2020/5/29 在 windows10 上面安装 CUDA 和 cuDNN 0.简单了解一下 CUDA 和 cuDNN 1)什么是 CUDA CUDA(ComputeUnified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA是一种由NVIDIA推出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. 2)什么是cuDNN NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库.它强调性能.易用性和低内存开销.NVIDIA cuDNN可以

笔记作者:王博Kings 目录 一.整体学习的建议 1.1 如何成为Pytorch大神? 1.2 如何读Github代码? 1.3 代码能力太弱怎么办? 二.Pytorch与TensorFlow概述 2.1 什么是Pytorch? 2.1.1 Pytorch两个核心模块 2.1.2 Pytorch可视化:Visdom 2.1.3 Pytorch的优缺点 2.2 什么是TensorFlow 2.2.1 TensorFlow两个核心模块 2.2.2 TensorFlow可视化:TensorBoard

Visual Studio 2013 正常安装,这里只要C++打勾就可以. ANACONDA ANACONDA是封装了Python的科学计算工具,装这个就可以不用额外装Python了.在安装之前建议先卸载电脑里已装的Python.这里建议用对应Python 2.7的Anaconda2-2.4.0. Anaconda3对应的Python3.x,之前用这个的时候,example遇到各种语法问题. 官网下载 MinGW 装了ANACONDA之后,在CMD控制台: conda install mingw

最近由于论文需要,急需搭建Tensorflow环境,16年底当时Tensorflow版本号还没有过1,我曾按照手册搭建过CPU版本.目前,1.7算是比较新的版本了(也可以从源码编译1.8版本的Tensorflow). 安装步骤: 不能急于求成,安装任何东西前都应该先阅读用户手册与FAQ,弄清软件依赖与安装步骤.对于Tensorflow来说,官网有时上不去,建议关注Tensorflow的GitHub(https://github.com/tensorflow/tensorflow),GitHub上

TF2.0默认为动态图,即eager模式.意味着TF能像Pytorch一样不用在session中才能输出中间参数值了,那么动态图和静态图毕竟是有区别的,tf2.0也会有写法上的变化.不过值得吐槽的是,tf2.0启动速度仍然比Pytorch慢的多. 操作被记录在磁带中(tape)这是一个关键的变化.在TF0.x到TF1.X时代,操作(operation)被加入到Graph中.但现在,操作会被梯度带记录,我们要做的仅仅是让前向传播和计算损失的过程发生在梯度带的上下文管理器中. with tf.Gra

上一期我们介绍了CUDA下载安装以及其总结,这一期教大家如何在Anaconda中使用CUDA来进行加速.神经网络依赖cuDNN的下载安装,以及下载和安装Pytorch-GPU安装包的三种方式(conda.pip.轮子). 还未下载安装 CUDA 和 Anaconda,请看往期文章,是全套系列的总结,包你不用开很多网页,然而只为了下载安装一个工具而已.... Anaconda中使用 在CUDA安装完之后,如果想要学习深度学习中的神经网络的话,则额外下载安装cuDNN,可帮助我们加快神经网络的运算,

版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,并请注明出处.联系方式:460356155@qq.com ubuntu 16.04用了1年多了,18.04版已经发布也半年了,与时俱进,重装Linux系统,这里主要记录下gpu加速pytorch 1.0.0版本的安装. 一.工具安装 sudo apt-get install gcc sudo apt-get install g++ sudo apt-get install make 二.禁用nouveau sudo gvim /etc/modprobe.d

0.前言 今年暑假买了个1660ti的游戏本学python,后来发现跑一些数据量比较大的代码和深度学习的时候太慢了,遂想装一下GPU版本,看了网上的资料搞了好几天,又是CUDA又是cudnn的,网速慢不说,装完还各种报错,最后发现随着anaconda和tensorflow的更新,现在利用anadonda只要一行命令就能完成.(装好虚拟环境后,直接看4.2) 1. 安装anaconda 这部分没啥难度,只要注意两点: 1.去官网下载https://www.anaconda.com/distribu

问题: Disable or able cudnn,查询版本. Disable cudnn for batch_norm: (See: @Microsoft / human-pose-estimation.pytorch#installation) # PYTORCH=/path/to/pytorch # for pytorch v0.4.0 sed -i "1194s/torch\.backends\.cudnn\.enabled/False/g" ${PYTORCH}/torch/

