先进入安装目录下的bin文件夹中cd/usr/local/cuda-12.0/bin执行cuda自带的卸载程序然后勾选我们要卸载的12.0版本，选择done卸载成功

问题描述demo指路：https://github.com/EdVince/Stable-Diffusion-NCNN在Linux端使用cmake编译文件时，cdx86/linuxmkdir-pbuild&&cdbuildcmake..make-j$(nproc)执行cmake..命令，报错：CMakeErroratCMakeLists.txt:14(FIND_PACKAGE):Bynotproviding"Findncnn.cmake"inCMAKE_MODULE_PATHthisprojecthasaskedCMaketofindapackageconfigurationfileprovi

目录Win11+RTX3060配置CUDA等深度学习环境1.下载前的准备工作2.下载Anaconda3.下载cuda4.下载cudnn5.小结Win11+RTX3060配置CUDA等深度学习环境1.下载前的准备工作查看nvidia设置，右击它点击nvidai控制面板，点击系统信息：选择CUDA版本，在NVIDIA控制面板可以看到RTX3060驱动目前最高支持CUDA11.6版本（我的电脑这么显示的）。2.下载Anaconda安装可以参考这篇博客。然后配置国内镜像源（win+r，打开终端），输入以下指令：condaconfig--addchannelshttps://mirrors.tuna.t

1.问题描述：frommmdet.apisimportinference_detector,init_detecto运行时报错：ImportError:libtorch_cuda_cu.so:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory（1）环境中libtorch_cuda_cu.so文件：不存在\red{不存在}不存在2.原因和解决方法：mmcv的版本和torch版本不一致[mmcv官网:PyTorch和CUDA版本要求][mmcv官网:其他版本PyTorch]找对应版本torch并重装condainstall-cpytorchpytorc

报错PSC:\Users\example>pythonPython3.8.0(default,Nov62019,16:00:02)[MSCv.191664bit(AMD64)]::Anaconda,Inc.onwin32Type"help","copyright","credits"or"license"formoreinformation.>>>importtorchD:\software\Anaconda3\envs\work38\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py:83:UserWarning:CUDAinitialization:Unexp

本文提供两种方法安装CMake命令，不知道自己电脑有没有CMake命令行的同学可以输入cmake-version查看。如果出现类似于下图所示，则电脑中已经安装有CMake命令，安装本文方法安装后也可用该方法检查是否成功安装CMake. 如果没有出现cmakeversion等字眼，则电脑中没有CMake，需要自行安装。1、利用pip直接安装前置需要：pythonpipisthepackageinstallerforPython.Itisacommand-linetoolthatallowsyoutoinstallandmanagePythonpackages,whicharecollection

本文提供两种方法安装CMake命令，不知道自己电脑有没有CMake命令行的同学可以输入cmake-version查看。如果出现类似于下图所示，则电脑中已经安装有CMake命令，安装本文方法安装后也可用该方法检查是否成功安装CMake. 如果没有出现cmakeversion等字眼，则电脑中没有CMake，需要自行安装。1、利用pip直接安装前置需要：pythonpipisthepackageinstallerforPython.Itisacommand-linetoolthatallowsyoutoinstallandmanagePythonpackages,whicharecollection

目录一、前言二、安装CUDA、cuDNN和PyTorchCUDA的安装cuDNN的安装三、验证是否安装成功一、前言在进行深度学习模型训练时，可以使用CPU训练，但通常比较慢，也可以采用GPU进行加速训练，从而缩短训练时间。目前支持深度学习的显卡只有NIVDIA，AMD是不支持的，因此AMD显卡的用户不用再纠结于CUDA的安装了，直接安装CPU版本的PyTorch就好了。要使用GPU进行加速训练，要安装三个东西：CUDA、cuDNN、PyTorch。PyTorch大家都知道，是一个用于深度学习的开源库，当然这里用Tensorflow也可以，看个人喜好。而CUDA和cuDNN可能一开始会分不清，通

CMake编译OpenCV4.6.0过程中一直出错：CMakeError:CMakewasunabletofindabuildprogramcorrespondingto“MinGWMakefiles”.CMAKE_MAKE_PROGRAMisnotset.Youprobablyneedtoselectadifferentbuildtool.解决方案如下：将CMAKE_MAKE_PROGRAM项后面的路径设置为Qt安装路径下的路径。例如：D:/Qt/Qt5.12.12/Tools/mingw730_64/bin/mingw32-make.exe（该路径根据你QT的按照路径来定）。重新点击Con

目的：安装Opencv,Opencv_contrib库，配置Visualstudio，用cmake编译配置文章目录**一安装Visualstudio:****二安装Opencv:****二.1如果不安装opencv_contrib库，直接配置opencv库：****三安装opencv_contrib库：****四下载cmake：****五cmake进行编译：****六VS配置contrib库：****七第六步遇到问题：**一安装Visualstudio:这里我选择下载Visualstudio2022版本的：官网下载选择社区版Community下载（社区版Community是对个人免费的，一共有