准备：一块计算性能大于等于3.0的NVIDIA的显卡 （不知道自己的NVIDIA GPU的计算性能的可以在这里查到： https://developer.nvidia.com/cuda-gpus ）装有Linux系统的电脑 （本文以Ubuntu 16.04.2 LTS Gnome 64位系统为例展开，其他的也是大同小异）Python 3.6 (建议使用Python3版本，而不是2.7版，部分Lin
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2024-08-07 11:16:04
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# Python 配置 OpenCV CUDA 的教程
OpenCV 是计算机视觉领域中最流行的库之一。它提供了大量的图像处理功能，并可以通过 CUDA 构建 GPU 加速的应用程序。配置 OpenCV 使用 CUDA 可以显著提高图像处理和计算的效率。本文将介绍如何在 Python 环境中配置 OpenCV 和 CUDA，并提供代码示例。
## 1. 安装前的准备
在安装 OpenCV 和
标题：Python配置OpenCV CUDA加速
概述：
OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库，用于图像处理和计算机视觉任务。为了提高OpenCV的性能，可以使用CUDA（Compute Unified Device Architecture）加速，利用GPU的并行计算能力进行加速。本文将介绍如何配置Python环境，以实现OpenCV的CUDA加速，并提供代码示例方便读者理解和实践。
引
原创
2023-08-28 07:41:27
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三、pycuda3.1 安装pycuda方法一： 先明确自己服务器上的Python解释器和CUDA的版本 然后在这个网站https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pycuda上下载pycuda的安装文件找到pycuda 如：pycuda‑2020.1+cuda101‑cp37‑cp37m‑win_amd64.whl pycuda‑2020.1表示pyc
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2023-08-09 17:42:27
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简介pytorch是非常流行的深度学习框架。下面是Windows平台配置pytorch的过程。一共需要安装cuda、pycharm、anancoda、pytorch。主要介绍cuda和pytorch的安装。安装cuda1. 根据自己的显卡，选择合适的cuda版本。百度输入CUDA，进入官网下载。下载结束后，进行安装。安装结束后，自动弹出此窗口。一路下一步在环境变量中，添加cuda的路径在cmd中
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2023-07-02 22:40:51
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TensorFlow™是一个基于数据流编程(dataflow programming)的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习(machine learning)算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief 。Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究 。Tensor
在AI应用容器化时，会碰到cuda failure 35错误，查了下是跟CUDA驱动版本有关。但有时同一个镜像在不同环境运行仍会有问题，查了下宿主机的显卡驱动版本，也没发现什么问题。为了彻底解决这类问题，了解了CUDA API的体系结构，并对NVIDIA Docker实现CUDA容器化原理进行了分析。CUDA API体系结构CUDA是由NVIDIA推出的通用并行计算架构，通过一些CUDA库提供了一
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2024-04-16 22:59:23
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以openCV4.2配置cuda10.2为例。总共参考三个：本篇博客、CMake编译OpenCV、https://www.bilibili.com/video/av71643385就可以配置完成。 【下载】 CUDA Toolkit和cuDNN https://developer.nvidia.co
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2020-02-04 22:24:00
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已经有cuda8下，安装cuda9，安装cudnn，安装conda并构建对应版本的python虚拟环
原创
2021-08-25 15:19:56
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CUDA在Windows的安装和使用 前段时间在学习并行程序以及GPGPU，首先入门的是CUDA，经过多日的学习，大概了解了CUDA的工作原理，但是有一些技术细节还是需要以后的学习理解才行啊。 在
问题1：明明都pip install pytesseract，但是就是安装不上pytesseract 未安装链接: https://pan.baidu.com/s/1I4HzCgO4mITWTcZFkdil6g?pwd=afes 提取码: afes安装后一路next，然后配置环境变量C:\Program Files\Tesseract-OCR新建一个系统变量问题2：程序如果报错信息:Error o
为什么OpenCV在vscode上使用需要提前进行编译？ OpenCV需要编译的原因是因为它是一个开源的计算机视觉库，它提供了大量的图像处理和计算机视觉算法函数。编译过程将源代码转换为可执行的机器代码，以便在特定平台上运行。 在编译过程中，编译器会将源代码转换为目标代码（.o文件），然后链接器将目标代码和其他依赖项（如库文件）合并为可执行文件或动态链接库（.dll、.so文件），以供应用程序
最近又捡起了CUDA，因为需要做一个任务，将某程序使用CUDA并行计算加快速度，希望能尽量达到实时性。CUDA的安装没有什么好讲，就是一路Next就可以。现在CUDA只有一个安装包，并且集成了Nsight，特别方便，不像CUDA 4，居然要安装3个包，烦死。安装过后就开始对具体工程进行配置。如果直接新建一个CUDA的工程，那么很方便，貌似可以直接编译运行，新建的cu文件也包含一个简单的向量加法。但
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2024-04-04 19:48:53
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一、利用OpenCV中提供的GPU模块 目前，OpenCV中已提供了许多GPU函数，直接使用OpenCV提供的GPU模块，可以完成大部分图像处理的加速操作。 基本使用方法，请参考： 该方法的优点是使用简单，利用GpuMat管理CPU与GPU之间的数据传输，而且不需要关注内核函数调用参数的设置，使用过程中，只需要关注处理的逻辑操作。 缺点是受限于OpenCV库的发展和更新，当需要完成一些自定
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2023-11-26 15:50:34
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环境：Win10 CUDA：11.2 cuDNN：8.1.0 CUDA11.2安装以及cuDNN8.1.0配置版本对应查驱动版本一、安装CUDA 11.2二、配置cuDNN 8.1.01.下载包（前提需要注册一个免费的NVIDIA）2.解压缩，复制文件深度学习框架环境安装： 版本对应NVIDIA官网给出的官方信息 所有能安装配置的前提是电脑拥有NVIDIA显卡（N卡），需要根据显卡的驱动信息选择
环境准备visual studio ，这里以2017为例opencv （上条博客有讲基础包怎么配置，这里不展开讲了）
opencv_contrib 一定要跟自己的opencv版本对应cmake https://cmake.org/download/
cuda https://developer.nvidia.com/cuda-downloads（如果不装gpu的支持直接忽略）cmake-gui 生
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2024-04-23 09:04:37
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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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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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# 在 Windows 中配置 Python 的 CUDA Alloc Configuration
在使用 CUDA 进行深度学习和机器学习时，合理地管理 GPU 内存是非常重要的。特别是在 Python 中，有时你可能会遇到 GPU 内存分配错误。这篇文章将带你通过在 Windows 系统中配置 `python_cuda_alloc_conf` 的步骤，确保你可以有效地管理 CUDA 的内存分
