主要内容：Windows10安装CUDA，配置cuDNN，安装Tensrflow-GPU和Pytorch，Pycharm解释器配置。本电脑仅作深度学习环境配置的演示，显卡是GTX950m。本次配置过程仅供参考。 一、准备工作1、查询电脑硬件支持的CUDA 版本2、cuDNN与CUDA版本对应3、CUDA下载4、cuDNN下载5、Anaconda下载6
强烈建议安装anaconda之后再来安装这个pytorch，具体怎么安装百度搜索就知道了。温馨提示，在安装anaconda的时候记得将“添加到环境变量”(安装的时候是英文的)这一选项选上。下面假设你已经安装好anaconda了：1.第一步下载pytorch的安装包：链接: https://pan.baidu.com/s/1mh6U01i 密
Win10下CUDA+cuDNN+PyTorch安装与配置 1. 安装Nvidia显卡驱动、CUDA和cuDNN1.1 显卡驱动下载与安装1.2 CUDA与cuDNN下载与安装 2. PyTorch的安装3. Yolov5项目克隆和安装3.1 下载源码3.2 安装所需的第三方库 1. 安装Nvidia显卡驱动、CUDA和cuDNN 1.1 显卡驱动下载与安装
记录一下训练和使用yolov4的过程。包括前期的部署 参考了很多博文和AB大神官网的教程，这边就不列出了。但是会给出我认为很详细的B站视频教程，作为备忘。 实际上yolov4在opencv4.4以后的版本都已经支持，所以调用可以直接用opencv，但是训练还是需要darknet，这个过程省不了。 我自己记
import torch.backends.cudnn as cudnn cudnn.benchmark = True 可以在 PyTorch 中对模型里的卷积层进行预先的优化，也就是在每一个卷积层中测试 cuDNN 提供的所有卷积实现算法，然后选择最快的那个。这样在模型启动的时候，只要额外多花一点点预处理时间，就可以较大幅度地减少
一、显卡驱动安装 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt update # 查看可选驱动 ubuntu-drivers devices # 选择合适驱动安装 sudo apt install nvidia-driver-xxx # 重启 sudo reboot # 验证是否安装成功 nvidia-smi 二、Cuda安装(以Cuda10.1为
【教程分享】Anaconda+Cuda+Cudnn+TensorFlow+Pytorch+Pycharm+Win10深度学习环境配置（GPU + CPU版本） 【良心教程】Anaconda+Cuda+Cudnn+TensorFlow+Pytorch+Pycharm+Win10深度学习环境配置（GPU + CPU版本） 参考视频 https://www.bilibili.com/video/BV1Lv41177BW?share_source=
1.CUDA如何找到对应的下载版本？ 桌面下单机右键->NVIDIA控制面板->帮助->系统信息->组件 2.cudnn如何找到对应的版本？ https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 可能需要登录账号，找到对应版本后单击右键复制地址到迅雷中下载即可。 找到对应版本下载即可，解压后将对应
文章目录 1. 先修知识1.1 显卡1.2 显卡驱动1.3 Cuda1.4 Cudnn1.5 GPU1.6 **Nouveau**1.7 **GCC是GNU编译器套件** 2. 检查本地配置3.NVIDIA显卡驱动安装3.1 官网下载run文件3.2 用指令查看版本3.3 删除旧的显卡驱动3.4 禁止自带的nouveau nvidia驱动3.5 修改bios设置3.6 安
第一：根据论文代码pytorch或者tensorflow的版本需求，确定cuda下载版本 pytorch与cuda的版本 第二：cuda下载（使用翻墙软件，更快打开网页） cuda链接 个人推荐install Tpye选择deb[local]，安装步骤只需要复制Base Install中的命令。（其中，为了更快下载安装文件，可以将第一条和第三条命令
写在最前 这篇博客写给所有具备一定环境搭建基础的同学。 一些具体的步骤我会省去，但会提醒所有我觉得重要的地方。 在摩拳擦掌自己尝试安装之前，阅读这篇文章可以建立一个比较清晰的脉络。 折腾了两天之后来写这篇博客，有些地方可能出现一两个手滑打错的地方，还请诸位加以鉴别，提
安装CUDA和cuDNN 升级驱动 首先将显卡驱动升级到最新版本。（如果没有安装驱动，可能这一步会失败，请先到Nvidia的驱动官网下载。）在shell中输入 sudo apt-get update sudo apt-get upgrade 安装CUDA 下载CUDA，这里CUDA10.1为例子。首先进入Nvidia的CUDA官网，选择CUDA10.1版本。 也
安装步骤 Step1 anaconda-python3.6.4的安装 ANACONDA 下载地址 ANACONDA 安装确认 出现库的列表和版本号,说明ANACONDA安装成功啦 Step2.1 CUDA: V10.0.130的安装 CUDA 下载地址 CUDA安装确认 出现nvcc.exe就说明CUDA安装成功啦 Step2.2 cuDNN v7.5.0的安装 cuDNN下载地址
第一个坑 Not creating XLA devices, tf_xla_enable_xla_devices not set 相关帖子 Github #44683 原因 Tensorflow 2.4版本新特性所致 解决办法 实际上这个问题可以忽略，看看2.4版本的release就一目了然，并不是很多博客说的版本对应问题，回退到老版本治标不治本。 如果需要用XL
TENSORFLOW-GPU与CUDN与Cudnn的版本匹配问题 ** cuDnn下载网址 **[https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download]
这里写自定义目录标题 参考的教程第一步，安装NVIDIA 显卡驱动程序：第二步，安装CUDA第三步，安装CUDA过程会提示没有安装visio studio。第四步，下载cuDNN 参考的教程 参考了以上链接的代码：https://blog.csdn.net/qq_43987474/article/details/106649335 由于电脑本身没有安装NV
查看cudnn版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 #define CUDNN_MAJOR 7#define CUDNN_MINOR 6#define CUDNN_PATCHLEVEL 0--#define CUDNN_VERSION (CUDNN_MAJOR * 1000 + CUDNN_MINOR * 100 + CUDNN_PATCHLEVEL) #include "driver_ty
解决思路：下载一个 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download# 下载后的压缩包有三个文件 把三个文件添加到对应的地方即可
https://tensorflow.google.cn/install/source_windows
Linux中
cudnn安装地址 sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda/include/改成sudo cp cuda/include/* /usr/local/cuda/include/ 用cat /usr/local/cuda/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2命令就可以查看版本了
在跑代码的过程中出现了错误 RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED 查阅资料后发现是我的pytorch版本太高，代码要求版本是1.1.0，我装的版本是1.8.0 先卸载pytorch pip uninstall torch 然后到官网上找到对应的版本 https://pytorch.org/get-started/previ
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。 cuDNN是一个常见的神经网络层加速库文件，其能够很大程度的把加载到显卡上的网络层数据进行优化计算，cuDNN需要在有c
问题 使用model.cuda(),作用是对于模型还是数据，cuda()函数都能实现从CPU到GPU的内存迁移 model.cuda() 报错 Exception has occurred: RuntimeError cuDNN error: CUDNN_STATUS_NOT_INITIALIZED 解决 使用model.to(device)替代，以下0表示GPU的编号，可以在终端下用nvidia-smi
修改与之前修改nvcc、cuda这些的原理是一样的。 国内镜像 https://mirrors.cloud.tencent.com/nvidia-machine-learning/ 检查系统版本 source /etc/os-release && echo $VERSION_ID 导入apt仓库和其GPG key # 第一步若输出 16.04，请用下面的命令 curl -fsSL https://mirrors.cl
