建议收藏 | TensorFlow 与 cuda cudnn版本对应表 转载 AI算法与图像处理 2021-06-24 15:05:03 文章标签 经验分享 文章分类 代码人生 不知道你是否遇到过,由于版本不对应的问题导致配置环境非常痛苦。 下面是TensorFlow 官方的对照表,可以随意食用 赞 收藏 评论 分享 举报 上一篇:CVPR 2020:如何写一篇好论文? 下一篇:10号发工资和20号发工资的公司有什么区别? 提问和评论都可以,用心的回复会被更多人看到 评论 发布评论 全部评论 () 最热 最新 相关文章 Selenium自动化测试难点:如何根据本机的浏览器版本自动下载对应的webdriver 首先,我实现了一个工具模块download.py,基于python的requests库下载文件并自动解压。download.py的代码如下:import requests, sysfrom requests.adapters import HTTPAdapterfrom urllib3.util.retry import Retryimport zipfileimport osdef 自动化测试 pytorch查看cuda显存 pytorch,CUDA是否可用,查看显卡显存剩余容量 CUDA pytorch Java获取IP地址及对应的归属地 前言细心的朋友们可能已经发现了,先在抖音、知乎、快手、小红书等这些平台已经上线了“网络用户显示IP 的功能”,境外用户显示的是国家,国内的用户显示的省份,而且此项显示无法关闭,归属地强制显示。一、获取访问的IP地址HttpServletRequest 获取 IP首先我们来看一下,在 Java 中,是如何获取到 IP 属地的,主要有以下两步:通过 HttpServletRequest 对象 IP java 获取IP地址 归属地 python3.6对应torch版本 ## Python 3.6 对应 Torch 版本Python 是一种高级编程语言,它非常适合用于科学计算和人工智能领域。Python 社区中存在许多用于机器学习和深度学习的库和框架,其中最受欢迎的之一就是 Torch。Torch 是一个开源的机器学习库,它提供了丰富的工具和函数来进行深度学习的研究和开发。Torch 具有用户友好的接口,可用于构建各种类型的神经网络模型。它的前身是 Tor Python 神经网络模型 深度学习 cuda10.0对应的pytorch版本 ## CUDA 10.0对应的PyTorch版本的实现流程### 1. 确定CUDA版本和PyTorch版本的对应关系在开始安装和配置之前,首先需要了解CUDA版本和PyTorch版本之间的对应关系。可以通过PyTorch官方文档或者其他可靠来源获取这些对应关系的信息。### 2. 安装CUDA Toolkit安装CUDA Toolkit是使用CUDA的先决条件。以下是安装CUDA CUDA User 安装包 torch cpu gpu版本 torch1.6对应cuda几 为了跑YOLOv5配置环境走了很多弯路,现在将详细不走记录下来,供以后参考。 一、显卡驱动安装 参考了这位大佬的文章:【Python学习】Ubuntu18.04从零开始安装CUDA与cuDNN_YirongChen的博客-但是具体的显卡驱动版本,最好根据下面流程确定:先确定cudnn版本、再确定cuda版本、再确定显卡驱动版本。cudnn、cuda、显卡驱动对应关系见(点某个版本的cud torch cpu gpu版本 深度学习 python pytorch 显卡驱动 windows CPU python torch cuda 版本对应 cuda11.0对应python 文章目录前言一、Tensorflow简介二、Tensorflow版本介绍1.Tensorflow与python、CUDA、cuDNN对应关系2.NVIDIA显卡和CUDA的版本号关系三、Tensorflow下载四、CUDA、cuDNN下载五、Tensorflow验证总结 前言此篇文章所安装的Tensorflow版本为2.4.0,CUDA版本为11.0,cuDNN版本为8.0,其他的版本也可以参考 python tensorflow CUDA Tensorflow cuda python 版本对应 cuda8.0对应的pytorch 1.准备首先需要安装anaconda,本文不介绍安装过程。2.创建python虚拟环境我们使用 conda 创建名为 mypytorch 的虚拟环境,并且 python 版本为3.7在命令行输入命令:conda create -n mypytorch python=3.7其中-n后面的是虚拟环境名,可以自行输入,python的版本也可以根据实际情况输入 根据提示是否安装这些包,我们输入 cuda python 版本对应 linux python 虚拟环境 命令行 tensorflow版本对应cuda tensorflow2.4.1对应cuda 文章目录前言准备--> 全过程会很久,做好心理准备--> Tools:环境配置1. Anaconda32. Visual Studio 20193. CUDA10.1----> 安装:---> 测试4. tensorflow2.05. tbb (Threading