用途：用于指定将数据或者模型放在GPU/CPU #1.通常用法 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") data = data.to(device) model = model.to(device) ''' 1.先创建device对象 2.to函数指定数据或者模型放到哪里 ''' #2.将
从DPU开始到RDMA到CUDA DPU是Data Processing Unit的简称，它是最新发展起来的专用处理器的一个大类，是继CPU、GPU之后，数据中心场景中的第三颗重要的算力芯片，为高带宽、低延迟、数据密集的计算场景提供计算引擎。 DPU将作为CPU的卸载引擎，释放CPU的算力到上层应用。以网络协议处理为
0. 上架服务器 上架服务器，配置IPMI。 1. 安装ubuntu server 登录IPMI管理ip，加载ubuntu-server的iso安装包为virtual media。重启选择安装介质。 安装系统，选装OpenSSH, docker等需要的软件。配置网络ipv4静态ip，掩码，网关等 https://ubuntu.com/tutorials/install-ubuntu-server 2.
查找torch与torchvision对应版本匹配情况如下： 1.在线下载：在pytorch官网选择相应的历史版本，使用conda或者pip安装，使用官网的镜像下载很慢，建议使用其他的镜像源，这里我使用的是阿里的镜像速度还不错。 pip install torch==1.7.1 torchvision==0.8.2 tor
查看某个虚拟环境的pytorch版本和cuda是否可用， python import torch torch.__version__ torch.cuda.is_available()
摘要 TensorFlow官方TF1.14~TF1.15.5 不支持RTX3090，TF1.14、TF1.15使用CUDA10训练导致不可避免的NaN问题。使用Nvidia 版本的tensorflow可以支持TF1.x版本和新的硬件如RTX3090。 问题 python版本：python 3.6.13。 Tensorflow 官网安装引导显示只测试了TF1.15.0 使用CUDA10.0 测试过
公共： import time import torch print(torch.__version__) print("torch.cuda.is_available() =", torch.cuda.is_available()) print("torch.cuda.device_count() =", torch.cuda.device_count()) print("torch.cuda.device('cuda')
一、开发环境 操作系统：Ubuntu 18.04 LTS 显卡：NVIDIA RTX 2080 Super 显卡驱动：专有驱动450.142.00 CUDA：10.2 PyCharm版本：2020.2.5 二、问题描述 最近在GitHub上闲逛，Git了一个YOLOv3目标检测的项目。 Git下来并且配置好环境开始运行，发现TensorFlow找不到动态库libcudart.so.10.1。
理解Package结构及法宝函数的作用 总结： dir函数：能让我们知道工具箱及工具箱中的分割区有什么东西 help函数：能让我们知道每个工具是如何使用的，工具的使用方法 实战运用两大函数的法宝 在控制台输入 dir(torch) dir(torch.cuda) dir(torch.cuda.is_available()) help(torc
运行并挂载docker镜像 docker run -it -v E:/workspace/docker:/dl -p 8888:8888 8d78dd1e1b64 /bin/bash 安装jupyter 保存docker容器的修改 查看被修改的容器 ：docker ps -l 提交指定容器保存为新的镜像： docker commit <container id> <new image name> 查看本地所有镜像：docker
最近几天我一直常用的Kubuntu（KDE yes！）更新至22.04后居然出现无法更改软件源的bug，去Kubuntu论坛一看有同样问题的人还不在少数，但却没有好的解决办法，故而只有备份数据装回Ubuntu。 由于学习需要，我需要再装一遍Pytorch。Pytorch在linux上安装推荐使用conda，使用conda安装会打包cudatool
安装CUDA 同样的在运行不同代码的时候，需要的环境不同，所以需要不同的GPU环境，Cuda的需要自然也就发生改变 特别是关于tensorflow的运行中。 首先我们需要在nvidia的官网上找到我们所需要的cuda版本，接下来可以根据各自的实际要求来选择 当前环境配置：Ubuntu20.04 gcc-5， gcc-8， gcc-9，
使用 deb 包的方式安装 TensorRT 完成日期：2022 年 4 月 17 日 最后修改：---- 此文使用 markdown 完成 写在前面 要在 ubuntu 下使用 TensorRT，可以选择下载 deb 包本地安装。和使用 pip wheel 不同，这种安装方式可以同时支持 python 和 C++ 的接口。这种方式会把 TensorRT 给安装到我
