以下均为博主亲测的可靠流程，其中有一些我遇到的问题及解决方法，希望能帮到大家，不再踩坑，也欢迎大家交流遇到的问题和配置方法。 CUDA（10.2）＋PyTorch安装加配置 详细完整教程检查是否支持CUDA安装CUDA安装cuDNN安装PyTorch 检查是否支持CUDA在安装前，需要查看自己的电脑是否支持CUDA 检查方法： １.桌面任务栏->显示隐藏的图表->英伟达控制面板图标(就
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2023-08-15 13:11:52
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一、python控制流-判断 1、什么是分支判断？ a.一条一条语句顺序执行叫做顺序结构 b.分支结构就是在某个判断条件后，选择一条分支去执行2、if 条件判断 if后面要有判断条件 if 判断条件： 执行语句需要注意缩紧 执行语句bob = "dev"
if bob =="tester":
print("Yes")
else:
print("No")
school
环境配置：安装完cuda之后，查看cuda编译器nvcc能否能够正常工作。第一个Helloworld#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <stdio.h>
__global__ void kernel(void) {
}
int main() {
ker
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2024-10-22 07:07:53
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随着去年alphago 的震撼表现，AI 再次成为科技公司的宠儿。AI涉及的领域众多，图像识别中的人脸识别是其中一个有趣的分支。百度的BFR，Face++的开放平台，汉王，讯飞等等都提供了人脸识别的API，对于老码农而言，自己写一小段代码，来看看一张图片中有几个人，没有高大上，只是觉得好玩，而且只需要7行代码。import cv2
face_patterns = cv2.CascadeClass
前言：cuda编程主要是通过cuda将需要运算的数据放入GPU进行运算，GPU多核心，非常适合并行计算，处理图像算法领域的矩阵计算效率非常高。(可为每一个像素点运算分配一个核) 一般的深度学习模型已经可以自动调用CUDA，我们写的底层代码中的矩阵计算也是可以通过cuda编程实现gpu加速的。 （PS:numba除了cuda加速外，用作CPU上的加速和numpy的加速效果也非常好，这章侧重于numb
win10+vs2019+cuda10.2+pycuda开发环境的搭建和测试为了学习CUDA+python ，在自己笔记本呢搭建pycuda环境，没想到踩了如此多的坑，所以，记录一下。一、安装步骤1.Anaconda-pythonanaconda会提供一些常用的工具包，在它下面运行python会比较方便(LCX语)。从官网下载安装包默认安装即可，建议在安装时将它添加到环境变量中方便使用。下载官网
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2023-09-05 19:03:28
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目录一：安装Python二：CUDA1：查看显卡支持的CUDA版本2：下载CUDA3：安装CUDA4：验证是否安装成功5：多版本CUDA安装6：多版本CUDA的切换三：cuDNN1：查询与CUDA版本匹配的cuDNN2：下载相应版本cuDNN3：安装cuDNN4：添加环境变量5：验证是否安装成功四：Anaconda1：下载与安装2：Anaconda的使用3：安装pytorch3.1：添加清华源镜像
# Python与CUDA：高效利用GPU的指南
随着深度学习和科学计算的快速发展，利用图形处理单元（GPU）进行计算已经成为一种趋势。NVIDIA的CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一个并行计算平台，允许开发者利用GPU的强大计算能力。本文将探讨如何在Python中使用CUDA，并提供代码示例，帮助读者理解这一技术。
## 什么是CUDA？
最近在配置pytorch机器学习的环境，遇到过一些问题，现在记录一下供参考。网上虽然也有很多教程，但是有些过时了，有些不全面。这一篇尽可能全面的说明一下配置步骤，重点是软件之间的版本匹配问题。目录1 Visual Studio 2019安装2 CUDA和cuDNN安装3 Pytorch安装4 环境测试我的电脑和配置：Windows 11RTX 2050需要安装的软件（组件）：Visual
## Python代码优化 编译CUDA
Python是一种高级编程语言，通常被用于快速开发和原型设计。然而，由于其动态类型和解释执行特性，Python在执行大规模计算密集型任务时可能会变得相对较慢。为了解决这个问题，我们可以使用CUDA编译Python代码。
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，它
原创
2023-07-21 12:27:26
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# 使用CUDA加速Python代码项目方案
## 1. 引言
随着大数据和深度学习的发展，传统的CPU计算方式在处理速度和效率上常常显得力不从心。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，能够充分利用GPU的计算能力，从而大幅提高计算速度。本文将介绍如何在Python中使用CUDA对代码进行加速，并提供一个完
