如何查看电脑显卡驱动：运行->dxdiag 或者设备管理器中查看，以下30.0.14.7076代表显卡版本为470.76，好像是！不确定！ 在这个链接中查看cuda toolkit版本与显卡的diver version的对应关系：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
项目场景： 模型训练开始–结束过程 问题描述： 一个数据集刚跑完，换另一个数据集继续做实验，训练一开始就爆出个Error，了不得！反正就是999未知错误。 RuntimeError: cuda runtime error (999) : unknown error at C:/cb/pytorch_1000000000000/work/aten/src\THCUNN/generic/ClassN
最近为了科研任务顺利和提高计算速度，新购入了一台式机， 具体配置为 R7 5800 + RTX 3060 12GB。 将之前的实验数据连同 Ubuntu 20.04 LTS 系统一同转移到了 1T固态硬盘。 本以为插上直接用，结果显卡提升太大，环境需要重新配一次...... 原先为 GT730 亮机卡（不能说垃圾，只能说亮机很好
AGX Xavier使用官方例程出错，deepstream_test1_app.c:26:10: fatal error: cuda_runtime_api.h: 没有那个文件或目录 配置好AGX Xavier 后参考博文：https://blog.csdn.net/mao_hui_fei/article/details/115758630，运行官方例程deepstream-test1出错。 查看Makefile内容：sudo geid
查看cuda版本：鼠标右键，NVIDIA控制面板——系统信息——组件查看cuda版本 或者 Win+R ——cmd——输入命令： nvidia-smi 查看cuda版本 下载cuda11.4：下载cuda_11.4.0_471.11_win10安装程序，可以官网下载，下载比较快，如果你的cuda是其他版本需要下载对应版本，下载到哪个盘都可以
安装教程： 在ubuntu上安装多个版本的CUDA，并实现CUDA版本的自由切换 ubuntu18.04 安装多个CUDA版本并可以随时切换 一些踩过的坑： ubuntu18.04是可以兼容ubuntu16.04的CUDA9.0的。安装CUDA9.0时需要把gcc/g++降级，代码如下： sudo apt-get install gcc-4.8 sudo apt-get install
Tensor的概念 说起张量（tensor）就不得不说他和scalar、vertor、matrix之间的关系了，直接上图： 标量（scalar）：只有大小概念，没有方向的概念。通过一个具体的数值就能表达完整。比如：重量、温度、长度、提及、时间、热量等都数据标量。 向量（vector）：物理学上也叫矢量，指由大小和方向共同决定的
https://developer.nvidia.com/zh-cn/blog/how-overlap-data-transfers-cuda-cc/ 分批拷贝： for (int i = 0; i < nStreams; ++i) { int offset = i * streamSize; cudaMemcpyAsync(&d_a[offset], &a[offset], streamBytes, cudaMemcpyHostToDev
1、机器环境说明： CPU：i5-7300HQ GPU：NVIDIA GeForce GTX 1050 1、查询对应版本链接： 在 Windows 环境中从源代码构建 | TensorFlow tensorflow-gpu1安装教程 ：windows10 显卡GTX1050安装tensorflow-gpu教程以及Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应
一、Stream的概念 用到CUDA的程序一般需要处理海量的数据，内存带宽经常会成为主要的瓶颈。在Stream的帮助下，CUDA程序可以有效地将内存读取和数值运算并行，从而提升数据的吞吐量。 Cuda stream是指一堆异步的cuda操作，他们按照host代码调用的顺序执行在device上。 典型的cuda编程
（1）NVIDIA显卡驱动程序下载 NVIDIA - 驱动下载 （2）CUDA下载 1.CUDA == 10.2 CUDA Toolkit 10.2 Download | NVIDIA Developer 2.验证CUDA安装是否成功 首先重启电脑 然后在命令行输入`nvcc -V` ，显示如下为成功 （3）CuDNN下载 1. 首先要在官网注册一个
说明： nvidia 30系显卡仅支持cuda11.0及以上版本，对应cudnn最低版本为8.0，tf版本为2.4.0 在win系统中无法实现30系显卡运行tf1的代码 该教程使用的环境如下： Ubuntu20.043060 显卡cuda 11.1cudnn 8.0.5python 3.6tensorflow 1.15其中 python 版本和 tensorflow 版本是固定的
文章目录 重装系统运行raft的时候报错安装ros的时候失败了解决办法 Ubuntu18.04下安装OpenCv依赖包libjasper-dev无法安装的问题解决办法 使用sudo ldconfig解决办法 orbslam2报错解决办法 ubuntu18.04安装opencv 重装系统 运行raft的时候报错 cv2.error: OpenCV(3.4.2)
