为了学习深度学习，我们需要安装pytorch框架，但是官网上的命令直接运行往往并不能安装成功，因此这里提供一种简单易行的安装方法，安装可行性高。一、环境要求：Anaconda 1.未安装的需要去Anaconda官网上下载安装：Anaconda | T
转载
2023-12-05 13:38:55
1746阅读
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
转载
2024-02-09 11:20:29
155阅读
文章目录1. 配置conda虚拟环境2. 安装Pytorch2.1 官网安装2.2 清华镜像安装2.3 anaconda网站自选安装3. 验证参考资料 1. 配置conda虚拟环境（1）打开Anaconda Prompt（2）输入命令conda create -n pytorch python = 3.6 接着输入y，便可完成pytorch虚拟环境创建。（3）进入Pytorch虚拟环境 输入：c
转载
2023-07-23 21:42:08
161阅读
torch.cuda会记录当前选择的GPU，并且分配的所有CUDA张量将在上面创建。可以使用torch.cuda.device上下文管理器更改所选设备。但是，一旦张量被分配，您可以直接对其进行操作，而不考虑所选择的设备，结果将始终放在与张量相同的设备上。默认情况下，不支持跨GPU操作，唯一的例外是copy_()。 除非启用对等存储器访问，否则对分布不同设备上的张量任何启动操作的尝试都将会引发错误。
转载
2024-06-26 08:10:24
199阅读
文章目录一、CUDA和CUDNN版本选择和下载？二、安装CUDA和cuDNN三、安装Pytorch YOLO入门实例，运行在CUDA和Pytorch基础上，可供参考。一、CUDA和CUDNN版本选择和下载？查看自己电脑适应的CUDA版本，如下图，打开英伟达控制面板，左下角点击系统信息，后点击组件。 CUDA下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolki
转载
2023-11-18 20:59:18
207阅读
PyTorch的安装及CUDA环境配置PyTorchCUDAcuDNN PyTorchAn open source machine learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment.选择安装版本：默认选择稳定版本即可，如需要指定版本，可在历史版本中寻找安装
转载
2023-09-14 18:09:34
97阅读
深度学习环境搭建--PyTorch安装--2022-7-19前言检查是否需要更新驱动下载PyTorch和Python的对应版本Anaconda创建环境 前言第一次装环境非常痛苦，遇到的问题巨多，好在人没事，已经是很大的幸运了。(#_#)检查是否需要更新驱动首先进入NVIDIA控制面板界面 点击系统信息，进入查看，选择组件即可查看支持的CUDA版本，我这里显示的是CUDA 11.7.99 (这里有
转载
2024-08-17 09:21:39
1413阅读
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
转载
2023-10-30 14:26:11
206阅读
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
转载
2023-07-23 21:47:22
204阅读
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[
转载
2023-10-07 21:38:58
166阅读
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
目录1.先查看电脑的GPU支持的CUDA版本 （1）下载CUDA （2）安装CUDA （3）查看CUDA是否安装成功 2. 下载cuDNN，配置 （1
转载
2023-12-16 23:15:55
1278阅读
PyTorch 1.6学习安装Pytorch新手学习建议使用Anaconda工具,否则会遇到tensorboard使用不方便,可视化不强等问题,但是如果不使用tensorboard也可以使用Pycharm的Python Console进行编写学习.Pytorch有一个极大的优点 — 极简的安装!Pytorch官网上安装CPU与GPU版本时,均可直接使用Anaconda与pip工具"一键安装"!这里
转载
2023-10-06 23:01:33
362阅读
# CUDA和PyTorch：加速深度学习的利器
引言：深度学习在近年来取得了巨大的成功，并在各个领域都得到了广泛应用。然而，深度学习模型的训练和推理过程通常非常耗时，需要大量的计算资源。为了加速深度学习任务，GPU计算成为了一种常见的选择。CUDA和PyTorch是两个常用的工具，能够帮助我们充分利用GPU的计算能力，提高深度学习任务的效率。
## CUDA简介
CUDA是由英伟达（NVI
原创
2024-01-02 03:40:12
76阅读
# 使用 PyTorch 实现 CUDA 加速：新手指南
如果你刚入行，并想利用 PyTorch 结合 CUDA 加速深度学习任务，别担心！这篇文章将一步一步指导你完成这一过程。以下是实现 PyTorch CUDA 的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装 CUDA 驱动程序和 PyTorch |
| 2 | 验证 CUDA 是否安装成
原创
2024-10-28 04:08:02
22阅读
我要疯了，不管了先试试再说：一、CUDA ToolKit 安装如果没有驱动，也可以去这里，下载官方推荐的适合的驱动。0、查看自己电脑的显卡驱动版本1、显卡驱动支持的CUDA版本查看 或者查官方文档2、cuda toolkit下载根据我要装的pytorch支持的cuda版本、并且cuda版本要在我自己电脑的驱动版本之下，选择安装cuda11.1当前pytorch安装以往pytorch安装
CUDAt
转载
2024-08-22 06:25:48
966阅读
cuda+cudnn→pytorch简述确定显卡驱动程序安装cuda下载cuddn并配置cuda。使用anaconda配置pytorch验证pytorch是否安装成功 简述cuda是专为GPU设计的软件，其目的是开发GPU的计算能力。cudnn是cuda所需的包。pytorch是为深度学习开发的python库。该库需要cuda的支持。确定显卡驱动程序一张显卡需要合适的驱动才能发挥最优性能，配置p
转载
2023-06-25 14:49:49
260阅读
0x01 GPU如何加速深度学习深度学习的实现似乎很复杂，但是其本质上还是一堆高等代数。常用的运算还是比如矩阵加法和矩阵乘法。比如，我们对一个向量套一个sigmoid函数：如果只用CPU来做计算的话，它的计算过程是：逐个对求sigmoid函数值，然后扔到向量里面。有两种方法可以加快计算速度。第一种是加快CPU的计算速度，这要求增加时钟频率。能耗关系公式是： 。其中 是常数， 是电压， 是频
转载
2024-06-18 09:44:24
58阅读
1.在NVIDIA官网搜索并安装自己电脑对应的显卡驱动建议安装440，450版本的驱动，太新的容易出问题，如cuda不兼容啥的。。。附上链接2.cuda10.0及对应cudnn安装2.1 cuda10.0下载链接如下，按图中所示下载即可。https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&tar
转载
2023-08-07 20:56:56
1248阅读
文章目录前言问题分析1、使用了镜像下载，误下成cpu版本解决方法：2.pytorch版本与CUDN不配套解决办法：验证附CUDN版本号查看方式 及 CUDN版本号与pytorch版本对应关系，以便自查 CUDN版本号查看方式 ： 前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：安装完cudatoolkit和GPU版本的pyTorch、pytorchvision、 torchaudio后，使用官网提供
转载
2023-11-30 12:28:56
104阅读
