ubuntu16 CUDA 安装总结Nvidia 官网右上角有搜索功能，可以很方便的查找相关功能和获取资料，比如搜索 CUDA 和 cuDNN。CUDA 安装从 nvidia 官网通过各种链接进入 CUDA 下载页面：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads通过点击选择诸如操作系统的选项获取安装方法，推荐选择 runfile 的安装方式。下载安装文件之
Pytorch（GPU版本）+cuda10.2 文章目录Pytorch（GPU版本）+cuda10.2版本及说明步骤0、Anaconda创建环境（创建了可跳过）1、访问网址找到对应需要版本的torch2、下载3、安装4、测试是否成功5、返回False的可能原因6、参考链接 版本及说明使用Anaconda配置环境，python版本3.8.xcuda版本10.2本教程是作者在B站up跟李沐学AI的视频
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2023-06-25 14:50:02
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win11(amd)+cuda+cudnn+pytorch安装过程Anaconda环境配置“此电脑”右键属性，然后选择“高级系统设置”里的“环境变量”。 选择“Path”，并点击“编辑”。 添加三个环境变量：注意：路径是你自己定义的安装路径。 在anaconda prompt运行下列命令：conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsingh
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2023-10-07 16:41:56
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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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# 如何在PyTorch中使用CUDA 11
## 介绍
在深度学习领域，使用GPU进行加速是非常普遍的。PyTorch是一个流行的深度学习框架，支持使用CUDA来利用GPU进行加速。本文将向你展示如何在PyTorch中使用CUDA 11来实现GPU加速。
## 流程概述
为了在PyTorch中使用CUDA 11，你需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | ---
原创
2024-06-03 03:31:43
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# Python 安装 CUDA 11
## 引言
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的用于并行计算的平台和编程模型。它使得开发人员可以利用GPU的并行计算能力，并将其用于加速各种应用。本文将介绍如何在Python环境中安装和配置CUDA 11。
## 步骤
### 步骤1：检查系统要求
在安装CUDA 11之前，首先需要
原创
2024-01-05 10:27:01
298阅读
# 使用 Dockerfile 安装 CUDA 11 的全面指南
在深度学习、计算机视觉和大数据处理等领域，NVIDIA的CUDA（Compute Unified Device Architecture）是被广泛使用的并行计算平台和编程模型。CUDA 11 是该平台的一个重要版本，提供了对新硬件和新功能的支持。为了简化 CUDA 的安装和使用，我们可以通过 Docker 来实现隔离和便捷管理。本
PyTorch环境搭建引言PyTorch是一个开源的Python机器学习库，其前身是2002年诞生于纽约大学的Torch。它是美国Facebook公司使用python语言开发的一个深度学习的框架，2017年1月，Facebook人工智能研究院（FAIR）在GitHub上开源了PyTorch。第一步：安装anacondaAnaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包。1.下载a
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2023-07-10 16:04:24
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毕设要使用pytorch，因为之前下载过tensoflow所以知道要找对应版本，就先看了一下自己需要下载的版本：查询链接：https://pytorch.org/get-started/locally/#no-cuda-1 从这个图可以看到我要下载的是cuda11.3。 可以直接在anaconda prompt激活要安装pytorch的虚拟环境，通过以下语句安装cuda及cudnn。# 安装CUD
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2023-10-17 17:58:10
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win11 系统深度学习环境搭建----- GPU版本pytorch、CUDA、cuDnn、anaconda 、tensorflow_gpu、pycharm详细安装教程1.Cuda安装查看自己显卡对应的cuda版本我的版本如下：安装地址：CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer下载对应版本地址即可；注意：这里安装的如下一定要是默认地址，否则会安装不成功这里如果
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2024-05-06 16:33:24