看我结论,大家试试看最后装pytorch看行不行,不行就去冲了PyTorch   /Doge ubuntu 20.04 下安装CUDA,参考这个博主写的,先看显卡支持的最高CUDA版本,之后找一个较新的不管是安装CUDA cuDnn 还是PyTorch都按一个版本装就行 不过最后的cudnn 我是在官网下的Deb安装的,然后参考这个链接里的 CUDA版本切换 这一步创建的那个cuda文件夹. 然后对MINIST数据集,跑一个简单的 卷积神经网络 的时候出现了RuntimeError: cuDNN

1.  在win10中利用Anaconda直接安装tensorflow-gpu 不需要另行安装cuda cudnn 但是不知道电脑会自动适配所需的版本吗,不过把电脑显卡驱动更新一下,就都也可以了吧. https://blog.csdn.net/kane7csdn/article/details/83690575?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-3.add_param_

​  前言  ​​​​​​​本文介绍一个Pytorch模型的静态分析器 PyTea,它不需要运行代码,即可在几秒钟之内扫描分析出模型中的张量形状错误.文末附使用方法. 本文转载自机器之心 编辑:CV技术指南 关注公众号CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. 张量形状不匹配是深度神经网络机器学习过程中会出现的重要错误之一.由于神经网络训练成本较高且耗时,在执行代码之前运行静态分析,要比执行然后发现错误快上很多. 由于静态分析是在不运行代码的前提下进行的,因此可以帮

一.在anaconda下配置cuda.cudnn以及pytorch环境 1.打开Anaconda Prompt,输入 conda create -n pytorch python=3.8                                       (这里环境名字命名为pytorch) 2.激活环境 activate pytorch 3.查看自己电脑显卡驱动版本,以及显卡驱动对应的最高cuda版本 在dos命令行输入 nvidia-smi 本机显卡驱动为511.79,如果不是最新版

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

cuDNN使用非确定性算法,并且可以使用torch.backends.cudnn.enabled = False来进行禁用 如果设置为torch.backends.cudnn.enabled =True,说明设置为使用使用非确定性算法 然后再设置: torch.backends.cudnn.benchmark = true 那么cuDNN使用的非确定性算法就会自动寻找最适合当前配置的高效算法,来达到优化运行效率的问题 一般来讲,应该遵循以下准则: 如果网络的输入数据维度或类型上变化不大,设置  

常见的学习种类 线性回归,最简单的y=wx+b型的,就像是调节音量大小.逻辑回归,是否问题.分类问题,是猫是狗是猪 最简单的线性回归y=wx+b 目的:给定大量的(x,y)坐标点,通过机器学习来找出最符合的权重w和偏置b 损失指的是每个点进行wx+b-y然后平方累加,是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度. 根本的方法是首先要给出人工设定初始的w和b值,然后计算损失对于w和对于b的梯度,来找到下降梯度. 使得w和b往下降梯度变化来使得损失越来越小,w和b的值越来越精确的过程. lr

Windows 10下CUDA及cuDNN的安装 CUDA简介与下载地址 CUDA(ComputeUnified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA是一种由NVIDIA推出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 下载网址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&

本文为作者原创,转载请注明出处(http://www.cnblogs.com/mar-q/)by 负赑屃   写在前面: 请参考之前的文章安装好CentOS.NVIDIA相关驱动及软件.docker及加速镜像. 主机运行环境 $ uname -a Linux CentOS -.el7.x86_64 # SMP Tue Jul :: UTC x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux $ cat /usr/local/cuda/version.txt CUDA Version $

目录 准备工作 设置conda国内镜像源 conda 深度学习环境 tensorflow.mxnet.pytorch安装 tensorflow mxnet pytorch Caffe安装 配置文件修改 编译时常见错误 运行时错误 参考 GPU为RTX2080,系统为更新到最新版本的Win10. 准备工作 安装VS2015,到官网地址older-download下载安装 安装Matlab,笔者安装的是Matlab2017b 安装Anaconda3-4.4.0-Windows-x86_64.exe(

参考深度学习框架pytorch:入门和实践一书第六章 以深度学习框架PyTorch一书的学习-第六章-实战指南为前提 在pytorch中Debug pytorch作为一个动态图框架,与ipdb结合能为调试过程带来便捷 对tensorflow等静态图来说,使用python接口定义计算图,然后使用c++代码执行底层运算,在定义图的时候不进行任何计算,而在计算的时候又无法使用pdb进行调试,因为pdb调试只能挑事python代码,故调试一直是此类静态图框架的一个痛点 与tensorflow不同,pyt