时间点:202011-18 一.背景 2020年9月nvidia发布了30系列的显卡.比起20系列网上的评价是:性能翻倍,价格减半. 最近正好本人手上有RTX 2080Ti 和 RTX 3090,所以本人专门对其在深度学习上的性能进行了测试. 二.测试环境 硬件:RTX 2080Ti & RTX 3090 nvidia-driver: 455.45.01(2020-11-17发布最新版,支持2080ti, 3090) 455.38(支持2080ti, 3090) 455.23.04 455.38

为什么 torch.cuda.is_available() 是 False torch.cuda.is_available(),这个指令的作用是看,你电脑的 GPU 能否被 PyTorch 调用. 如果返回的结果是 False,可以按照以下过程进行排查. 1.确认你的 GPU,是否支持 CUDA(是否支持被 PyTorch 调用) 首先,确定你的显卡型号,是否是 NVIDIA 显卡.可以从 任务管理器 或者 设备管理器来查看显卡的型号. 之后,去 官网 看,如果其中有你的显卡型号,则说明你的显卡

因为ubuntu 系统是14.0的,安装pytorch1.0的时候,本身已经安装好了cuda8,在验证gpu的时候,torch.cuda.is_available()返回false 安装命令是: conda install pytorch=1.0.1 cuda80 -c pytorch 但是验证: res = torch.cuda.is_available()print(res) 返回false,这时候参考网上的,安装 pip install torch_nightly -f https://d

转自:https://ptorch.com/news/52.html torch.Storage是单个数据类型的连续的一维数组,每个torch.Tensor都具有相同数据类型的相应存储.他是torch.tensor底层数据结构,他除了像Tensor一样定义数值,还可以直接把文件映射到内存中进行操作,如果你使用的是pytorch神经网络,你不需要直接使用它们.中文文档地址:https://www.ptorch.com/docs/1/Storage 注意:任何比一维数组更复杂的都需要用到张量. to

Pytorch中的tensor又包括CPU上的数据类型和GPU上的数据类型,一般GPU上的Tensor是CPU上的Tensor加cuda()函数得到. 一般系统默认是torch.FloatTensor类型.例如data = torch.Tensor(2,3)是一个2*3的张量,类型为FloatTensor; data.cuda()就转换为GPU的张量类型,torch.cuda.FloatTensor类型. if cuda: dtype = torch.cuda.FloatTensor else:

RuntimeError: one of the variables needed for gradient computation has been modified by an inplace operation: [torch.cuda.FloatTensor [3, 1280, 28, 28]], which is output 0 of LeakyReluBackward1, is at version 2; expected version 1 instead. Hint: enab

CUDA 11功能清单 基于NVIDIA Ampere GPU架构的新型NVIDIA A100 GPU在加速计算方面实现了最大的飞跃.A100 GPU具有革命性的硬件功能,CUDA 11与A100一起发布. CUDA 11能够利用新的硬件功能来加速HPC,基因组学,5G,渲染,深度学习,数据分析,数据科学,机器人技术以及更多不同的工作负载. CUDA 11包含了所有功能-从平台系统软件到入门和开发GPU加速的应用程序所需的一切.本文概述了此版本中的主要软件功能: 支持NVIDIA Ampere

CUDA 11功能展示 CUDA 11 Features Revealed 新的NVIDIA A100 GPU基于NVIDIA安培GPU架构,实现了加速计算的最大一代飞跃.A100 GPU具有革命性的硬件功能,我们很高兴宣布CUDA11与A100结合使用.              CUDA11使您能够利用新的硬件功能来加速HPC.基因组学.5G.渲染.深度学习.数据分析.数据科学.机器人和许多更多样化的工作负载. CUDA11包含了从平台系统软件到开始开发GPU加速应用程序所需的所有功能.本文

RuntimeError: Input type (torch.cuda.HalfTensor) and weight type (torch.cuda.FloatTensor) should be the same 模型输入的数据类型要与模型参数的数据类型一致. torch.cuda.HalfTensor:对应 np.array(x, dtype = 'float32') torch.cuda.FloatTensor:对应 np.array(x, dtype = 'float16') 参考链接

https://www.jianshu.com/p/0be7a375bdbe https://blog.csdn.net/qq_38410428/article/details/82973895 计算中有的参数为cuda型,有的参数却是cpu型,就会遇到这样的错误. 解决办法: 该加.cuda()的加上,不该用.cpu()的地方去掉它.

