caffe在笔记本ubuntu10.04 64位下的无GPU安装 笔者花了很长时间才装完，主要是cuda安装和opencv安装比较费劲，cuda找不到32位的安装包只好重装64位的ubuntu系统，opencv也是尝试了很久才解决，这里建议用2.4.9版本。其实如果没用GPU的话不需要安装cuda，不过为了后续兼容性的考虑，系统强烈建议64位的。下面是对自己的安
计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G斯坦福大学博士生与 Facebook 人工智能研究所研究工程师 Edward Z. Yang 是 PyTorch 开源项目的核心开发者之一。他在 5 月 14 日的 PyTorch 纽约聚会上做了一个有关 PyTorch 内部机制的演讲，本文是该演讲的长文章版本。 大家好！今天我想谈谈 PyTorch 的内部机制。这
原标题：超越IOS？华为P40Pro+鸿蒙系统有点猛，谷歌有点措手不及进入2020年2月之后，安卓手机圈开始热闹起来，比如三星发布100倍变焦的S20 U版，小米10系列提前大规模骁龙865，卢伟冰和荣耀高管互撕，不仅抖出荣耀手机的猛料，还将华为Mate30 Pro碾压了一遍。卢伟冰还多次对P40Pro进行预测，称该机处理器性能注定比不过小米10，如果继续使用国产OLED屏幕，显示效果就落后，另外
目录1. Pytorch完成模型常用API1.1 nn.Module1.2 优化器类1.3 损失函数1.4 把线性回归完整代码2. 在GPU上运行代码1. Pytorch完成模型常用API在前一部分，我们自己实现了通过torch的相关方法完成反向传播和参数更新，在pytorch中预设了一些更加灵活简单的对象，让我们来构造模型、定义损失，优化损失等那么接下来，我们一起来了解一下其中常用的API1.1
前言：2023年11月21日下午16:00 许，本篇博客记录由「torch.cosine_smilarity()计算余弦相似度计算结果为0」现象引发的关于 CPU 与 GPU 计算精度的探索。事情的起因是，本人在使用 torch.cosine_smilarity() 函数计算GPU上两个特征的余弦相似度时，发现得出的结果为 0，百思不得其解。首先排出特征维度的问题，然后尝试5种不同的相似度计算方法
网上有多种多样的CUDA安装及Pytorch安装方式，以下我为踩了许多坑总结出来的CUDA及Pytorch安装方法： Linux下CUDA和Pytorch的安装Linux下CUDA各版本的安装1、下载CUDA安装包2、安装包版本简介3、进行安装4、（举例）11.6版本的Instructions5、注意事项6、环境变量配置7、切换软链接修改CUDA版本Linux下Pytorch的安装1、下载所需Py
1、安装opencv我用的方法与ubuntu下利用源码安装opencv的方式是一样的。1.1 清除旧版本首先完全卸载刷机时刷如的自带的opencv旧版本，以便更好地安装opencv3.4.0版本sudo apt-get purge libopencv*
sudo apt autoremove
sudo apt-get update1.2 安装cmake以及依赖库sudo apt-get
Tensorflow1.12.0(gpu)版本安装 大部分报错 解决的过程！本篇文章主要解决CUDA安装失败问题 附带着解决 找不到模块问题我看过很多的博客关于tensorflow安装的步骤，但是都不是很好用，有的是CUDA安装不上，找不到指定模块 等等一系列问题，本人亲测好用，解决了以上问题以我自己电脑为例：安装tensorflow1.12.0GPU版本 准备材料： win10系统笔记本 显卡N
安装pytorch中所出现的一点问题的解决思路因为最近要应对毕业论文，课题方向大概是《基于机器学习的–识别》。所以需要学习一点深度学习的知识。但没有想到安装的过程居然如此曲折最后的解决方式是：重装anaconda笔者安装的环境是python3.9+anaconda4.11.0 CUDA的版本是10.2 起先安装的是11.*的版本，但是发现可能会出现与pytorch版本不兼容的问题，于是降到了10.
