记录StableDiffusionwebUITensorRT插件使用过程的报错：RuntimeError:Expectedalltensorstobeonthesamedevice,butfoundatleasttwodevices,cpuandcuda:0!(whencheckingargumentforargumentmat1inmethodwrapper_CUDA_addmm)拷贝下面的代码覆盖extensions\stable-diffusion-webui-tensorrt里的export_onnx.py文件，将模型和相关的张量移动到GPU，即可解决。importosfrommodu

RuntimeError:FlashAttentionisonlysupportedonCUDA11andabove问题描述解决方案问题描述RuntimeError:FlashAttentionisonlysupportedonCUDA11andabove解决方案此错误的原因可能是nvcc的CUDA版本（通过键入“nvcc-V”获得，可能类似问题在这里解决:https://stackoverflow.com/questions/40517083/multiple-cuda-versions-on-machine-nvcc-v-confusion我解决了这个问题通过:首先：vim~/.bashr

代码原文地址：NeRCo问题描述复现CVPR2023中（NeRCo）代码中遇到的问题：torch.cuda.OutOfMemoryError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate26.16GiB(GPU0;14.58GiBtotalcapacity;9.41GiBalreadyallocated;1.32GiBfree;12.25GiBreservedintotalbyPyTorch)Ifreservedmemoryis>>allocatedmemorytrysettingmax_split_size_mbtoavoidfragmentation.Seedocumen

原因cuda版本选的不对解决python-c'importtorch;print(torch.__version__);print(torch.version.cuda)'查看cuda版本和torch版本我的输出如下：1.9.0+cu10210.2用pip安装时按照上面的选就行refmmcv-fullinstalldoc

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我正在尝试为mongo-cxx-driver(https://github.com/mongodb/mongo-cxx-driver)构建一个配方。我有libbson和mongo-c-driver的工作方法，这是必需的，但是当我尝试构建mongo-cxx-driver时，它在尝试克隆gitrepo时失败了。$bitbakemongo-cxx-driver|CMakeErrorat/home/hme/projects/platform/yocto/poky/build/tmp/work/core2-64-poky-linux/mongo-cxx-driver/3.1.3-r0/recip

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ubuntu安装cuda初环境与设备在官网找安装方式本篇文章将介绍ubuntu安装CUDAToolkitCUDAToolkit是由NVIDIA（英伟达）公司开发的一个软件工具包，用于支持并优化GPU（图形处理器）上的并行计算和高性能计算。它提供了一组库、编译器、开发工具和API（应用程序编程接口），使开发者能够在NVIDIAGPU上编写和执行并行计算任务，从而加速各种应用程序的运行速度。主要功能和组件包括：CUDA编程模型：CUDAToolkit提供了一种并行计算模型，允许开发者使用类似于C语言的语法来编写GPU上的代码。开发者可以使用CUDAC/C++编写核心计算代码，称为GPU内核函数（K

buzz基于whisper的客户端，可以优先尝试，支持Mac,Windows和Linuxhttps://github.com/chidiwilliams/buzzhttps://github.com/chidiwilliams/buzz whisper是OpenAI发布的一个的神经网络，主要用于语音识别，一时兴起就想玩一玩，下面是它的github链接（安装时需要全局代理才比较快）GitHub-openai/whisper:RobustSpeechRecognitionviaLarge-ScaleWeakSupervisionRobustSpeechRecognitionviaLarge-Sca

导师让我复现一下《TimesNet: Temporal2D-VariationModelingforGeneralTimeSeriesAnalysis》的代码，下面是论文和代码的链接：链接：https://openreview.net/pdf?id=ju_Uqw384Oq代码：https://github.com/thuml/TimesNet时序算法库：https://github.com/thuml/Time-Series-Library省流不看版：每个sh脚本的第一行是exportCUDA_VISIBLE_DEVICES，它的值代表了启用哪一块GPU，个人电脑就改成exportCUDA_V