CUDA和cnDNN是支持NVIDIA支持GPU的两个库，分别用于高性能计算和深度神经网络计算的支持。 CUDA（Compute Unified Device Architecture），是NVIDIA支持GPU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。可以看作使能GPU的驱动程序或算法SDK。 cuDNN是基于CUDA的深度学习GPU加
Environment GPU: Tesla T4 Driver Version: 460.91.03 CUDA: 11.1CuDNN: 8.0.05PyTorch: 1.8.0Python: 3.8OS: ubuntu 18.04 如果安装的cuda是dev版本: nvcc --version或者ls -all /usr/local/ 查看cuda软连接的cuda版本。 cat /usr/local/cuda-11.0/include/cudnn_vers
CUDA编程图例 CUDA C++ Programming Guide Figure 7. Matrix Multiplication without Shared Memory Figure 8. Matrix Multiplication with Shared Memory Figure 20. Examples of Global Memory Accesses. Examples of Global Memory Accesses by a Warp, 4-
推荐使用Anaconda+Pycharm套餐使用。 本文将介绍，如何安装pytorch与tensorflow框架 首先要知道自己的显卡驱动是哪个版本的（本机以1660S为例） 1、打开NVIDIA控制面板，可通过桌面点击鼠标右键或右下角隐藏图标栏打开 打开帮助→系统信息 从这里可以看出驱动程序的版本是多少，有一
Visual Sudio 2019 + libtorch(Pytorch C++库) 环境配置 前言： 为了方便工程上对现有的深度学习算法进行运用部署，本文将在windows环境下进行深度学习框架libtorch（Pytorch的C++接口）配置。 一、个人环境 Windows10 64位 Visual Studio 2019 Cuda 10.2 libtorch1.10.0 GPU/CPU OpenCV
转自：GPU CUDA编程中threadIdx, blockIdx, blockDim, gridDim之间的区别与联系_TH_NUM的博客-CSDN博客 最重要的就是这张图： #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <iostream> u
1.确定pytorch和cuda的版本 pytorch官网：https://pytorch.org/ 这里选择的是cuda 11.1，torch 1.8.1。（在下载之前要先确定电脑显卡是否支持，向下是兼容的，可以在显卡控制面板的设备信息中找到） 2.下载cuda 11.1。 NVIDIA官网：https://developer.nvidia.com/zh-cn 可以去官网找，推荐
一般来说，执行模型会提供一个操作视图，说明如何在特定的计算架构上执行指令。CUDA执行模型揭示了GPU并行架构的GPU并行架构的抽象视图，能够提供有助于在指令吞吐量和内存访问方面编写高效代码的见解，使我们能够据此分析线程的并发。 GPU 架 构 概 述 GPU架构是围绕一个流
作者：RayChiu_Labloy 版权声明：著作权归作者所有，商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处 之前用tensorflow的时候，对显卡、python版本、cuda版本之类的限制比较死，现在用pytorch，依然很小心cuda之类版本的对应关系，但是最近在低配置环境测试的时候发现有时候cuda版本不够用，
卸载: sudo /usr/bin/nvidia-uninstall 进行卸载 卸载完之后 nvidia-smi 测试如果依然显示 则卸载失败 显示无此命令则代表卸载成功 卸载完成后需要重启服务器 sudo reboot 下载驱动: 进入英伟达驱动下载官网 NVIDIA 驱动程序下载https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?la
关于昨天的检测bug 吐了，昨天的bug还是没修复，详细追踪了下可能错误的地方 在前向传播获得的预测结果就是错的，全部是torch.nan。同时按照正确的流程，最终write_result应该没有检测结果，而不是显示person person...这样的bug。故这两个函数都有问题 1.1）对于write_results函数 首先对相
【LibTorch】 windows10下vs2017加载LibTorch 0、背景 1、vs2017新建项目 2、配置：包含目录 3、配置：库目录 4、配置：附加依赖项 5、测试libtorch 0、背景 libTorch、cuda配置按照官方进行： https://pytorch.org/get-started/locally/ 本博客下载的是Release版本。 本博客