在使用tensorflow运行程序的时候报了错误 2022-04-17 15:34:41.644608: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:55] Could not load dynamic library 'libcudart.so.10.0'; dlerror: libcudart.so.10.0: cannot open shared object file: No such file or
OpenCL与Cuda技术 CUDA只针对NVIDIA的GPGPU，OpenCL是并行运算的通用接口。想用CUDA就必须有NVIDIA的显卡或者计算卡。OpenCL对应的设备更广泛，CPU、显卡、FPGA、DSP等等都可能可以用OpenCL开发。 但是在显卡领域OpenCL表现并不好。显卡厂商并没在OpenCL上进行很大的投入，导致在基于显
一.纯CUDA 库 利用__FILE__ ，__LINE__这两个宏以及cudaGetErrorString()这个函数 #define CHECK(call) \ { \ const cudaError_t error=call;
TraDes代码复现 2022/3/31 19:54:39 by zcb 仅以此记录 环境 显卡：RTX3090 pytorch：1.7.1 CUDA 11.0 代码下载 我直接去作者github上下载源码，直接上链接： https://github.com/JialianW/TraDeS 当然我也弄了一个百度网盘分享： 链接：https://pan.baidu.com/s/1dpTfJbAy8jNnZDPcpUUdKQ
如果不想自己编译，版本要对应 onnxruntime——cuda——cudnn： CUDA - onnxruntime cuda——显卡驱动： CUDA Compatibility :: NVIDIA Data Center GPU Driver Documentation
安装CUDA、CUDNN 可以去英伟达官网下载、安装最新的的版本，也可以根据自己需求去CUDA历史版本、CUDNN历史版本下载自己需要的版本。附送CUDA、CUDNN与tensorflow版本对应关系。 1、安装CUDA 1.1 下载cuda (python-3.7) root@7a927d2dc743:~# wget https://developer.download.nvidi
深度学习环境配置 ubuntu安装CUDA10.2失败！ 按照网上教程安装CUDA10.1 或 CUDA10.2时候，即执行官方的命令的时候 root@6c000e89a184:~# sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run 执行完这条命令后，直接提示了安装错误。查看log [INFO]: File does not exist, skipping: /usr/local/cuda
前言 深度学习框架TensorFlow和Pytorch的GPU版本搭建基础要求是显卡应当为NVIDIA系列，并将显卡驱动升级为最高版本。 显卡驱动下载地址：官方驱动 | NVIDIA ，根据自己的显卡型号选择相应的驱动版本。 一、查看CUDA版本 安装好显卡最新版本驱动后，在桌面单击鼠标右键会出现NVIDIA控制面
https://stackoverflow.com/questions/66977227/could-not-load-dynamic-library-libcudnn-so-8-when-running-tensorflow-on-ubun https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html#package-manager-ubuntu-install wget https://developer.download.nv
Pytorch RuntimeError: Expected object of device type cuda but got device type cpu for argument #1 ‘self’ in call to _th_index_select 这个报错的原因是：模型的部分参数或数据不在GPU而在CPU上。 遇到这个问题需要仔细排查， 模型是否已经放在在GPU上， 通常使用 mode
RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device 这个问题是cuda版本和torch版本不对应，如下图，我的服务器cuda版本是11.2： 我复现的代码要求的torch版本是1.6.0，但是查找pytorch官网发现，torch1.6.0对应的cuda最高只到10.2，如图： 所以，只能
适用于ubuntu中安装有多个不同版本cuda，需要切换使用的情况。 进入环境变量设置文件 sudo gedit ~/.bashrc 设置环境变量 export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH 保存 source ~/.bashrc 确认是否
