觉得有收获，决定把笔记分享出来，希望对你会有一点点帮助首先要创建环境，我试的版本是python = 3.6命令 conda create --name yourEnv python=3.6，我觉得应该是没所谓，3.7、3.8、3.9应该都可以然后，这里面会有一个坑！！！创建环境完成后，不要着急安装pytorch！！！去pip list看一下自己的环境中是不是已经装了pytorch 的cpu版本！！
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2023-07-24 23:48:53
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step0.安装基本要求有nvidia的独立显卡显卡算力超过3.1即可安装CUDA，在这里查询显卡算力step1.查看显卡驱动右键桌面开始按钮，如下图所示：找到设备管理器在设备管理器里面找到显示适配器找到自己的显卡右键点击，然后点击更新驱动程序然后选择自动搜索更新的驱动程序软件step2. 安装CUDA选择合适版本的CUDA（下面安装的是CUDA10.2）GeForce RTX 30系显卡只支持C
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2023-07-24 07:14:43
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之前CPU版的PyTorch安装的很顺利，最近在安装GPU版的PyTorch，遇到了很多麻烦，不过最终还是搞好了，在这里记录一下，以便以后再次用到。这里推荐使用离线安装的方法。写在最前面： 设置多环境，在每个环境下分别安装相应的Python和PyTorch版本，互不污染，方法如下：#创建新环境
conda create --name pytorch-gpu python=3.7
#激活环境
act
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2023-07-14 19:15:30
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一、前言Pytorch分为CPU版和GPU版，工作中一般会选择GPU进行训练。这里我们主要介绍如何安装Pytorch的GPU版。因为版本要求比较严格，我这里搭配了一套可用的版本，可当做参考。win10 + 1070ti + Anaconda + python3.6 + CUDA10.1 + cuDNN8.0.2 + pytorch1.5.0二、win10操作系统我这里选择win10 64位专业版，
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2023-07-14 19:14:50
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目录一、创建虚拟环境二、下载安装包三、遇到的坑前言 文章主要介绍安装GPU版本的Pytorch，自己在安装种也遇到了不少坑，在这里一一例举。前提是安装好Anaconda和Pycharm和CUDA。不推荐通过官网获取命令直接安装，如果不换源，下载速度慢，我换了清华源后，下载的CUDA版本的，清华源由于没有CUDA版本，每次都会自动装CPU版本，若
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2023-09-20 06:57:21
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目录一、安装显卡驱动1、查看显卡驱动型号2、下载显卡驱动3、查看GPU状态二、安装Visual Studio 2019三、安装CUDA1、下载对应版本的CUDA2、安装下载好的CUDA3、设置环境变量 四、安装cudnn五、安装anaconda六、安装PyTorch1、创建虚拟环境2、激活并进入虚拟环境3、安装PyTorch4、验证PyTorch是否安装成功注意：30系列的的显卡暂时不支
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2023-07-14 19:03:58
182阅读
# PyTorch的GPU加速
在深度学习的领域，运算速度是一个至关重要的因素。尤其是在处理大量数据时，使用GPU（图形处理器）能显著提高训练速度。本文将介绍如何在PyTorch中利用GPU加速，包括代码示例、关系图和旅行图，帮助读者更好地理解PyTorch的GPU加速机制及其实际应用。
## 为什么选择GPU？
GPU与CPU（中央处理器）的最大区别在于其并行处理能力。CPU适合处理少量密
原创
2024-10-21 07:13:39
208阅读
# 检测pytorch的GPU
## 1. 流程概述
在使用PyTorch进行深度学习任务时，通常会利用GPU来加速计算。检测PyTorch的GPU是非常重要的，以确保代码在GPU上运行。下面是实现检测PyTorch的GPU的步骤：
```mermaid
gantt
title 检测PyTorch的GPU流程
section 检测GPU
检查环境变量 :do
原创
2024-06-28 05:45:03
32阅读
torch.cuda.is_available() cuda是否可用； torch.cuda.device_count() 返回gpu数量； torch.cuda.get_device_name(0) 返回gpu名字，设备索引默认从0开始； torch.cuda.current_device()； cuda是nvidia gpu的编程接口，opencl是amd gpu的编程接口...
