的CUDA1.4.1和对应版本的CUDNN： 链接：https://pan.baidu.com/s/1Vixfl7tv4I6-OuBMF2ITQw 提取码：b2b7 –来自百度网盘超级会员V3的分享自行下载**法一：*
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2023-07-23 21:41:50
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最近又有新的项目要做了，这次是关于CUDA---多核高性能计算的问题，所以最近一直在学习CUDA的编程问题，昨天安装软件完毕，运行第一个程序的时候还是遇到很多问题。所以这里给大家一起分享一下， 有和我一样初学CUDA的同志一起来吧。 安装 你需要的软件有四种：其中，cuda的devdriver是不用安装的，当然，你可以下载最新版本安装一下。 然后就是下载，注意，你下载的所有的软件和你计算
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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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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目录1.检查电脑配置1.1查看电脑是否有GPU1.2查看GPU的型号是否支持CUDA2.安装需要的软件（anacond）2.2安装anaconda2.2.1安装的小细节2.2.1 手动配置系统变量3.用conda搭建虚拟环境3.1在基础环境（base）中创建虚拟环境3.2虚拟环境的配置4.PyCharm切换代码运行环境5.结语前言（第一次接触GPU跑深度学习的同学可以look一下）误区1
深度学习 gpu 环境搭建
服务器双显卡 nvidia 的 卡 系统是fedora32 workstation 配置镜像源 （清华源会很卡） 首先 安装 驱动。驱动建议安装最新的驱动。因为高驱动版本可以安装低cuda版本，而低驱动版本无法安装高cuda版本。去nvidia官网下载驱动，xxxx.run文件。安
# 如何在 PyTorch 中指定 CUDA 设备
PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它支持在 GPU 上进行高效计算。对于刚入行的小白，了解如何在 PyTorch 中指定 CUDA 设备是非常重要的。本文将一步步指导你如何实现这一目标。
## 流程概述
我们来查看整个过程中需要采取的步骤。以下是一个简单的流程表：
| 步骤 | 描述
本文针对的为Windows+N卡的攻略。CUDA：首先查看电脑能支持的CUDA版本：nvidia-smi如图我的电脑支持的CUDA最高版本为12.2 ：当然也可以在NVIDIA控制面板查看：NVIDIA控制面板>帮助>系统信息>组件 这两者应该是相同的，接下来进入官网下载想要的版本：链接：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developerht
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2024-08-06 23:03:00
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win10 使用 vs 开发 cuda 的注意事项nvidia-smi 查看显卡驱动和更新nvcc 和visual Studio的配置测试第一个vs cuda程序自己配置 cuda项目使用VS下的模板创建 nvidia-smi 查看显卡驱动和更新方法1 cmd 命令行输入 nvidia-smi （我一开始是cuda 11.2版本更新过显卡驱动以后是11.4版本）方法2 打开NVIDIA 控制面板
PyTorch的下载没有选择下载Anaconda的方法，而是选择分别下载Cuda、CuDNN，而后利用pip下载PyTorch。针对PyTorch下载补充：进入PyTorch官网Start Locally | PyTorch按照图中选择 pip下载方式 选择复制箭头所指命令，在cmd控制面板中输入命令，而后开始下载 3：下载成功后，在
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2023-06-12 15:13:17
471阅读
1.在NVIDIA官网搜索并安装自己电脑对应的显卡驱动建议安装440，450版本的驱动，太新的容易出问题，如cuda不兼容啥的。。。附上链接2.cuda10.0及对应cudnn安装2.1 cuda10.0下载链接如下，按图中所示下载即可。https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&tar
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2023-08-07 20:56:56
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搭建pytorch深度学习环境（cuda-GPU版本、cudnn）避坑指南 文章目录搭建pytorch深度学习环境（cuda-GPU版本、cudnn）避坑指南前言一、版本了解二、安装步骤1.下载cuda2.下载cudnn3.安装pytorch三、几点提示 前言安装pytorch环境心得&注意点：<1>心得：搭建pytorch环境最需要注意的就是版本问题<2>注意点：
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2023-07-23 21:46:03
388阅读
**Ubuntu20.04安装CUDA cuDNN **一. 显卡驱动、CUDA 、cuDNN 和 cuda版本的pytorch的关系二. NVIDIA（英伟达）显卡驱动安装三. 安装显卡驱动安装cuda和cudnn前的准备工作安装一系列的版本的查询四. 安装CUDA与测试4.1下载与安装4.2配置CUDA环境变量4.3 CUDA测试五. 安装cuDNNcudnn 测试五 安装pytorch 一
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2023-11-02 13:55:07
182阅读
最终效果 配置流程 一、下载安装显卡驱动 1、查看设备管理器显卡是否为NVIDIA，并确定显卡型号 2、根据显卡型号然后NVIDIA官网下载安装显卡驱动 下载完成后，双击一步一步执行即可。 3、安装完成驱动后，打开cmd终端输入"nvidia-smi"查看是否正常，若不正常则将C:\Progra
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2023-12-18 11:37:15
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Pytorch-gpu环境配置1. 安装AnaCondaAnaConda下载地址：安装AnaConda 这里选择All Users。 默认安装路径，下一步。 选择“添加环境变量”，安装。 跳过安装VScode即可，安装成功。2. Visual Studio 安装链接: Visual Studio 2019.运行Visual Studio Installer。 选择Python开发、数据科学和分析应
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2023-07-23 21:48:49
247阅读
## Pytorch指定多张CUDA
在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，通常会使用GPU来加速计算，提高训练速度。PyTorch提供了简单易用的API来在CUDA上运行代码。在某些情况下，我们可能需要指定多张CUDA设备来加速计算，这样可以充分利用多个GPU的性能。
### CUDA环境配置
首先，确保你的计算机上已经正确安装了CUDA驱动和对应版本的cuDNN。接下来，在PyTo
原创
2024-06-20 03:35:42
138阅读
文章目录前言一、查看GPU支持的CUDA版本二、安装CUDA三、确定torch、torchvision和python版本四、安装anaconda五、安装torch和torchvision 前言安装cuda版本的pytorch时踩了不少坑，网上安装pytorch的版本很多，一般的教程都是到pytorch的官网，利用网址和镜像源去安装，问题非常多。也有教离线安装的，但是没有正确的安装顺序，torch
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2023-08-30 18:19:18
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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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Pytorch C++/CUDA Extension入门级extension构建官方文档C++ Extensionbuilding setuptoolswriting the C++ Opforward part-cppbackward part-cppbinding to python使用extension与torch.autogard.Function和torch.nn.module包装C++
安装目录一、cuda安装1.1、cuda版本选择1.2、下载安装二、cudnn安装三、pytorch安装四、tensorRT8.X安装 写在前面 博主这里装的是cuda11.7，最后一步tensorRT运行的时候有个pycuda的安装，它的最新版本只支持到cuda11.6，所以博主最后是又把cuda11.7卸载后重新安装了11.6，安装过程和11.7一样。pytorch对应的版本也应该修改，但过
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2023-08-11 12:44:28
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