文章目录1、安装环境1.1、检查系统环境1.2、下载安装pytorch1.3、下载安装torchvision1.3、测试安装是否成功2、yolov8测试2.1、官方python脚本测试2.2、tensorrt 模型转换2.3、tensorrt c++ 测试 1、安装环境1.1、检查系统环境检查系统环境、安装jetpack版本，执行 cat /etc/nv_tegra_release 和 su
注意： anaconda没有设置环境变量的原因本机没有将anaconda的安装地址加入到PATH环境变量中，在安装anaconda时勾选添加环境变量，弹出红色提示信息Not recommended.This can lead to conflicts with other applications.Instead,use the Command Prompt and PowerShell menu
运行 pytorch gpu 时，报这个错 网上有很多人也遇到这个问题，有人说是 CUDA 和 cudnn 的版本匹配问题，有人说需要重装 Pytorch，CUDA，cudnn。我看了官网，版本是匹配的，试着重装了也不管用，而且我按照另一个系统的版本装也不行。可以看到每次报错都在 conv.py 这个文件，就是在做 CNN 运算时出的错。解决方法是引入如下语句import torch
torch.
gcc与cmake的关系1.gcc是GNU Compiler Collection（就是GNU编译器套件），也可以简单认为是编译器，它可以编译很多种编程语言（括C、C++、Objective-C、Fortran、Java等等）。2.当你的程序只有一个源文件时，直接就可以用gcc命令编译它。3.但是当你的程序包含很多个源文件时，用gcc命令逐个去编译时，你就很容易混乱而且工作量大4.所以出现了mak
目录一、有NVIDIA显卡1.CUDA安装2.检查CUDA是否安装成功3.安装cuDNN4.检查cuDNN是否安装成功5.安装pytorch5.1 Anaconda3安装pytorch5.2验证是否安装成功 一、有NVIDIA显卡1.CUDA安装查看本地电脑所支持的 CUDA版本在电脑的右下角找到 NVIDIA控制面板，双击打开点击 【系统信息】【组件】 栏里的 CUDA 所支持的版本。（我这里
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2023-10-18 21:03:45
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一、快速确定版查看cuda
nvcc -V
查看cudnn
dpkg -l | grep cudnn
二、历史方法
有一些已经失效，这里仅仅作为备选
查看cuda
方法一
&
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2024-01-18 22:47:43
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记录下自己的安装过程orz Ubuntu 20.04 Anaconda 2023.03 Pytorch 2.0 CUDA 11.7 文章目录Anaconda安装取消自动激活baseConda的命令自动补全新建一个conda环境删除一个conda环境Pytorch Anaconda安装Anaconda官网下载安装包。https://www.anaconda.com/ 终端下用bash运行下载的xxx
文章目录前言一、前期环境检查1、版本对应2、检查自己电脑可支持的最高cuda版本二、安装步骤1、Python环境2、TensorFlow-gpu安装3、下载cuda工具并安装4、根据cuda版本下载对应的cudnn三、测试是否安装成功四、遇到的问题前言本文记录了安装TensorFlow-gpu版本的全教程。安装TensorFlow-gpu版本需要安装Python环境、TensorF
文章目录0. 前提1. 安装anaconda2. 确定有Nvidia GPU3. CUDA、cudnn下载和安装3.1 下载3.1.1 下载CUDA3.1.2 下载cuDNN3.2 安装3.2.1 安装CUDA3.2.2 安装cuDNN3.3 配置环境变量3.4 测试CUDA3.5 测试算力4. 创建虚拟环境（pytorch）5. 安装torch包3.出现的错误 0. 前提主要步骤 1.安装an
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2023-11-17 20:04:51
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# PyTorch 输出 CUDA 和 CuDNN 版本
在使用 PyTorch 进行深度学习任务时，了解当前环境中所使用的 CUDA 和 CuDNN 版本非常重要。CUDA 是 NVIDIA 提供的用于进行通用并行计算的并行计算架构，而 CuDNN 则是 NVIDIA 提供的用于深度神经网络加速的库。在 PyTorch 中，CUDA 和 CuDNN 通常用于加速张量计算和深度神经网络的训练和推
原创
2023-12-26 06:22:44
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软硬件环境： python 3.6.5 Ubuntu 18.04 LTS Pytorch 1.1.0 NVIDIA TITAN XP 8GB准备工作到github把HRNet代码clone或downloads下来，具体链接：https://github.com/stefanopini/simple-HRNet clone代码： git clone https://github.com/stefan