torch 包 torch 包含了多维张量的数据结构以及基于其上的多种数学操作.另外,它也提供了多种工具,其中一些可以更有效地对张量和任意类型进行序列化. 它有CUDA 的对应实现,可以在NVIDIA GPU上进行张量运算(计算能力>=2.0). http://www.aibbt.com/a/pytorch/ 张量 Tensors torch.is_tensor[source] torch.is_tensor(obj) 如果obj 是一个pytorch张量,则返回True 参数: obj (Ob

先看看简单例子: import torch import torch.autograd as autograd import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim torch.manual_seed(1) 1 2 3 4 5 6 7 用torch.tensor让list成为tensor: # Create a 3D tensor of size 2x2x2. T_data = [[[1

1.从数据直接构建tensor x = torch.tensor([5.5,3]) 2.从已有的tensor构建一个tensor.这些方法会重用原来tensor的特征. x = x.new_ones(5,3,dtype=torch.double) torch.randn_like(x,dtype=torch.float) 3.得到tensor的形状 x.shape() x.size() 4.tensor的运算 x = torch.rand(5,3)     y = torch.rand(5,3)

import torch import numpy as np device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") x = torch.tensor(np.arange(15).reshape(3,5)) if torch.cuda.is_available(): device = torch.device("cuda") y = torch.ones_l

1 概述 Windows下Python+CUDA+PyTorch安装,步骤都很详细,特此记录下来,帮助读者少走弯路. 2 Python Python的安装还是比较简单的,从官网下载exe安装包即可: 因为目前最新的torch版本只支持到Python 3.8,因此为了不会出现版本兼容问题建议安装Python 3.8. 下载中间的那个executable installer并安装,打开会建议选择自定义: 选择需要的组件: 选择位置: 安装完后可以从命令行查看是否安装成功(一般默认会把路径添加到环境变

[源码解析] PyTorch 分布式(11) ----- DistributedDataParallel 之 构建Reducer 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(11) ----- DistributedDataParallel 之 构建Reducer 0x00 摘要 0x01 引论 1.1 调用 1.2 参数说明 0x02 Reducer 初始化 2.1 构造函数 2.2 初始化桶 2.3 初始化视图 2.3.1 BucketReplica成员变量 2.3.2 调用 2.4 初始化

00 想说的 深度学习的环境我配置了两个阶段,暑假的时候在一个主攻视觉的实验室干活,闲暇时候就顺手想给自己的Ubuntu1804配置一个深度学习的环境.这会儿配到了anaconda+pytorch+cuda,但是记忆里是显卡始终配不好. 1 torch.cuda.is_available() 2 >> False 3 # 表示显卡不配套 当时我以为就崩了. 确实是崩了,应该是navigator出现了一些问题. 事实上根据后续的回忆,是当时的自己对这些东西没有一个清楚的认识,pytorch装好就

  CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA推出的异构计算平台,PyTorch中有专门的模块torch.cuda来设置和运行CUDA相关操作.本地安装环境为Windows10,Python3.7.8和CUDA 11.6,安装PyTorch最新稳定版本1.12.1如下: pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.or

CUDA以及CUDNN下载安装 在https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive可以找到各个版本的cuda,个人建议下载cuda11.0(也就是2年前的),太新或太旧都可能出现适配问题 在https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive下载符合cuda版本的cudnn压缩包,解压之后把里面的bin.include.lib文件夹等复制到cuda安装路径下(CUDA默认安装路径为C:\Program Fi

前文回溯,之前一篇:含辞未吐,声若幽兰,史上最强免费人工智能AI语音合成TTS服务微软Azure(Python3.10接入),利用AI技术将文本合成语音,现在反过来,利用开源库Whisper再将语音转回文字,所谓闻其声而知雅意. Whisper 是一个开源的语音识别库,它是由Facebook AI Research (FAIR)开发的,支持多种语言的语音识别.它使用了双向循环神经网络(bi-directional RNNs)来识别语音并将其转换为文本. Whisper支持自定义模型,可以用于实现

torch.Tensor torch.Tensor是一种包含单一数据类型元素的多维矩阵. Torch定义了七种CPU tensor类型和八种GPU tensor类型: Data tyoe CPU tensor GPU tensor 32-bit floating point torch.FloatTensor torch.cuda.FloatTensor 64-bit floating point torch.DoubleTensor torch.cuda.DoubleTensor 16-bit