系统CUDA与conda安装的cudatoolkit关系PyTorch安装时，使用conda会安装对应版本的cudatoolkit与cudnn，而系统中也安装了cuda与cudnn，系统中的cuda是conda安装的cudatoolkit的超集 使用以下代码来查看cuda版本与路径import os
import torch
from torch.utils import cpp_extensio
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2023-11-14 07:19:31
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CUDA学习CUDA 入门基础知识CPUCPU（Central Processing Unit）是一块超大规模的集成电路，是一台计算机的运算核心（Core）和控制核心（ Control Unit）。它的功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。CPU与内部存储器（Memory）和输入/输出（I/O）设备合称为电子计算机三大核心部件。CPU主要包括运算器（算术逻辑运算单元，ALU，Arit
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2023-10-24 08:50:07
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大纲概述关于查看的方法查看显卡型号查看驱动版本查看CUDA版本查看显卡状态更新/下载显卡驱动（如果有需要）更新/下载CUDACUDA版本选择CUDA安装安装成功检验cuDNN安装GPU版本的pytorch安装GPU版本的tensorflow安装 概述要想使用DGL需要基于后端，这里选择pytorch作为后端（其它的比如说有tensorflow）。要想使用PyTorch可以选择GPU和CPU两个版
一、安装前要知道的事情：pytorch是基于CUDA的深度学习框架，因此，pytorch的版本必须依赖于cuda toolkit的版本CUDA Toolkit可以理解成一个工具包，主要包含了CUDA-C和CUDA-C++编译器、一些科学库和实用程序库、CUDA和library API的代码示例、和一些CUDA开发工具。cuDNN是基于CUDA的深度学习GPU加速库，有了它才能在GPU上完成深度学习
# PyTorch代码在CUDA和CPU上跑的区别
## 引言
在深度学习领域，PyTorch是一个流行的开源深度学习框架。它不仅可以运行在CPU上，也支持NVIDIA的CUDA（Compute Unified Device Architecture）来加速计算。在这篇文章中，我们将深入探讨PyTorch代码在CUDA和CPU上的运行区别，结合实际代码示例，帮助大家更好地理解这两者的优势与劣势
没有区别
原创
2022-11-16 19:30:06
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# CPU和CUDA效率对比：PyTorch 实现指南
在深度学习中，了解CPU和GPU（使用CUDA进行加速）之间的效率对比是非常重要的，尤其是在使用PyTorch框架时。以下是实现这一功能的具体流程及步骤。
## 流程概述
我们将通过以下步骤比较CPU和CUDA（GPU）的效率：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 准备工作环境（安装PyTorch等必要
使用cv2读取并加载数据使用 OpenCV (cv2) 库来读取图像文件，相对于 PIL.Image，OpenCV 具有更快的读取速度和更强的图像处理功能，尤其适用于图像预处理、增强等操作。下面是一个使用 OpenCV 读取图像并转换为 PyTorch 张量的例子：import cv2
import torch
class CustomDataset(torch.utils.data.Datas
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2023-09-29 09:37:31
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从硬件来分析，CPU和GPU似乎很像，都有内存、cache、ALU、CU，都有着很多的核心，
原创
2023-06-07 15:45:10
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只有是Action时，才会执行立即操作。 Transformation是 lazy的操作，不会立即执行，执行Transformation的算子时，会返回一个新的RDD,依赖上一个RDDtransformation：
1、sortBy ： 对于RDD的是非元组型，rdd1.soreBy(x=>x),元组型按value排序
rdd.soreBy(_._2)（进行shuffle）
2、sort
因为需要用电脑跑深度学习的代码，先在自己的电脑配置了一遍环境，但是内存小了，又在学校的机房配置了一遍环境，也算踩了无数坑得到的深度学习环境配置详细版本！ 配
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2024-07-04 15:52:16
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目录前言一、CUDA的安装1.确认自己的电脑是否可以使用CUDA2.下载CUDA二、cuDNN的安装1.下载cuDNN2.安装cuDNN三、Anaconda环境的配置四、Pytorch的安装五、验证总结前言本文是在Windows10，Anaconda上安装Pytorch+CUDA的环境，包含下载-安装-验证的全过程，很详细的教程，对初学者极其友好！版本如下：CUDA 11
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2024-01-27 13:00:57
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Pytorch自定义C++/CUDA扩展翻译自：官方文档PyTorch 提供了大量与神经网络、张量代数、数据整理和其他操作。但是，我们有时会需要更加定制化的操作。例如，想要使用论文中找到的一种新型的激活函数，或者实现自己设计的算子。在 PyTorch 中集成此类自定义操作的最简单方法是使用 Python 扩展这里概述的 Function 和 Module 。这里已经提供了自动微分的全部功能（无需编
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2023-12-01 13:44:04
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一、基本信息首先大家要明白这两个分别是干嘛的，pytorch是一个图形计算的python依赖包。通常还跟着torchvision等包一起安装。它是可以通过pip，conda甚至pycharm下载安装的。而CUDA是一个是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台，相当于一个计算机用的计算器。CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。因此你一定要有GPU才能
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2023-08-11 08:45:47
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它包含CUDA指令集架构以及GPU，GPU为并行的计算方式，其基于的计算架构CUDA进行并行计算。
原创
2023-06-08 17:48:24
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文章目录1.先安装anaconda2.cuda 10.2及cudnn的安装2.1cuda 10.2下载及安装2.2 cudnn的安装3安装Pytorch3.1配置下Anaconda的下载源3.2 创建名字为pytorch的虚拟环境3.3激活环境3.4 验证一下4 jupyter 创建基于pytorch这个虚拟环境的文件4.14.2修改anaconda jupyter默认路径 1.先安装anaco
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2023-07-23 21:45:36
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搭建pytorch深度学习环境（cuda-GPU版本、cudnn）避坑指南 文章目录搭建pytorch深度学习环境（cuda-GPU版本、cudnn）避坑指南前言一、版本了解二、安装步骤1.下载cuda2.下载cudnn3.安装pytorch三、几点提示 前言安装pytorch环境心得&注意点：<1>心得：搭建pytorch环境最需要注意的就是版本问题<2>注意点：
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2023-07-23 21:46:03
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最近开始学习pytorch深度学习框架，CPU版本安装之后跑demo风雨无阻，可是想使用更牛的GPU进行训练时，遇到了一些不理解的地方。在进行环境搭建的时候，一般需要安装显卡驱动、cuda、cudnn等这些常见的组件，但是并不知道他们的作用是什么，为什么要安装这些？概念区分显卡输出显示图形的任务，计算机组成成分之一，市面上常见的显示芯片（GPU）主要有NVADIA和AMD两大厂商，就是我们常见的N
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2023-10-23 20:48:13
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推荐使用to(device)的方式，主要原因在于这样的编程方式更加易于扩展，而cuda()必须要求机器有GP
原创
2022-07-24 00:05:41
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Pytorch安装如何使用命令确认CUDA版本一、NVIDIA版本确认命令解析二、Pytorch对应的NVIDIA版本选择 一、NVIDIA版本确认命令解析在使用深度学习的Pytorch库时，我们通常需要先了解CUDA的版本，然后根据CUDA的版本来选择我们需要的Pytorch版本。一般情况下，我们通常会在网上找到两个用于查看CUDA的命令，nvcc -V
nvidia-smi而有时候使用这两个
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2024-06-15 20:37:47
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