目录前言第一步：安装Anaconda1.下载和安装2.配置Anaconda环境变量第二步：安装CUDA Toolkit + cuDNN1.查看需要安装的CUDA+cuDNN版本2.下载CUDA + cuDNN3.安装 CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0第三步：安装TensorFlow-GPU1.创建conda环境2.激活环境3.安装tensorflow-gpu第四步：测试前言
软件框架：lcd框架其实与i2c/spi及其他驱动框架大同小异，都是由一个底层的platform驱动和一个较上层的抽象驱动组成。前者一般由厂商编写，而后者是内核框架提供的。核心层 \linux-imx-rel_imx_4.1.15_2.1.0_ga_alientek\drivers\video\fbdev\core\fbmem.c主要做的事情：注册字符设备(只创建class)，提供上层接口，但是还
操作系统：Ubuntu16.04（并不是虚拟机）直接按照Tensorflow官方文档安装即可：http://wiki.jikexueyuan.com/project/tensorflow-zh/get_started/os_setup.html先安装pip：1、 sudo apt-get install python-pip。a)  
一、前言最近在学习pytorch框架，记录一些涉及到的知识点，方便后续查找和学习。二、主要内容内容可能有些散，初次学习，可能把握不好知识之间的连贯性和整体性，后续适当调整。关于CUDA的一些函数接口：
torch.cuda.is_available() #查看系统GPU是否可以使用，经常用来判断是否装好gpu版的pytorch
torch.cuda.current_device() #返回当
1 pytorch安装（CPU版本）pip3 install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple2 torchvision、torchaudio、torchtext安装：解决ModuleNotFoundError: No module named ‘torchvision‘问题（conda
本教程介绍了如何解决pytorch 无法使用GPU 的问题，问题描述：之前我电脑已经安装好CUDA 10.1 的环境，驱动也是安装好的，安装了tensorflow-gpu ，并且可以正常使用tensorflow gpu 版来训练。今天有同学问我一些pytorch 的安装问题，我之前没有安装过，所以实践了一下，安装过程很顺利，找到官方网站，找到安装的地方，复制命令，使用anconda 进行了安装：
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2023-09-17 16:59:08
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1、检查是否具有合适的GPU， 如有则安装Cuda,Cudnn(1)检查电脑是否有合适的GPU在桌面上右击如果能找到NVIDA控制面板，则说明该电脑有GPU。控制面板如下，并通过查看系统信息获取支持的Cuda版本。 (2)下载Cuda官网：https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-update2在https://docs.nvi
在深度学习领域，神经网络模型训练所需的计算量巨大，这就对计算资源提出了高要求。为了处理这一问题，图形处理器（GPU）被引入到深度学习中，其并行计算能力可以极大加速神经网络的训练过程。PyTorch作为一款出色的开源深度学习框架，为用户提供了简便灵活的GPU使用方式。本文将深入探讨PyTorch中GPU的使用，包括GPU加速的原理、GPU的配置和使用方法，以及GPU对深度学习的意义。一、GPU加速的
作为机器学习从业者，我们经常会遇到这样的情况，想要训练一个比较大的模型，而 GPU 却因为内存不足而无法训练它。当我们在出于安全原因不允许在云计算的环境中工作时，这个问题经常会出现。在这样的环境中，我们无法足够快地扩展或切换到功能强大的硬件并训练模型。并且由于梯度下降算法的性质，通常较大的批次在大多数模型中会产生更好的结果，但在大多数情况下，由于内存限制，我们必须使用适应GPU显存的批次大小。本文
要使用ZED SDK，必须要安装cuda，如果安装SDK的时候没有cuda，会默认安装，但是不推荐，因为默认安装的是cuda10，如果显卡驱动不对应，会非常麻烦。1.安装显卡驱动注意一点，只有N卡才有能力安装cuda，A卡请自行更换电脑，它不配。 如果安装Ubuntu后对显卡驱动采取过任何操作，损失不大的情况下建议重装，我不保证按我的方法一定可以安装成功。 1）禁用nouveau： sudo ge
本文详细讲解了如何安装YOLOv5网络依赖的GPU版本的Pytorch，本人自从入坑YOLOv5后，前前后后配置了近10次环境，有时代码调好能跑了，放上一两个月再跑，竟然报错了！ 最近重装了一次电脑，重新配置了一遍环境，于是痛下决心要记录下配置环境中可能出现的问题，这里需要强调的是，我是在配好环境后写的这篇文章，大多图片是采用别人博客中的图片（在Refenrence中表明了出处，实在不想再重