安装笔记温馨提示：保证C盘有25G以上的内存，以前准备好系统还原点以防安装错误1、先看显卡对应的CUDA版本，下载CUDA 版本1.1 如何看CUDA版本 先进入NVIDIA，鼠标右键也有 &
## CUDA加速Python代码
在进行大规模计算和数据处理时，使用GPU加速可以大幅提高计算速度。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA提供的一种并行计算平台和编程模型，可以通过使用CUDA来利用GPU进行并行计算。
本文将介绍如何使用CUDA加速Python代码，并通过一个实际问题示例来说明其效果。
### 什么是CUDA？
原创
2023-08-12 09:19:59
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关于使用Python进行CUDA加速矩阵乘法的讨论，特别是在需要处理大量数据时，可谓是个新手和老手都可能面临的问题。通过GPU的加速，我们可以显著提升计算效率，满足现代高性能计算的需求。一起来看看如何一步步解决这个问题吧！
## 背景定位
在机器学习和深度学习领域，无论是图像处理、自然语言处理，还是其他复杂计算任务，矩阵的乘法是一个核心操作。随着数据量的激增，CPU的处理能力开始显得捉襟见肘，
CUDA库和系统库或用户自定义没有什么不同，它们是一组在头文件中说明其原型的函数定义的集合。CUDA库的特殊性在于，其中实现的所有计算均使用了GPU加速，而不是CPU。 使用CUDA库与创建手写CUDA C程序和使用主机现有的库相比有很多优势。CUDA库为很多应用程序在可用性和性能之间提供了最佳平衡。许多CUDA库中的API与相同作用域中的标准库API基本相同。因此，我们可以以基于主机的方式
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2024-04-10 10:45:54
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在windows操作环境下，CUDA并不是一个独立的开发环境，首先要安装好VS。VS2010与CDUA安装指导教程 一、VS1、vs2010的下载地址：http://www.jb51.net/softjc/33896.html。2、打开解压后的文件夹，点击第6个autorun.exe可执行文件。3、根据弹出的对话框按步骤安装（建议修改安装目录，因为太大不适宜安装到C盘）。4、等待大约1小
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2024-09-25 15:10:21
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python对CUDA扩展有不错的支持，CUDA通过大量线程的并行化可以大幅提高代码计算速度，一般python常用numba、pycuda套件来支持CUDA扩展。numba通过JIT编译器只需将numba装饰器应用到python函数中即可实现CUDA加速，而pycuda需要基于C/C++编写kernel，其移植性、直观性更佳，这里主要介绍pycuda的使用。1.向量加法示例使用了1个block，b
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2023-07-02 21:03:24
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1.安装配置python3.5环境去官网下载python3.5，直接安装记得安装路径，然后加入Path环境我的是默认安装的，所以加入Path环境路径为：C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python35C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python35\S
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2024-04-26 06:49:39
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1. 安装环境系统环境：win10虚拟环境：anaconda3语言：pythontensorflow2.2.0 或者 pytorch1.5.12. 步骤如果电脑上什么环境都没有安装，需要遵循五步。 第一，安装anaconda3环境，提供python版本管理和包管理工具，能够创造一个单独的虚拟环境。 第二，更新GPU驱动，驱动可以通过自动更新也可以通过手动更新，但一般手动更新才能够更新到最新的版本中
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2023-10-17 12:11:09
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首先我们要确定本机是否有独立显卡，在右键点击开始按钮—设备管理器-显示适配器中，查看是否有独立显卡。 可以看到本机有一个集成显卡和独立显卡NVIDIA GetForce GTX 1050查询显卡是否支持安装CUDA 可以看到我本机的独立显卡是支持CUDA安装的，计算力是6.1。 查看自己独立显卡： 按住WIN+R键在搜索栏找到NOVIDIA control panel。选择左下角的系统信息->
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2023-11-08 22:19:23
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