这几天一直在配置pytorch-gpu的环境，前面装anaconda、pycharm，CUDA,cuDNN的时候一度挺顺利的，接着我们重点来说说pytorch的环境配置1. 创建一个虚拟环境最好先创建一个虚拟环境，在里面安装pytorch。创建前要先添加清华源，这样会更快一些conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.
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2024-03-29 15:12:41
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ZED双目摄像头其实买到手的只是2个摄像头硬件，需要配合GPU才能运行使用SDK，记经过多次失败，成功在笔记本上运行了ZED的Demo。官方的安装步骤如下：Make sure the latest USB 3.0 drivers are installed.Install CUDA 8 and latest NVIDIA drivers.[Linux] Compile and install Op
NVIDIA英伟达驱动在安装之前，先更改数据源，否则安装过程中下载会非常慢。从系统设置中，点击Software&update，进入后选择source code,从download from中选择的镜像源，此处可以看个人习惯选择，或者点击best choice选择系统推荐，此处我选择的是镜像源，选择后按照指令输入系统权限（装系统时，自己编辑的），点击close，等待片刻即可，从文
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2024-05-16 20:24:48
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一、前言windows10 下安装 CUDA ，首先需要下载安装包： CUDA toolkit（工具包）二、安装前的准备电脑环境检查 通过cmd，输入nvidia-smi查看自己的驱动版本和支持的CUDA版本，如下图红圈标记位置如果cmd 查不到，打开nvidia控制面板 (桌面右键) ----- 选择左下角的系统信息查看显示中的驱动版本查看组件中的支持CUDA版本下载 CUDA toolkitC
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2024-08-12 12:40:35
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目录Win11+RTX3060配置CUDA等深度学习环境1. 下载前的准备工作2. 下载Anaconda3. 下载cuda4. 下载cudnn5. 小结 Win11+RTX3060配置CUDA等深度学习环境1. 下载前的准备工作查看nvidia设置，右击它点击nvidai控制面板，点击系统信息： 选择CUDA版本，在NVIDIA控制面板可以看到RTX3060驱动目前最高支持CUDA 11.6版本
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2024-03-29 23:01:20
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Ubuntu16.04 系统Anaconda+cuda11.1+cudnn+pytorch安装一、Anaconda的安装与配置1.1Anaconda下载1.2Anaconda安装二、安装CUDA和CUDNN2.1NVIDIA驱动的安装2.2CUDA下载2.3CUDA安装2.4设置环境变量2.5CUDNN安装三、pytorch-torchvision安装 硬件环境：GPU RTX3090单卡。一、
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2024-05-09 10:43:30
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深度学习pytorch框架环境搭建1.anaconda3的安装2.pycharm的安装3.cuda的安装4.cudnn的安装5.pytorch的安装 1.anaconda3的安装首先进入anaconda官网https://repo.anaconda.com/archive/ 注意：5.3以后的是python3.7的，3.7是一个比较稳定的版本。 如果官网下载不了可以去清华大学镜像下载。 清华大学
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2024-04-15 12:04:09
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本篇文章记录下自己安装pytorch的过程，由于我装过3~4次了，所以还算是比较有经验了。 文章目录1.检查电脑配置2.Anaconda的准备工作-添加国内镜像源3.下载3.测试 1.检查电脑配置右键打开 打开系统信息 切换为组件栏 在3D设置中找到自己的cuda版本，我这里是11.1。2.Anaconda的准备工作-添加国内镜像源打开anaconda的命令行。 添加国内镜像源，不单单是可以让我们
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2024-05-28 11:18:11
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首先说一下cudnn 不同版本是可以并存的， cudnn5系列要求在/usr/local/cuda/lib64 路径下要存在 链接到libcudnn.so.5.1.10 的libcudnn.so cudnn7系列只需要在/usr/local/cuda/lib64 路径下存在 libcudnn.so.7 就可以了，所以不
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2024-04-04 10:34:18
