第七章 树1.求树的深度class Solution {
public int maxDepth(TreeNode root) {
if(root == null)return 0;
return Math.max(maxDepth(root.left),maxDepth(root.right)) + 1;
}
}思路：递归。 将root.left和
1 安装CUDA1.1 查找Nvidia适用的CUDA版本桌面右键，【打开 NVIDIA控制面板】 查看【系统信息】 查看NVIDIA的支持的CUDA的版本，下图可知支持的版本是 10.1 1.2 下载CUDACUDA下载官方网址https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive找到适合的版本下载
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2024-08-26 14:49:15
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最近准备学Linux，首先得准备好Ubuntu18.04，教程很多。 直接进入正题吧[1] 安装Pycharm—>Pycharm安装 激活的话，tb解决省事[2] 安装完会发现桌面上没有快捷方式，估计你们也应该没有，可以看这个博客—>Pycharm桌面快捷方式[3] 安装Anaconda Python3.6版本，我使用的是清华源按照这个博客里写的下载，版本不用太高，接着看这个博客安装教
2021/2/4 安装cuda+cudnn（参考:https://geek-docs.com/pytorch/pytorch-tutorial/pytorch-optimization.html） 我之前已经安装好了查看了一下我安装的cuda版本是11.1，但查看了这个网站,https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_
安装基于TensorFlow 2.10.1、CUDA 11.8、cuDNN 8.8.1以及PyTorch 2.0.0的深度学习环境涉及到多个组件的协调安装。以下是一个大致的步骤指南：1. 安装CUDA 11.8下载CUDA Toolkit 11.8： 访问NVIDIA官方网站，下载与你的操作系统和硬件兼容的CUDA Toolkit 11.8安装包。安装CUDA Toolkit： 按照官方安装指南进
原来的系统及相关配置： ubuntu18.04 + CUDA10.1 + cuDNN7.6.4 由于需要测试的source code使用的是tensorflow1.2版本，需要CUDA8.0支持，故尝试在已有的10.1版本的情况下安装CUDA8.0。过程中踩过一些坑，特此记录下来。0. 下载安装CUDA8.0https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-down
本文安装环境： - 双显卡： intel 集显 + nvidia 独显 - Ubuntu 18.04.4 - CUDA 11.7 1. Deb 安装包是个坑 (不要用这种方法！)使用 Deb 安装包 cuda-repo-ubuntu1404-8-0-local_8.0.44-1_amd64.deb，安装完成之后，重启出现黑屏， - 出现黑屏后解决方法： （1）
# Anaconda 配置 PyTorch + CUDA 12 版本的详细指南
在深度学习领域，PyTorch 是一个非常流行的框架，而 CUDA 则是用于加速深度学习模型训练的重要工具。本文将介绍如何在 Anaconda 环境下安装与配置 PyTorch 和 CUDA 12，并附带代码示例、流程图和甘特图，以帮助您快速上手。
## 安装前的准备
在开始之前，确保你的系统上已经安装了 Ana
CUDA samples系列 0.4 cppOverload基础知识int与int2类型强制类型转换函数指针函数重载设定核函数属性ShareMemory源代码解析 基础知识这份代码介绍了核函数重载的方法，先介绍一些需要的基础知识。int与int2类型int是四个字节，32位； int2类型是2个int，可以分为2个int：int2 position；
position.x = 1;
positi
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2024-04-24 11:07:36
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方 形 共 享 内 存 使用共享内存可以直接缓存具有方形维度的全局数据。方形矩形的简单维度可以很容易从二维线程索引中计算出一维内存偏移。下图显示了一个共享内存块，它在每个维度有32个元素，且按行主序进行存储。上部的图显示了一维数据布局的实际排序，下部的图显示了带有4字节数据元素和存储体映射的二维共享内存逻辑视图。 使用下面的语句静态声明一个二维共享内存变量：__shared__ int til
# Windows下CUDA 12.2对应的PyTorch版本
随着深度学习领域的不断发展，PyTorch作为一个广受欢迎的深度学习框架，得益于其灵活性和强大的社区支持。在使用PyTorch进行GPU加速时，CUDA（Compute Unified Device Architecture）是必不可少的工具。本文将介绍Windows上CUDA 12.2所对应的PyTorch版本，并提供相关的代码示
