目录 0,资源整理 1,安装最新版的显卡驱动 2,安装visual studio 3,安装cuda 4,安装cudnn,配置环境变量 5,安装pytorch 6,安装torchvision 7,验证 整理gpu加速的深度学习框架pytorch的安装过程. 0,资源整理 1,百度网盘完整版资源(包括:visual strudio+显卡驱动+cuda+cudnn+pytorch==0.4.1的.whl安装包,我安装的就是这一套,现将这些资源整理出来) 链接:https://pan.baidu.com

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html 基本开发环境搭建 1. Microsoft Windows 版本 关于Windows的版本选择,本人强烈建议对于部分高性能的新机器采用Windows 10作为基础环境,部分老旧笔记本或低性能机器采用Windows 7即可,本文环境将以Windows 10作为开发环境进行描述.对于Windows 10的发行版本选择,笔者建议采用Windows_10_enterprise_

由于之前已经在Ubuntu 14.04 x64上面安装cuda7.0+caffe, 并且已经配置好,caffe也已经跑通. 但是最近需要使用Torch,而Torch对cuda的要求是8.0,因此决定对cuda的版本进行升级,以满足Torch平台的需求. 而最新版的caffe也已经支持cuda8.0. 话不多说,开始安装cuda8.0. 1. 电脑配置 显卡:GeForce GTX TITAN X 系统:Ubuntu 14.04(x_64) CUDA:cuda_8.0.61_375.26_linu

卸载cuda 9.0sudo apt-get --purge remove cudasudo apt autoremoveto remove cuda 9.0 Thensudo apt-get cleanto clear apt-cache 安装8.0sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1604-8-0-local-ga2_8.0.61-1_amd64.debsudo apt-get updatesudo apt-get install cuda-8-0

error info and resolution: https://github.com/weiliu89/caffe/issues/38 https://github.com/weiliu89/caffe/issues/237 https://github.com/weiliu89/caffe/issues/83 ssd + cuda 8.0,8.0要求gcc要5.3或者5.4的版本. 解决办法可以是把gcc升级版本,也可以换个cuda版本.我因为服务器上安装了7.0,7.5, 8.0三个版

0.安装背景 系统:ubuntu 16.04 内核:4.4.0-140-generic GPU:GTX 1080Ti nvidia驱动版本: 384.111 cuda: CUDA 8.0 深度学习库cuDNN: cuDNN5.1 tensorflow:1.0.1 1.安装nvdia显卡驱动 下载nvidia显卡驱动 去nvidia官网查询显卡对应的驱动,并下载.这里的显卡驱动下载链接:Download,密码:mfxh 下载的时候要注意,显卡驱动与ubuntu内核版本对应.对应表来自nvidia官

title: [CUDA 基础]6.0 流和并发 categories: - CUDA - Freshman tags: - 流 - 事件 - 网格级并行 - 同步机制 - NVVP toc: true date: 2018-06-10 20:21:37 Abstract: 本文是第六章的概述,本章也是Freshman的最后一个章节. Keywords: 流,事件,网格级并行,同步机制,NVVP 开篇废话 本文是Freshman系列的最后一篇,考虑到接下来要说的是比较高级的内容,所以把其划分到下

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6230227.html 提前说明:此文不能真正解决该问题,具体原因我也不知道... 以前使用某台电脑A上torch来require "caffe"后,使用net:forward时,能正常运行,这两天换了另一台电脑B,运行程序,就出现下面的错误: Check failed: status == CUDNN_STATUS_SUCCESS (8 vs. 0)  CUDNN_STATUS_EXECU

import torch import torchvision print(torch.cuda.is_available()) 上面的命令只是检测CUDA是否安装正确并能被Pytorch检测到,并没有说明是否能正常使用,要想看Pytorch能不能调用cuda加速,还需要简单的测试一下: a = torch.Tensor(5,3) a=a.cuda()print(a) 一般来讲,输出主要是报48号错误,也就是CUDA的问题,出现这个问题在于硬件的支持情况,对于算力3.0的显卡来说,如果安装了9.