原创
2021-08-12 22:17:16
413阅读
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)。 上一期我们介绍了CUDA下载和安装以及其总结，这一期教大家如何在VS和Anaconda
还未下载安装 CUDA 和 Anaconda，点击后面的 1,2
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2024-08-30 14:10:02
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pytorch的GPU环境配置真的是相当简单啊，想之前受tf环境配置折磨的日子，简直要发疯。接下来是具体操作流程：查看显卡信息。在cmd框框中输入dxdiag 即可。注：貌似只支持Nvidia 的独显。进入cuda官网进行下载，各项选择如下图，最后点击Download，安装时按照默认安装。 安装完之后，可进行命令行窗口，输入nvidia-smi，查看cuda是否成功安装，即查看cuda版
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2023-11-18 22:52:28
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报错情况报错一在任意python文件下运行这几行命令 1. print("是否可用：", torch.cuda.is_available()) # 查看GPU是否可用
2. print("GPU数量：", torch.cuda.device_count()) # 查看GPU数量
3. print("torch方法查看CUDA版本：", torch.version.cuda) # torch方法查
本文记录了电脑环境基于pytorch安装配置GPU的过程。目录：一、查看驱动程序二、安装Pytorch+torchvision+torchaudio三、安装CUDA四、加入CUDNN库文件五、配置环境变量环境：win11+NVIDIA RTX4500+anaconda2.4.0+pycharm2022一、查看驱动程序版本1、nvidia 控制面板 查看【帮助】-》【系统信息】-》组件 CUDA 1
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2023-08-01 18:00:37
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Yalesaleng：深度学习中GPU和显存分析zhuanlan.zhihu.com
深度学习最吃机器，耗资源，在本文，我将来科普一下在深度学习中：何为“资源”不同操作都耗费什么资源如何充分的利用有限的资源如何合理选择显卡并纠正几个误区：显存和GPU等价，使用GPU主要看显存的使用？Batch Size 越大，程序越快，而且近似成正比？显存占用越多，程序越快？显
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2023-10-29 16:43:32
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在线gpu加速服务器ATUODL，与pycharm连接使用教程ATUODLpycharm连接 最近做yolo系列在visdrone上的目标检测，对算力有一定的要求。所以同学推荐了一款超级实用超级便宜的在线GPU加速服务器。 ATUODL话不多说，上连接https://www.autodl.com/home 1.租用服务器。选择你需要的型号。然后创建。 创建后会在控制台，我的实例中显示： 开机：
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2024-02-04 20:26:49
13阅读
文章目录前言一、安装CUDA1、检查电脑是否支持CUDA2、下载并安装CUDA3、下载并安装cuDNN二、安装Pytorch1、安装Anaconda2、切换清华镜像源3、创建环境并激活4、输入Pytorch安装命令5、测试三、在Pycharm上使用搭建好的环境参考文章 前言本人纯python小白，第一次使用Pycharm、第一次使用GPU版Pytorch。因为在环境搭建的过程中踩过不少坑，所以以
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2023-08-05 21:23:05
1045阅读
在windows下用anaconda虚拟环境安装pytorch gpu版 成功！ 文章目录0. 用pip安装1. 安装准备2. 安装指令3. 查看、提升cuda版本3.1 判断显卡是否支持cuda3.2 查看 cuda版本3.3 提高cuda版本3.4 查看驱动版本4. 离线下载torch安装包4.1 离线下载安装包4.2 修改urls.txt文件5. 安装及检查 接下来介绍安装过程。推荐全部看完
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2023-08-16 17:31:37
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1、CPU与GPUCPU（Central Processing Unit，中央处理器）：主要包括控制器和运算器； GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）：处理统一的，无依赖的大规模数据运算； 上图中，黄色部分表示控制单元，绿色部分表示计算单元，橙色部分表示存储单元；2、数据迁移至GPUdata.to(“cuda”)实现将数据从CPU迁移到GPU； data.to(“
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2023-08-23 20:13:23
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多GPU并行torch.nn.DataParallel使用非常简单，基本只需添加一行代码就可扩展到多GPU。如果想限制GPU使用，可以设置os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0, 2, 4"，注意程序执行时会对显卡进行重新编号，不一定跟实际完全对应。device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_availab
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2023-08-11 18:23:56
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目录一、前言二、安装CUDA三、安装cuDNN 四、安装Anacanda五、安装pytorch六、总结一、前言 最近因为需要安装GPU版本的Pytorch，所以自己在安装过程中也是想着写一篇博客，把整个过程记录下来，在整个过程中也遇到了不少的问题，查看了以往别人的一些解决方案，希望能够给遇到同样问题的提供一些参考。 如果大家
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2023-09-09 21:20:35
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