很多人问这个问题,其实主要就是把分布式计算的stuff改一下就好了bevfusion采用torchpack这个很难用的包(其实也还好?hhh)来进行分布式计算我们在单显卡上之需要改这一部分就好tool/train:importargparseimportcopyimportosimportrandomimporttimeimportnumpyasnpimporttorchfrommmcvimportConfigfromtorchpackimportdistributedasdistfromtorchpack.environimportauto_set_run_dir,set_run_dirfr
概述公司近期想尝试本地用下ChatGLM模型，只有服务器安装了两张显卡，故而只能在服务器做尝试。CUDA驱动啥的，之前的同事已经安装完毕，并且成功识别出显卡，顾略去。按照GITREADME步骤开搞，一切顺利，最后在运行脚本的时候收到如下提示RuntimeError:NotcompiledwithCUDAsupport因为服务器是ARM的(CPU是PhytiumST2500)。字面意思，官方编译aarch64版本的PyTorch并没有开启CUDA支持。初步怀疑自己安装的不对，一通百度、google、bing，发现其他安装方法都得依赖conda这个工具，然后安装Miniconda3，Anacond
提示显存不足RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate1.50GiB(GPU0;8.00GiBtotalcapacity;5.62GiBalreadyallocated;109.75MiBfree;5.74GiBreservedintotalbyPyTorch)Ifreservedmemoryis>>allocatedmemorytrysettingmax_split_size_mbtoavoidfragmentation.SeedocumentationforMemoryManagementandPYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF1、
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1支持CUDA的GPU 支持CUDA的NVIDIAQuadro和NVIDIARTXCUDAGPU|NVIDIADeveloper您的GPU计算能力您是否正在寻找GPU的计算能力然后查看以下表格。您可以在这里了解更多计算能力。NVIDIAGPU为全球数百万台台式机笔记本电脑工作站和超级计算机提供动力加速了消费者专业人士科学家和研究人员的计算密集型任务开始使用CUDA和GPU计算并免费加入我们的NVIDIA开发者计划。https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-gpus#compute 2怎么知道nvidia显卡该用什么CUDA版本呢？在官网查询nvidia显
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
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
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