1. UserWarning: Implicit dimension choice for log_softmax has been deprecated. Change the call to include dim=X as an argument. return F.log_softmax(x) 解决方法:把 F.log_softmax(x)改为F.log_softmax(x,dim=0) , 而且我发现改为F.log_softmax(x,dim=1),这个到底哪个更合理需要进一步确认.

最近刚开始学习深度学习,参考了一篇深度学习的入门文章,原文链接:https://medium.freecodecamp.org/everything-you-need-to-know-to-master-convolutional-neural-networks-ef98ca3c7655. 文章内容就是kaggle上的一个competition,识别图像中是否存在航拍仙人掌,使用了Pytorch框架,原文代码有些许错误,经改正后代码如下: import numpy as np import pa

PyTorch常用代码段整理合集 本文代码基于 PyTorch 1.0 版本,需要用到以下包 import collections import os import shutil import tqdm import numpy as np import PIL.Image import torch import torchvision 基础配置 检查 PyTorch 版本 torch.__version__ # PyTorch version torch.version.cuda # Corr

1.Torch构建简单的模型 # coding:utf-8 import torch class Net(torch.nn.Module): def __init__(self,img_rgb=3,img_size=32,img_class=13): super(Net, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(in_channels=img_rgb, out_channels=img_size, ke

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

Pytorch版本介绍 torch:1.6 CUDA:10.2 cuDNN:8.1.0 安装 NVIDIA 显卡驱动程序 一般 电脑出厂/装完系统 会自动安装显卡驱动 如果有 可直接进行下一步 下载链接 http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 选择和自己显卡相匹配的显卡驱动 下载安装 确认项目所需torch版本 # pip install -r requirements.txt # base -----------------------

好消息!!目前pytorch已经提供windows官方支持,可以直接安装了,请移步这里. pytorch是facebook开发的深度学习库,其目标是想成为深度学习领域整合gpu加速的numpy.笔者研究的re-id领域最近有不少基于pytoch的代码,跟进一下.因为编程时一直远程到工作站上不太方便,本地开发用的是windows(笔记本对ubuntu的支持不佳),无奈pytoch目前还没有对windows的官方支持(计划0.4版本开始支持,目前是0.3.1),.所幸的是知乎用户蒲嘉宸一直在提供适合

  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

文章是出自我的原创,是写在新浪博客里面的:http://blog.sina.com.cn/s/blog_13b7eb5b20102wvxw.html 首先,软件的版本你选择很重要,我们配置了两天才成功的,把最后安装的软件版本和相应的软件在下面给出. 系统配置:win7 X64,显卡是Geforce GTX960M 错误选择:官方显卡(好像版本是347.多少来着)+CUDA 7.0: 350.12显卡+CUDA 7.0 官方显卡+CUDA 7.5​ 正确选择:350.12显卡+CUDA 7.5​​

目录: 1.什么是CUDA 2.为什么要用到CUDA 3.CUDA环境搭建 4.第一个CUDA程序 5. CUDA编程 5.1. 基本概念 5.2. 线程层次结构 5.3. 存储器层次结构 5.4. 运行时API 5.4.1. 初始化 5.4.2. 设备管理 5.4.3. 存储器管理 5.4.3.1. 共享存储器 5.4.3.2. 常量存储器 5.4.3.3. 线性存储器 5.4.3.4. CUDA数组 5.4.4. 流管理 5.4.5. 事件管理 5.4.6. 纹理参考管理 5.4.6.1.

http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12833235 CUDA从入门到精通(零):写在前面 在老板的要求下.本博主从2012年上高性能计算课程開始接触CUDA编程,随后将该技术应用到了实际项目中.使处理程序加速超过1K,可见基于图形显示器的并行计算对于追求速度的应用来说无疑是一个理想的选择. 还有不到一年毕业.怕是毕业后这些技术也就随毕业而去,准备这个暑假开辟一个CUDA专栏,从入门到精通.步步为营.顺便分享设计的一些经验教训.希望能给学习C

Created on 2013-8-5URL : http://blog.sina.com.cn/s/blog_a502f1a30101mjch.html@author: zhxfl转载请说明出处 #include <stdio.h> #include <time.h> #include <cuda_runtime.h> __global__ void matrixMulCUDA(int *A,int *B,int * C, dim3 dimsA,dim3 dimsB,