Building Blocks)6. cmake167. opencv4.2.0(with_cuda)--& tensorflow版本对应cuda tensorflow cuda opencv 环境变量 tensorflow 对应cuda版本 tensorflow2.6对应cuda 首先确定想要安装的TensorFlow版本,须知TensorFlow与cuda版本具有对应关系,可以在这里查看从源代码构建 | TensorFlow (google.cn)https://tensorflow.google.cn/install/source#gpu我用的是CUDA11.2+TensorFlow2.6那么我们正式开始安装过程:1、 下载安装cuda进入NVI tensorflow 对应cuda版本 python tensorflow pytorch Python tensorflow对应版本cuda tensorflow2.4.1对应cuda TensorFlow-GPU-2.4.1与CUDA安装教程前言安装前须知NV显卡CUDA版本以TensorFlow-GPU版本为主小结CUDA安装配置环境变量多版本CUDA共存问题CUDA验证验证bandwidthTest和deviceQueryCUDNN安装安装tensorflow-gpu2.4.1完整测试TensorFlow-GPU的可用性一些测试出现的问题解决无法定位程序输入点OPENSS tensorflow对应版本cuda python tensorflow 深度学习 CUDA cuda cudnn tensorflow对应版本 cuda11.2对应的tensorflow版本 cuda11.2+cudnn8.1+tensorflow2.5.0环境配置首先查看自己电脑是否为英伟达显卡,如果是则往下进行,查看tensorflow与cuda,cudnn对应版本,网址这里,1. 下载cuda 网址这里,找历史版本11.2,因为我电脑是3060TI,所以选择了11版本的cuda,cuda版本要低等于cuda驱动的版本。 然后双击安装,点击自定义安装,如下图 因为驱动版本与cuda tensorflow 深度学习 python CUDA 环境变量 cuda 对应的python版本 cuda9.0对应的pytorch caffe2已经合并进啦pytorch里面,所以我们可以通过安装pytorch完成对caffe2的配置,相较于安装caffe2源码的方式,操作上更为简单。操作系统: Ubuntu 16.04.5 LTS显卡:GTX 1050TI显卡驱动版本: 384.130CUDA Toolkit版本: CUDA Toolkit 9.0cuDNN 版本: cuDNN v7.6.0pytorch 版本: pytor cuda 对应的python版本 caffe bash python CUDA cuda版本python版本 cuda11.4对应的pytorch版本 文章目录1. 电脑配置2. 安装 cuda 和 cndua2.1 CUDA2.2 cuDNN3. 下载 YOLO v5 源代码4. Conda 的安装与环境创建4.1 安装 Miniconda4.2 安装 Python 环境4.3 conda 命令 1. 电脑配置 2. 安装 cuda 和 cndua2.1 CUDACUDA(Compute Unified Device Architecture cuda版本python版本 python 深度学习 开发语言 CUDA cuda和pytorch版本对应 pytorch1.6对应cuda版本 NVIDIA驱动--cuda10.2--cudnn7.6--Anaconda(此时就可以选择Python3.x或Python2.x下载对应的版本)--pyTorch1.5--pycharm 安装 NVIDIA驱动我之前已经安装好驱动了,不赘述。大体参考的是,【转】Ubuntu16.04使用apt get 命令安装 Nvidia 显卡驱动通过如下命令简单验证nvidia-smi安装 CUD cuda和pytorch版本对应 深度学习 pytorch CUDA python cuda 和 pytorch版本对应 cuda10.2对应的pytorch Windows10 + Anaconda + Pytorch-gpu版本安装教程(PS:最近看了一篇深度学习的论文呢,其代码是基于Pytorch开发的,所以花了一天的时间来搞了这个环境配置终于搞定了… …)1、安装CUDA + CUDNN这里附上pytorch和CUDA版本号对应图片我们准备安装pytorch 1.6.0版本CUDA要求版本为10.2(附上下载链接:https://develope cuda 和 pytorch版本对应 anaconda python pytorch gpu cuda版本与pytorch版本的对应表 pytorch1.6对应cuda版本 文章目录1.下载CUDA2 .下载CUDNN3.CUDA安装4.安装CUDNN5.下载pytorch6.