文章目录下载arucoopencv安装opencv编译配置编译配置测试代码aruco编译配置aruco编译aruco配置参考文章 下载arucoaruco官网源码下载aruco opencvVS2019配置OpenCV（windows）安装opencv编译配置编译输入编译的源代码路径和编译后文件存放地址（可以自己定义），点击configure选择vs2019即可运行之后，会有很多红色目录，然后手
tensorflow-gpu+电脑win10+gtx1050ti显卡配置心得防坑指南！！！! 01 ##cuda的选择 这里建议使用CUDA8.0的版本，因为小编之前下载安装了一个CUDA9.0的版本，好像是不能用的哦。官网下载CUDA8.0 https://developer.nvidia.com/cuda &n
win11电脑安装 tensorflow-GPU+cuda11前言我新买的电脑是AMD的cpu+NVIDIA的3050GPU想试一试这个电脑跑深度学习，就安装一下tensorflow记录一下安装Anconda这个往上下载默认安装即可，不做描述使用命令行新建一个tensorflow的环境conda create --name tf python=3.7安装时候有一个需要确认输入 y即可创建完成切换到
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2024-03-18 22:18:47
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众所周知，TensorFlow GPU版相比CPU版可以依托显卡强大的算力来发挥深度学习更好的性能。在此之前我尝试安装过多次TensorFlow GPU版，但是都是出现各种错误。这里我给大家总结一下我遇到的错误： 下面这种错误就是你安装的CUDA版本和你安装的TensorFlow版本没有相对应，这里我安装了CUDA10，TensorFlow版本是1.10。从错误提示也可以看出来这个TensorFl
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2024-04-22 22:34:25
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总结：直接在官网生成最新版命令安装（最好不要用国内镜像源），如果torch.cuda.is_available()返回False，升级显卡驱动，基本上可以解决。pytorch安装pytorch官网选择要安装的版本和安装方式（建议选择Conda安装最新版），会自动生成安装命令，打开 Anaconda Prompt ，直接复制命令安装就可以了。特别注意：如果电脑有NVIDIA独立显卡，选择对应的CUD
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2023-10-30 14:26:11
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1.设备分配torch.cuda 用于设置和运行 CUDA 操作。它会跟踪当前选定的GPU，并且您分配的所有CUDA张量将默认在该设备上创建。所选设备可以使用 torch.cuda.device 环境管理器进行更改。 一旦分配了张量，您就可以对其执行操作而必在意所选的设备如何，并且结果将总是与张量一起放置在相同的设备上。 默认的情况下不允许进行交叉 GPU 操作，除了 copy_() 和其他具有类
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2024-02-09 11:20:29
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概念介绍什么是GPU？GPU全称是Graphics Processing Unit，即图形处理器，是一种专门进行绘图运算工作的微处理器。虽然GPU在游戏中以3D渲染而闻名，但是GPU相较于传统的专为通用计算而设计的CPU，GPU是一种特殊类型的处理器，具有数百或数千个内核，经过优化，可并行运行大量计算，对运行深度学习和机器学习算法尤其有用。GPU允许某些计算机比传统CPU上运行相同的计算速度快10
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2023-07-23 21:47:22
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0. 前言对于一些特殊的算子, 我们需要进行定制其前向和反向的过程, 从而使得其能够获得更快的速度, 加速模型的训练. 这样, 我们自然会想到使用PyTorch的cuda扩展来实现, 这里, 我将以一个简单且易于理解的例子出发, 详细的介绍如何构造一个属于你的cuda扩展.1. 为什么需要写cuda扩展?由于我们的一些特殊结构可以由基础的pytorch提供的算子进行组合而形成, 但是, 其问题是[
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2023-10-07 21:38:58
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Pytorch-GPU，Cuda，Cudnn说明说明：网络上很多教程只是把流程走了一遍，可能跟着操作走，能够达到目的，但是总缺少点什么，没有理解每个步骤的意思，所以来分享一下1：Cuda因为自己的电脑是刚重装系统，此时是没有Cuda的，需要自己安装Cuda，也就是说你输入nvcc -V，提示'nvcc' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件 所以说，在安装Pytorch之前，需要安装
