换了台机器，又装Tensorflow，记得我第一次装的时候装了好几天，而现在只用了半小时就搞定了，因为这个方法只用在终端操作，绝不用去英伟达官网下载啥的，刷刷刷的贼快，只是后面去找版本的对应问题了又花了些时间文章目录0.pip/conda换默认源1.Anaconda+python虚拟环境2.安装CUDA以及cudnn3.Tensorflow-gpu2.6.0下载测试4.附一个纯净的tensorflow2.6.0不打架所有piplist0.pip/conda换默认源为了高效下载，建议先把默认源换了，很简单，这里不再赘述1.Anaconda+python虚拟环境如果你需要用到tensorflow了

 目录1.CUDA下载安装步骤2.Pytorch环境的配置笔者计算机视觉研0刚入学为研一。近期在学习目标检测算法中的YOLO系列。在运行YOLOV1训练代码时，报出该错误原因很简单：CUDA和Torch版本不兼容遇到这类问题先检查电脑的CUDA支持版本：  打开cmd，输入nvidia-smi可以看到红框里的是电脑支持的最高版本的cuda，我们在官网进行下载时，下载该版本及以下的即可（建议下载该版本以下）其次，检查自己的电脑中CUDA的版本（检查是否安装CUDA）：     打开cmd，输入nvcc--version可以看到我最开始的安装版本是11.7如果显示无法找到nvcc说明电脑中没有安装

🍎博客主页：🌙@披星戴月的贾维斯🍎欢迎关注：👍点赞🍃收藏🔥留言🍇系列专栏：🌙C/C++专栏🌙请不要相信胜利就像山坡上的蒲公英一样唾手可得，但是请相信，世界上总有一些美好值得我们全力以赴，哪怕粉身碎骨！🌙🍉一起加油，去追寻、去成为更好的自己！文章目录前言🍎1、cuda常考函数🍎2、CUDA编程🍇一个典型的CUDA程序的基本框架🍇简单的CUDA加法🍇获取计算机线程块的分配🍇在GPU任意长度的矢量求和🍇点积运算🍇常量内存光线跟踪(使用共享内存)🍇GPU使用一维纹理内存的热传导模拟计算🍇统计直方图（普通版本）🍇GPU原子递增操作统计直方图🍎总结提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考前言    

问题描述按照官方教程安装nerfstudio，运行命令pipinstallgit+https://github.com/NVlabs/tiny-cuda-nn/#subdirectory=bindings/torch安装tiny-cuda-nn时，出现以下报错：×pythonsetup.pyegg_infodidnotrunsuccessfully.│exitcode:1╰─>[8linesofoutput]Traceback(mostrecentcalllast):File"",line2,inmodule>File"",line34,inmodule>File"C:\Users\Lenov

笔者在很久之前就装过Pytorch，但当时装的是CPU版本，今天尝试装GPU版本，几经波折，总结一些问题在此，以少走弯路。一．版本号选取问题1.查看自己的CUDA版本对于英伟达30系显卡，算力达到8.x，一般需要适配11.x的CUDA。自己可以针对性根据自己的显卡算力查看适配的CUDA。按下WIN+R键，输入cmd，进入命令行界面。输入nvidia-smi，可以查看NVIDIA显卡（笔者显卡的型号为3060）支持的CUDA版本为11.8，说明我们在安装Pytorch对应的CUDA版本时，应选择11.8以下的版本。也可以由控制面板（在图窗搜索栏搜索NVIDIAControlPanel）选择进入N

（已存网盘和硬盘，文件夹含三个文件）本文基本逻辑是：一、先根据电脑硬件的条件获取本身CUDA版本，据此以及表格比较得出cuDNN、torch、torchvision、python版本。二、在NVIDIA官网下载CUDA和cuDNN，获取torch的下载链接，网页提供python3.9的下载链接三、安装CUDA后，把cuDNN这个补丁装到CUDA里边，因为CUDAtoolkit是CUDA的工具包，cuDNN是CUDA的加速器补丁；用环境为python3.9的pycharm执行官网的pip命令操作完成torch和torchvision的下载最后检查—————————————————————————

（已存网盘和硬盘，文件夹含三个文件）本文基本逻辑是：一、先根据电脑硬件的条件获取本身CUDA版本，据此以及表格比较得出cuDNN、torch、torchvision、python版本。二、在NVIDIA官网下载CUDA和cuDNN，获取torch的下载链接，网页提供python3.9的下载链接三、安装CUDA后，把cuDNN这个补丁装到CUDA里边，因为CUDAtoolkit是CUDA的工具包，cuDNN是CUDA的加速器补丁；用环境为python3.9的pycharm执行官网的pip命令操作完成torch和torchvision的下载最后检查—————————————————————————

1、访问去官网Download|CMake下载界面，他会告诉你可以下载binaries或者sourcecodearchives版本，有最新版本和之前的版本。2、关于binaries或者sourcecodearchives版本的区别，被chatGpt回答的明明白白的，所以对于我们小白来说选择binaries版本就好啦。3、点击  lateststable 会进去，跳转到下载界面，划重点要下载后缀为.msi格式的。 4、双击打开下载的文件，点击“next” 5、勾选接受后点击“next” 6、添加环境变量和快捷键，看下图描述，然后点击“next”7、更改安装位置（可以不更改，默认即可），然后点击“

KDevelop是否支持在CMake项目的调试和发布版本之间切换？ 最佳答案 当然，单击打开配置，然后单击窗口顶部的+。这将允许您添加另一个构建目录，并且您将能够在它们之间切换。 关于c++-KDevelopwithCMake项目-如何管理调试和发布版本？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/15064715/

我正在尝试转换一个unix风格的MSYS路径，例如/c/my/path/to/a/folder到Windows路径，或CMake可以理解的路径，例如C:/my/path/to/a/folder。我希望它在已经正确的路径上工作。有什么好的方法吗？注意:请不要提及cygwin的cygpath。编辑:file(TO_CMAKE_PATHmypathresult)不工作 最佳答案 没有针对此的内置CMake功能，但您可以编写函数/宏来执行此操作:macro(msys_to_cmake_pathMsysPathResultingPath)st