安装pytorch 本文的显卡是 NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU,安装环境是 CUDA11.1+CUDNN11.1torch1.9.0+cu111torchvision0.10.0+cu111torchaudio==0.9.0在安装之前先要知道自己 pytorch 深度学习 人工智能 CUDA 官网 cuda版本和pytorch版本对应关系 cuda10.2对应的pytorch 想要用gpu加速得先安装CUDA和cuDNN。 NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦!CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架,也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行,而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。 CUDA的本质是一个工具包(ToolKit);但是二者虽然不一样的。1.到官网查找版本关系pytorch-c tensorflow pytorch 深度学习 CUDA 卷积 cuda版本推荐 pytorch cuda11.4对应的pytorch版本 Pytorch GPU版本的安装首先看一下自己的驱动:安装PytorchCUDA安装CUDNN安装查看是否安装成功 CPU版本的教程 请点击此处查看 首先看一下自己的驱动:·如果驱动不支持CUDA11的话就要先更新驱动 ·打开命令行win+r,输入cmd,在命令行输入:nvidia-smi 查看信息 这里可以看到我的驱动是512.2,根据下图可以看到驱动只要大于451.22就支持CUDA11, cuda版本推荐 pytorch pytorch CUDA 命令行 安装包 cuda cudnn tensorflow版本 cuda8.0对应的tensorflow版本 Windows下Anaconda配置Tensorflow2.3.0+CUDA10.11. 安装Anaconda2. conda创建环境3. pip安装Tensorflow4. 安装CUDA cuDNN1. 准备工作,移除NVIDIA之前的安装2.安装CUDA3. 安装对应版本的cuDNN5. 测试 1. 安装AnacondaAnaconda是一个包管理器,在每个版本之间建立了隔离,可以方便的管理 tensorflow 深度学习 anaconda CUDA Tensorflow Android开发 pda扫描成功提示音怎么设置 在工作学习中,大家经常收到各种文件、文档,一般电子档的文件直接使用打印机就能转成纸质档,但纸质文档转文电子档就比较麻烦啦!如果你是使用的是华为手机,那就很方便了,因为华为手机就是个扫描仪,使用它,纸质文稿60秒就能变成电子稿! 一、华为独有识别功能提取纸质文档中的文字,只需要双指按压屏幕两秒就能完成哦!这是华为手机独有的功能!详细的操作步骤:首先开启智慧识屏功能:设置→智慧助手→智慧识 jspx格式手机打开 手写识别 操作方法 打开文件 java装箱计算算法 考虑大小 体积 重量 每个箱体装的物品不能上下打摞 一.什么是装箱?什么是拆箱? 在前面的文章中提到,Java为每种基本数据类型都提供了对应的包装器类型,至于为什么会为每种基本数据类型提供包装器类型在此不进行阐述,有兴趣的朋友可以查阅相关资料。在Java SE5之前,如果要生成一个数值为10的Integer对象,必须这样进行:Integer i = new Integer(10); 而在从Java SE5开始就提供了自动装箱的特性,如果要生成一 Boo System 拆箱 部署 flinkcdc 1.1 早期手动部署代码方式1、纯手工scp上传2、纯手工登录,git pull、svn update3、纯手工xftp往上拉4、开发给打一个压缩包,rz 上去然后解压缺点1、运维全程参与,占用大量时间2、上线速度太慢3、人为失误过多,管理混乱4、回滚的太慢、不及时、并且难以回滚1.2 如何设计自动代码部署系统1、规划2、实现3、总结和扩展4、在生产环境中应用1.2.1 自动化部署环境1、开发环境 部署 flinkcdc 运维 git shell linux wireshark中黄色代表什么 计网学完传输层之后虽然书上的东西都差不多理解了,但是纸上学来终觉浅,还是实际感受一下TCP的整个传输过程才能理解得更深就从最经典的三次握手开始第一步源地址向目的地址发送一个SYN请求(seq=0),第二步目的地址向源地址发送一个SYN-ACK响应(seq=0,ack=1),第三步源地址向目的地址发送ACK确认(seq=1,ack=1),接下来分析看到的简略参数:seq和ack就不说了,但是有一点要 wireshark中黄色代表什么 wireshark tcp 计算机网络 首部 activemq消息确认机制 推荐 一、配置spring-activemq.xml1 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> 2 <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" 3 xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" activemq消息确认机制 推荐 spring 时间间隔 重发