# 非CUDA版PyTorch：如何在CPU上使用PyTorch
## 一、什么是PyTorch？
PyTorch是一个开源的机器学习框架，主要用于深度学习。它以动态计算图和直观的API而闻名，使得模型的构建和训练变得简单灵活。虽然PyTorch可以充分利用NVIDIA的CUDA技术进行GPU加速，但它也提供了非CUDA版支持，让开发者能够在CPU上高效地训练模型。
## 二、PyTorch
MASKRCNN_BENCHMARKmaskrcnn-benchmark是FaceBook开源的深度学习实例分割算法MASK RCNN实现，使用Python+Pytorch。阅读代码maskrcnn-benchmark发现其使用了C++/Cuda/Python混编，使用的是pybind11并且还使用了apex混合精度训练，果真是深度学习集大成者。这篇博客对maskrcnn-benchmark的源码
Pytorch环境配置——从零开始（不需要anaconda）Pytorch环境配置查看显卡信息安装CUDA Toolkit下载pytorch的whl文件，pip本地安装测试GPU是否运行pip在线安装 前面的文章，配置基本环境Python 环境安装系统教程——PyCharm pytorch学术界用的多，tensorflow工业界用的多。网上很多pytorch的教程，都需要安装anaconda，其
转载
2023-09-25 12:17:43
620阅读
这里写自定义目录标题Anconda+PyTorch 最新安装教程（2023-06-7）步骤一：安装适合的CUDA与CUDNN步骤二：安装Anaconda步骤三：安装 torch torchvision torchaudio步骤三：验证附言 Anconda+PyTorch 最新安装教程（2023-06-7）步骤一：安装适合的CUDA与CUDNN安装教程 : 安装CUDA和CUDNN在cmd中输入n
转载
2023-08-31 16:50:45
1773阅读
# 安装 PyTorch CUDA 版的完整指南
在深度学习的领域中，PyTorch 是一个非常受欢迎的框架。而 CUDA 则是一种可以加速 GPU 计算的技术。为 PyTorch 安装 CUDA 版本可以显著提高训练和推理的速度。本文将指导你一步步安装 PyTorch 的 CUDA 版。
## 流程概述
首先，我们将概述安装 PyTorch CUDA 版的主要步骤，如下表所示：
| 步骤
原创
2024-09-04 03:43:35
54阅读
从opencv1的时代，编译这玩意就不是太轻松。之前都是在win下。2.x时代，开始用cmake GUI，选vs版本，x86 x64 各种依赖库选项，debug release,...现在3.4了，在ubuntu下也不是太容易。人老了，懒得自己折腾了，先凑合在anaconda3下用别人编译好现成的opencv，用python随便试试算法吧。实在不行了，再自己编译opencv，纯用C++写
前言： 本篇文章是基于安装CUDA 9.0的经验写，CUDA9.0目前支持Ubuntu16.04和Ubuntu17.04两个版本，如下图所示（最下面的安装方式我们选择第一个，即runfile方式）： 大家可以先将CUDA文件下载下来，但是最好不要急于安装，
核显能CUDA版PyTorch吗？
近年来，随着深度学习的发展，越来越多的开发者开始关注如何利用GPU进行高效的计算。在此背景下，许多人困惑于“核显能否支持CUDA版本的PyTorch”。本文将系统探讨这一问题，并揭示如何实现有效的GPU调用。
### 协议背景
在进行深度学习框架的开发时，理解GPU和CPU之间的架构差异至关重要。尤其是在综合了集成显卡（核显）与专用显卡的现代系统中，这种细
# 如何解决conda安装pytorch cuda版失败的问题
## 1. 整个流程
```mermaid
journey
title Conda安装PyTorch CUDA版失败解决流程
section 步骤
Conda安装PyTorch CUDA版失败 --> 解决问题
```
## 2. 具体步骤及代码
```mermaid
flowchart TD
原创
2024-07-04 06:28:42
315阅读
# 使用CUDA和PyTorch进行深度学习的入门指南
CUDA和PyTorch是深度学习领域中非常流行的技术。利用CUDA，我们能够充分利用NVIDIA显卡的计算能力，PyTorch提供了灵活的张量运算和深度学习模型构建。本文将详细介绍如何在使用CUDA的环境中，使用PyTorch来实现基本的深度学习任务。
## 1. 流程概述
我们将通过以下步骤实现CUDA和PyTorch环境的搭建并进
使用驱动精灵安装 安装cuda高版本的cuda是可以兼容低版本的cuda的，比如我的电脑支持cuda11.0，我就可以安装cuda10.0/cuda10.1/cuda10.2等，但是如果我的电脑只支持cuda10.0那就不可以反过来安装cuda10.1。 打开NVIDIA控制面板，点击 帮助——系统信息——组件，查看自己电脑支持的cuda版本，我的笔记本显卡为以看到CUDA为11.0，那
转载
2023-11-22 22:00:08
279阅读
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
转载
2023-10-30 14:26:11
206阅读
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
0. 前言对于一些特殊的算子, 我们需要进行定制其前向和反向的过程, 从而使得其能够获得更快的速度, 加速模型的训练. 这样, 我们自然会想到使用PyTorch的cuda扩展来实现, 这里, 我将以一个简单且易于理解的例子出发, 详细的介绍如何构造一个属于你的cuda扩展.1. 为什么需要写cuda扩展?由于我们的一些特殊结构可以由基础的pytorch提供的算子进行组合而形成, 但是, 其问题是[
转载
2023-10-07 21:38:58
166阅读
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
转载
2023-07-23 21:47:22
204阅读
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
转载
2024-02-09 11:20:29
155阅读
# 使用 PyTorch 实现 CUDA 加速：新手指南
如果你刚入行，并想利用 PyTorch 结合 CUDA 加速深度学习任务，别担心！这篇文章将一步一步指导你完成这一过程。以下是实现 PyTorch CUDA 的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装 CUDA 驱动程序和 PyTorch |
| 2 | 验证 CUDA 是否安装成
原创
2024-10-28 04:08:02
22阅读
# CUDA和PyTorch：加速深度学习的利器
引言：深度学习在近年来取得了巨大的成功，并在各个领域都得到了广泛应用。然而，深度学习模型的训练和推理过程通常非常耗时，需要大量的计算资源。为了加速深度学习任务，GPU计算成为了一种常见的选择。CUDA和PyTorch是两个常用的工具，能够帮助我们充分利用GPU的计算能力，提高深度学习任务的效率。
## CUDA简介
CUDA是由英伟达（NVI
原创
2024-01-02 03:40:12
76阅读
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
转载
2023-07-11 22:22:34
826阅读
文章目录前言问题分析1、使用了镜像下载，误下成cpu版本解决方法：2.pytorch版本与CUDN不配套解决办法：验证附CUDN版本号查看方式 及 CUDN版本号与pytorch版本对应关系，以便自查 CUDN版本号查看方式 ： 前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：安装完cudatoolkit和GPU版本的pyTorch、pytorchvision、 torchaudio后，使用官网提供
转载
2023-11-30 12:28:56
104阅读
