1、下载安装cuda： 网址下方可以找到以前版本安装完后，可以在命令行窗口输入nvcc --version查看cuda版本是否正确显卡驱动版本与cuda版本对应关系： 双击安装文件，并将安装路径下*:\*\Scripts文件夹路径添加到 环境变量名为path的变量中，只有添加环境变量后才能再命令行窗口使用conda；如需要新建环境并激活：创建了名字为name的虚拟环
1.背景学习深度学习的话,肯定需要安装PyTorch和TensorFlow,安装这两个深度学习框架之前得安装CUDA. CUDA是什么? CUDA是一个并行计算平台和编程模型，能够使得使用GPU进行通用计算变得简单和优雅。Nvidia官方提供的CUDA 库是一个完整的工具安装包，其中提供了 Nvidia驱动程序、开发 CUDA 程序相关的开发工具包等可供安装的选项。2.安装过程(1)选择安装版本:
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2024-04-23 13:05:36
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１、安装ＣＵＤＡ１、下载https://developer.nvidia.com/cuda-downloads（1）大概是下面这个样子，按照自己的平台来选,然后下载那个.run文件就行。注意，这里有几个包，都下下来。准备工作已经做完，这时候，你已经知道了你需要的驱动信息并且下载了几个cuda的run文件。 （2）你自己可以建个文件夹，然后在文件夹中输入上命令下载：sudo wget http://
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2024-06-08 17:16:01
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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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确定安装版本在安装之前呢，我们需要确定三件事 第一：查看显卡支持的最高CUDA的版本，以便下载对应的CUDA安装包 第二：查看对应CUDA对应的VS版本，以便下载并安装对应的VS版本（vs需要先安装） 第三：确定CUDA版本对应的cuDNN版本，这个其实不用太关注，因为在cudnn的下载页面会列出每个版本对应的cuda版本，11.x以上对应的范围很宽确定显卡支持的CUDA版本在显卡驱动被正确安装的
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2024-04-17 13:25:46
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# Python安装CUDA详解
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，使得开发者能够利用NVIDIA显卡的强大计算能力。通过与Python结合编程，数据科学家和工程师可以大大加快计算速度，实现更复杂的运算，尤其在机器学习和深度学习领域中尤为重要。本文将为您详细讲解如何在Python中安装CUDA，并提供相
原创
2024-09-08 06:27:59
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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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ubuntu18.04 CUDA10.1 docker中安装caffe-ssd教程前言一、caffe-ssd是什么？二、使用步骤1.总体环境介绍2.创建docker与安装配置3.caffe-ssd环境的搭建总结 前言 在unbutu中配置显卡环境，docker容器的使用，以及搭建caffe-ssd深度学习的环境，最后训练自己的数据得出模型是一件困难的事情。经过一个多星期不断调试环境反复修改，作者
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2024-06-06 21:56:07
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安装目录一、cuda安装1.1、cuda版本选择1.2、下载安装二、cudnn安装三、pytorch安装四、tensorRT8.X安装 写在前面 博主这里装的是cuda11.7，最后一步tensorRT运行的时候有个pycuda的安装，它的最新版本只支持到cuda11.6，所以博主最后是又把cuda11.7卸载后重新安装了11.6，安装过程和11.7一样。pytorch对应的版本也应该修改，但过
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2023-08-11 12:44:28
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1问题描述在网上看了相关的资料，自己也买了相关的参考书籍，发现如下问题：参考书上讲解的Docker安装过程简略，虽然是最新出版的书，也显得过时，不符合Ubuntu 18.04的情况；网上很多的Docker安装过程讲解，也比较简略，没深入讲解相关命令的含义，往往选择的是非Ubuntu 18.04版本的Docker安装版本，因为当时针对Ubuntu 18.04版本的Docker还没发布；这些安装过程，
CUDA安装失败原因一般CUDA安装失败都是由于其中Visual Studio(VS) Intergration无法安装导致的： 当然可以通过自定义的方式取消Visual Studio Intergration进行安装， 然后再重新用CUDA安装程序将Visual Studio Intergration单独装上去，不过这种方法成功概率不大。并且随之而来的问题就是在Visual Studio编译
02、docker介绍Docker 官网：http://www.docker.com
Github Docker 源码：https://github.com/docker/docker
--docker安装：
--sudo yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2
--sudo yum-config-
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2024-10-26 18:51:49
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引用：为了防止参考链接失效，粘贴如下，自己会根据实际安装过程的变化更新教程：英伟达cuda和驱动直接安装网站给的方式装即可。docker安装：使用存储库进行安装首次在新的主机上安装Docker CE之前，需要设置Docker存储库。之后，您可以从存储库安装和更新Docker。一、Docker CE1. Install更新apt软件包索引：$ sudo apt-get update1安装软件包以允许
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2023-07-28 11:24:41
111阅读
Python学习工具安装第六期 — Windows下 Cuda的下载与安装预导知识这一期我们来介绍如何在Windows上安装CUDA，使得对图像数据处理的速度大大加快，在正式的下载与安装之前，首先一起学习一下预导知识，让大家知道为什么使用GPU可以加速对图像的处理和计算，以及自己的电脑是否可以使用GPU加速。写在前面：在深度学习中，我们常常要对图像数据进行处理和计算，而处理器CPU因为需要处理的事
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2023-10-18 22:21:14
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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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深入浅出谈CUDA－CUDA详解(3)
7. 利用 CUDA 进行运算到目前为止，我们的程序并没有做什么有用的工作。所以，现在我们加入一个简单的动作，就是把一大堆数字，计算出它的平方和。首先，把程序最前面的 include 部份改成：#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <cuda_run
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2024-08-19 15:47:01
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文章目录准备工作一、nvidia1.卸载旧驱动2.查看适合本机的nvidia驱动3.根据自身情况选择适合的nvidia版本，我这里安装的是nvidia-4603.重启一下二、CUDA cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run1.CUDA下载2.nouveau驱动，nvidia安装失败也可以先禁用这个驱动重新试试3.执行安装脚本4.添加环境变量5.验证二、CUDNN cudn
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2024-06-25 14:08:52
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# 如何在Python中安装dlib和cuda
## 引言
Python是一种流行的编程语言，广泛应用于机器学习和计算机视觉领域。dlib是一个功能强大的机器学习库，提供了许多先进的计算机视觉算法。为了充分利用dlib的功能，我们需要安装它的依赖库之一cuda。本文将教你如何在Python中安装dlib和cuda。
## 安装流程
以下是安装dlib和cuda的步骤概览：
| 步骤
原创
2024-01-08 03:54:24
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Python各种包问题汇总，更新ing1、PIL与PILLOW1.1 PIL与PILLOW1.2 conda 安装pillow失败与解决方案1.2.1失败现象1.2.2解决方案1.3反思与挖掘1.3.1 pip 与conda1.3.2 conda中的channel（源）1.3.3Lib\site-packages与Anaconda3\pkgs2.python 离线包的安装3.python中图像处
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2024-09-12 12:36:58
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# 在Docker容器中安装CUDA
## 介绍
CUDA是NVIDIA公司开发的一种并行计算平台和应用程序编程接口。它允许开发人员使用C/C++、Fortran等编程语言来利用NVIDIA GPU的并行计算能力。在使用CUDA进行深度学习、科学计算等任务时，通常需要在机器上安装CUDA工具包。本文章将介绍如何在Docker容器中安装CUDA并进行配置，以便在容器内运行GPU加速的应用程序。
原创
2023-09-11 11:54:07
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