问题描述：今天复现别人的代码，发现环境要求跟我原来的环境相差太多，所以打算重新创建一个 新的虚拟环境，当然创建一个虚拟环境还是很简单的，之后简单说明一下，最后发现创建的新环境下的cuda不可用，也就是torch.cuda.is_available()=fulse，当然我的其他环境能正常使用，所以按照我的情况只能是torch安装出错。不信的话使用指令：python
import torch
prin
Huawei MateBook 14 2020 款安装 Pytorch发现似乎原本 cuda10.2 已经默认安装好，没有独立安装 cuda 安装包，不知道后面是否会出问题。直接按照官网命令 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch 安装 pytorchPS: 发现完全可以使用，且较为好用。应该
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2024-07-29 18:08:00
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Win10下Pytorch的cuda环境配置jupyter notebook出现如下问题：显卡型号为NVIDIA GeForce RTX 3050 Ti使用torch.cuda.is_available()判断显示True,但是无法将tensor数据加载到GPU上。根据错误提示，显示**CUDA*型号不兼容。查看显卡CUDA版本 打开Anaconda Prompt，输入命令nvidia-smi（命
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2023-08-11 15:36:04
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目前深度学习中比较主流的框架Pytorch，如何支持GPU环境。安装教程如下：首先安装CUDA和cudnn： CUDA(ComputeUnified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 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。(官方解释)下载地址：CUDA Toolkit 11.5 Upda
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2023-10-09 15:11:27
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torch.cuda.is_available函数总返回False问题解决一、问题描述（使用网上两种解决方法仍不能解决）1. 网上总结的方法一：根据自己cuda版本按照官网提供的安装命令安装pytorch2. 网上总结的方法二：去NVIDIA官网安装最新驱动二、问题分析三、解决方法 一、问题描述（使用网上两种解决方法仍不能解决）在import pytorch后，使用以下函数：torch.cuda
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2023-11-03 07:21:18
297阅读
通过举例说明如何给pytorch 加入有趣的新 CUDA 算子（包括前向和反向）。本文的代码，在 win10 和 linux 均可直接编译运行
原创
2024-07-31 11:30:16
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在使用 PyTorch 进行深度学习时，调用 CUDA 加速时电脑重启的问题频频困扰着我。经过近几天的研究与排障，我逐渐梳理出了一套有效的解决方案。接下来，我将详细记录“pytorch调用cuda电脑重启”这一问题的解决过程，旨在帮助有同样困扰的开发者们找出问题，并顺利解决。
### 环境准备
首先，确保你的开发环境兼容 PyTorch 和 CUDA。我们需要确认以下技术栈的兼容性以避免潜在问
目录CUDA Fortran的优化准则前言优化准则一：按存储顺序优化数组的访问优化准则二：充分利用数组的整体运算优化准则三：使用临时变量优化准则四：尽量使用内置子程序优化准则五：尽量避免速度较慢的运算操作优化准则六：谨慎使用逻辑判断和分支结构CUDA Fortran的优化准则前言本文内容出自《GPU并行算法--N-S方程高性能计算》(白智勇，李志辉 著） 有少许精简，但不影响整体逻辑。CUDA F
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2023-11-21 08:31:52
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# 项目方案：基于Pytorch的GPU加速深度学习模型训练
## 项目简介
本项目旨在利用Pytorch框架与CUDA技术，实现对深度学习模型的GPU加速，加快模型的训练速度和提高效率。通过调用GPU资源，提升模型在大规模数据集上的训练效果。
## 技术实现
在Pytorch中，通过`torch.cuda`模块可以方便地调用GPU资源。首先需要检查系统是否支持CUDA，然后将数据和模型加载到
原创
2024-05-29 04:44:57
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为什么pytorch是动态的简单来说，说因为pytorch传入的参数可以动态修改，我们甚至可以在循环里修改，其次呢就是框架可以自动求导具体是什么原理就不过多介绍了gpu加速mac用户不支持gpu这个东西，拜拜hiahiahia简述只有Nvidia厂家且支持cuda模块的gpu才可以加速（amd yes不了了）我们可以在官网查看https://developer.nvidia.com/cuda-gp
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2023-10-22 08:56:20
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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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编写并调用自定义CUDA Pytorch算子
原创
2022-12-08 14:44:36
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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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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
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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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调用CUDA反而变慢了：原因与解决方案
在使用PyTorch等深度学习框架时，GPU加速通常能显著提升训练速度。然而，许多用户在调用CUDA后却发现性能反而变慢。这一现象可能因多种因素引起，本文将探讨其中的一些原因，并提供解决方案。
### CUDA的工作机制
首先，我们需要了解CUDA的工作机制。CUDA是NVIDIA开发的并行计算平台，能够利用GPU对大量数据进行并行
# TensorFlow与PyTorch在CUDA调用上的差异
在深度学习的领域中，TensorFlow和PyTorch是两种最受欢迎的框架。虽然它们都可以与NVIDIA的CUDA技术结合使用以加速计算，但在实现细节上存在明显的差异。本文将探讨“TensorFlow可以调用CUDA但PyTorch不行”的观点，并通过示例代码和图示说明两者的工作机制。
## 为什么CUDA很重要？
CUDA（
目录0.引言1.显卡驱动2.cuda3.cudnn4.torch5.问题 0.引言网上有关cuda安装教程很多，一步步照搬可能由于中间部件下载版本不同，导致后面无法成功安装，需要卸载重装的尴尬局面。为此，列出相关需要注意的点，请在安装前确保可下载的版本信息。首先从获得一块显卡开始。共需要安装的部件有：显卡驱动（下载可执行文件exe安装）cuda（cuda toolkits）（下载可执行文件exe
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2024-09-01 19:29:47
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至此三种编译cuda算子并python调用的方式基本都囊括了，下一篇教程将讲讲PyTorch如何将自定义cuda算子加入到计算图中.com
原创
2024-07-30 15:01:01
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