实验代码 import torch import torch.nn as nn #y = wx + b class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel,self).__init__() #自定义代码 # self.w = torch.rand([500,1],requires_grad=True) # self.b = torch.tensor(0,dtype=torch.float,requires_grad=True)…

转载请注明: 仰望高端玩家的小清新 http://www.cnblogs.com/luruiyuan/ 如何解决pytorch 编译时CUDA版本与运行时CUDA版本不对应 如果pytorch的编译时CUDA版本和运行时CUDA版本不一致时,由于不同的 nvcc 编译器会生成不同的动态函数代码,由此会导致自己编写的 CUDA 函数无法正确运行. 常见的错误有: undefined symbol: __cudaRegisterFatBinaryEnd (运行时为CUDA10.1,编译时CUDA版本…

1. 环境 ubuntu16.04 GTX1080Ti x 4 nvidia-418 cuda-10.1 pytorch1.0.0 目标:在最新的显卡驱动下,使用不同版本的cuda和深度学习框架来执行.编译模型代码. 2. 前言 众所周知,NVIDIA的cuda版本更新的很快,且不同cuda版本不兼容,所以导致有些模型的部分layer在cuda编译时,十分的麻烦. 例如我碰到的例子,实验室需要运行flownet2.0,NVIDIA给出了官方实现,但其中有几个layer使用了cuda编写,在运行模…

之前有网友提问说,基于cmake编译时如果切换cuda版本,比如我同时装了cuda8和cuda9,opencv总是找到cuda9,我想用cuda8怎么办?实际上,手头上要配置的工程是基于opencv3.1.0的,这个版本没有对cuda9.0的支持,与其去改opencv的cmake脚本源码,不如切换一下cuda版本. 查看了FindCUDA.cmake源码知道,调用cmake时指定CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR即可,例如 set CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR="D:/so…

查看cuda版本 cat  /usr/local/cuda/version.txt nvcc -V…

可以用下面的命令查看 cat /usr/local/cuda/version.txt 如果想用nvcc来查看可以用下面的命令 nvcc -V 如果环境内没有nvcc可以安装一下,教程是矩池云上如何安装nvcc 很多人会问为什么nvidia-smi里面的cuda会不一样,接下来我来介绍一下 可以看到环境内的CUDA 版本是10.2,而nvidia-smi的CUDA版本是10.0.很奇怪的是有时候绝大多数情况代码也能整成跑起来,stackoverflow上的一个解释如下: CUDA有两个主要的API…

cuda版本可能对系统,驱动版本会有影响,修改之前需要先进行确认 1.检查系统版本 source /etc/os-release && echo $VERSION_ID 2.导入apt仓库和其GPG key # 第一步若输出 16.04 curl -fsSL https://mirrors.aliyun.com/nvidia-cuda/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub | apt-key add - echo "deb https://mirrors.…

GitHub代码练习地址:https://github.com/Neo-ML/MachineLearningPractice/blob/master/Pytorch01_LinearRegression.py 有关线性回归的公式及相关代码实现: Step1: 代码实现为: Step2:单步梯度下降 代码实现为: Step3: 开始梯度下降迭代: Step4: 拟定好各种参数,开始运行:…

使用命令: user@home:~$ python Python |Anaconda custom (-bit)| ( , ::) [GCC ] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import torch >>> torch.__version__ '1.0.…

最近参加了伯禹教育的动手学习深度学习项目,现在对第一章(线性回归)部分进行一个总结. 这里从线性回归模型之从零开始的实现和使用pytorch的简洁两个部分进行总结. 损失函数,选取平方函数来评估误差,公式如下: 1)从零开始实现 首先设置真实的权重和偏差w,b.随机生成一个二维数组并由此生成对应的真实labels. num_inputs = 2 #二个自变量 num_examples = 1000 # set true weight and bias in order to generate c…