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2024-07-31 18:41:11
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# PyTorch CUDA和CuDNN对应版本
在使用深度学习框架PyTorch进行GPU加速训练时，CUDA和CuDNN是两个非常重要的组件。CUDA是英伟达的并行计算平台和编程模型，用于在GPU上进行加速计算。而CuDNN是英伟达深度神经网络库，提供了一系列用于深度学习的高性能算法。
PyTorch作为一个基于Torch的开源机器学习库，也支持CUDA和CuDNN的使用。但是，不同版本的
原创
2024-01-21 10:41:58
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# PyTorch查看cuDNN的使用与重要性
在深度学习领域，库的速度和性能是至关重要的因素。PyTorch作为一个深受欢迎的深度学习框架，其内部利用了NVIDIA的cuDNN库进行高性能的深度学习计算。了解如何查看和确保你的PyTorch在使用cuDNN，可以帮助我们更好地调整和优化模型，从而提高训练效率。
## 什么是cuDNN？
cuDNN（CUDA Deep Neural Netw
# PyTorch内置CuDNN：深度学习加速的秘密武器
在深度学习的训练过程中，计算性能是一个至关重要的因素。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，其内置的CuDNN（NVIDIA CUDA深度神经网络库）极大地提升了GPU的计算效率。本文将简单介绍CuDNN的背景知识、在PyTorch中的应用，以及如何利用它加速深度学习模型的训练。
## CuDNN简介
CuDNN是NVIDIA为深
作者：chen_h （一）pytorch学习笔记（二）pytorch学习笔记（三）pytorch学习笔记快速搭建法Torch 中提供了很多方便的途径, 同样是神经网络, 能快则快, 我们看看如何用更简单的方式搭建同样的回归神经网络.快速搭建我们先看看之前写神经网络时用到的步骤. 我们用 net1 代表这种方式搭建的神经网络.class Net(torch.nn.Module):
def _
# PyTorch 测试 cuDNN 的使用与实践
在深度学习领域，使用 GPU 进行加速是当前普遍的做法, 在 NVIDIA 的 GPU 上，cuDNN 库能够显著提升卷积神经网络（CNN）的性能。本文将介绍如何在 PyTorch 中测试 cuDNN 是否可用，以及一些相关的代码示例。
## cuDNN 简介
cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是
# 深入理解 PyTorch 与 cuDNN 的版本控制
在深度学习领域，PyTorch 是一种广泛使用的框架，而 cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）则是 NVIDIA 提供的加速库，优化了深度学习训练和推理的性能。因此，选择合适的 PyTorch 和 cuDNN 版本对提高模型训练效率至关重要。本文将为您深入介绍这两者的版本关系，并提供相应的代码示例
原创
2024-08-27 09:11:42
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# PyTorch 测试 cuDNN
在深度学习中，GPU 加速已经成为提高训练速度的重要手段。PyTorch 是一个深受欢迎的深度学习框架，它提供了对 CUDA 和 cuDNN 的原生支持，使得在 GPU 上的计算更加高效。本文将介绍如何在 PyTorch 中测试 cuDNN 并确保其正确安装，最后，我们还将展示一些代码示例以及状态图。
## 什么是 cuDNN？
cuDNN（CUDA D
一、判断显卡种类判断你当前电脑的显卡是NVIDIA（N卡）还是AMD（A卡），Pytorch需要基于NVIDIA的显卡（N卡）上运行，A卡就不行了。二、安装CUDA、CUDNN（一定要注意对应版本！！！）2.1 安装CUDA1.判断电脑应该装什么版本的CUDA。方式一：NVIDIA 控制面板中查看方式二：CMD查看CMD中输入：nvidia-smi查看到本机可装CUDA版本12.0，版本向下兼容，
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2023-08-10 18:15:46
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前言：可以用anaconda，也可用pip下载，前者对应所有语言均可，后者是只针对python的库。可以用命令行下载，也可以下载到local本地中。用命令行时，可以在官网直接下载，也可以用清华镜像源下载。前者网络可能会出现断联状况，下载较慢；后者配置环境可能存在问题，需要慢慢协调。总之耐下性子，多学多试，自然会摸索出来。PyTorch的安装方法一：本地下载，命令行配置写完笔记，结果虽然这几个组件都
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2024-03-01 13:53:04
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