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目录环境配置软件安装1.支持最高的cuda版本查询，下载cuda开发软件；3.配置环境（~/.bashrc添加环境变量）4.后续维护查询补：关于windows下的cuda环境配置一、Visual Studio 2022 + CUDA 11.6 (Windows10)二、Visual Studio Code + CUDA 11.6 (远程连接Ubuntu)摘要：由于课题要对图像处理程序进行加速，于是
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2024-04-22 22:35:47
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在之前，我在win10上装了cuda11.0以及tf-gpu2.4.1，然后我的后续踩坑之路来了，在安装mxnet遇到了很多错误。目前仅安装上了cpu版本，gpu未试探出来，只能默默等开发者把cuda11.0的windows版本的mxnet-gpu开发出来了。 以下记录我的踩坑之路以及如何装上mxnet的cpu版本。（gpu目前还是没安上，以下有针对安gpu的一些失败问题与尝试）最重要的话就是：目
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2024-05-07 10:52:36
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前言本人在完成学校高性能智能计算课程有关实验，使用推荐的Intel devcloud上机平台时，因网络等问题遇到诸多不便。故选择在本地Ubuntu系统上部署环境，进行实验。为了避免与本地其他环境产生冲突，使用Docker进行容器化部署。本地环境Ubuntu 20.04NVIDIA GeForce RTX 2080 TI12th Gen Intel® Core™ i5-12490FDocker及有关
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2024-10-24 08:36:46
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一、安装nvidia驱动（一）离线安装编译环境gcc、make、build-essential*查看当前系统的gcc/g++版本 gcc --version
g++ --version 如果都在7.0以上，则不用一下gcc、make、build-essential的安装步骤 sudo apt-get install gcc-7.58 g++-7.5 1.2 更换下载源 更换 国外/国内官方
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2024-08-08 17:16:54
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我想搭建一个YOLOV5的环境，然后没想到一折腾就是两天，最后总算成功运行了，在这里我只想分享一下我的环境，希望能给那些被环境所困扰的人一个解决方案。在这个过程中，我主要遇到了两个问题，一个是运行的时候无法调用GPU，报错跟CUDA有关系，另一个问题是YOLOV5能运行了，结果出来的模型预测没有框，mAP为零，百度了一下，还是环境的问题。话不多说，直接分享我的环境和一些操作细节。主要环境 我的电脑
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2024-04-07 22:43:15
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首先官方文档有cuda驱动和toolkit和Linux内核本，gcc版本的对应关系，其中也有一些安装过程可参考：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive此网址也包括各个版本的cuda驱动与库 cuda文件版本命名理解：NVIDIA-Linux-x86_64-450.191.01.run 此为run文件，对应
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2024-07-19 10:47:52
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# PyTorch CUDA11 是否能在低版本的显卡上运行？
在深度学习领域，PyTorch 是一个备受欢迎的深度学习框架，而 CUDA 是 NVIDIA 提供的用于并行计算的技术。在使用 PyTorch 进行模型训练时，通常会利用 CUDA 来加速计算。然而，某些低版本的显卡可能无法完全支持最新的 CUDA11 技术。那么，PyTorch 是否能在这些低版本的显卡上运行呢？让我们一起来探讨一
原创
2024-04-08 04:16:48
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# 在 Ubuntu 上安装 CUDA 和 PyTorch GPU 的指南
对于想要在 Ubuntu 上使用 GPU 加速的开发者来说，安装 CUDA 和 PyTorch 是一项基本而重要的任务。以下是实现此过程的整体步骤和详细说明。
## 整体流程
下面是安装 CUDA 和 PyTorch GPU 的步骤总结：
| 步骤 | 任务 | 说明
原创
2024-08-09 11:33:28
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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，
今年3月底，NVIDIA发布了最新的Quadro 10代产品，造就了当前专业图形卡中的生力军。在这一代产品中，NVIDIA都以“8”命名，从最高端的Quadro FX5800到最底端的Quadro FX380，以示与之前7系列之间的升级关系。值得欣喜的是，Quadro 10代显存位宽以128bit为起点，相比上一代产品来说有了一倍的提升。今天我们要介绍的就是Quadro 10代最底端的Quadro
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2024-02-05 11:42:02
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