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目录一. 安装NVIDIA驱动1. 首先，查看NVIDIA驱动是否已安装2.安装NVIDIA驱动二.安装cuda1. 查看NVIDIA版本对应的cuda版本2. 选择CUDA版本（上限原则）3. 安装cuda4. 安装cndnn三.安装tensorflow、pytorch深度学习框架1. 安装tensorflow-gpu2. 安装pytorch四.参考一. 安装NVIDIA驱
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2024-08-15 14:12:12
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1. 安装Anaconda3下载Anaconda3，我在百度上找的conda 清华镜像，地址为conda清华镜像下载地址，下载的版本为Anaconda3-2019.10-Windows-x86_64.exe，这个版本支持Python3.7.4。双击安装，按照默认的选项一直下一步就可以。检查是否安装成功，conda list。由于镜像源是国外的，添加中科院的镜像，使用conda config。con
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2024-05-11 21:12:30
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导读:C++ AMP是微软提供的一套利用GPU并行计算的API. GPU运算不是新概念,用GPU运算比较有名的已有NVIDIA的CUDA,AMD的stream. 同时对于OpenCL这个标准大家也一定没见过也听说(AMP同样与近日放出了开放标准).但是至少目前比较成气候的CUDA,他只能用在N卡上，归根结底是由于CUDA用到N家的驱动，所以A卡不能用。那么OpenCL呢？很多大厂也都有自己独特的变
文章结构前言背景知识本机环境安装步骤1. 点击任务栏搜索框，搜索“命令提示符”并打开2. 查看本机CUDA版本3. [CUDA toolkit下载](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)4. [cuDNN下载与安装](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download)5. 安装CUDA
安装Ubuntu18.04一、准备工作电脑GPU型号、Ubuntu版本、NVIDIA驱动版本、CUDA版本。这四个需要相互匹配，具体见官网。我的配置是：显卡：GT 710Ubuntu : 18.04NVIDIA驱动：NVIDIA-Linux-x86_64-450.57.runCUDA：cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run1、下载NVIDIA显卡驱动： 在NVIDIA官网查
目录0背景1 下载对应版本的软件2 安装2.1 安装CUDA v9 2.2 测试 2.3 CUDNN略3 踩坑记录消失的第一个文件安装过程中遇到闪屏、黑屏等问题的处理方法（未测试，仅供参考
一：CUDA以及Cudnn安装1.cuda安装首先，到Nvidia官网下载需要的的cuda版本：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive GTX1060显卡，此次下载：cuda_9.0.176_384.81_linux.run将 .run文件放到home目录，在 ~ 终端运行：sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linu
安装环境：Win7 64位系统，Geforce GT 430显卡安装前提： Visual Studio 2010 Visual Assist X安装步骤：1，Nvidia显卡驱动，装275.33版，这是最新版本驱动，初次安装为了少出错，
一、安装Anaconda3 5.1.0（win10 x86-64位） 并检查其环境变量无误后进行下一步。 1、找到清华大学镜像源: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 2、选择Anaconda3 5.1.0是因为这个版本比较稳定。 3、安装过程中选择默认路径（默认是C盘），安装到别的盘可能会出错。 4、这里需要勾上第一个按钮
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2024-04-24 13:34:05
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初始环境：ubuntu18.04.4 LTS，已经安装对应的显卡驱动，安装过程中不建议更换apt-get国内镜像源一、安装CUDA10.21、在nvidia 官网上下载对应的CUDA 版本，我们这里选择CUDA10.2 的版本，链接https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive。如图1.1 所示选择对应的系统版本和CUDA 版本下载至本地目录中，
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2024-03-26 05:12:20
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实验室服务器的cuda进行了一波更新，现在是cuda11.2。因此重新配置下环境。基本上所有环境都是围绕cuda版本进行的配置。cuda是NVIDIA官方的计算架构，是驱动显卡高性能工作的基础，其他一些python库都是基于此。因此现在是Ubuntu18.04+python3.8.13（据说python3.8好点 兼容性，不过torch也要看对应的py版本）+(torch1.10.1+cu111)
