安装及配置过程一、下载安装CUDAToolkit1.查看操作系统版本及支持CUDA版本2.官网下载并安装对应版本CUDA3.配置环境变量4.测试CUDA安装是否成功二、下载安装cuDNN1.官网下载对应版本cuDNN一、下载安装CUDAToolkit1.查看操作系统版本及支持CUDA版本1）查看系统版本uname-a2）查看系统支持CUDA版本图中标红处说明此系统支持CUDA最高版本为：11.0，即下载CUDA时版本要控制在11.0以下nvidia-smi2.官网下载并安装对应版本CUDA1）根据系统支持版本下载对应版本的CUDAToolkit，作者此处选择CUDA10.2。官网链接2）选择所
目录前言一. 源码包下载1.FFmpeg源码下载2.MSYS2安装 2.1执行下面命令配置环境 2.2安装完成后将MSYS2安装路径下的mingw64/bin配置到windows环境变量中 2.3安装其他工具(默认全部安装)：3.安装CMake工具 3.1将CMake加入环境变量4.下载x264，x265 4.1x264源码下载： 4.2x265源码下载（直接git）：二. 开始编译1. 编译x2642. 编译x2653.编译FFmpeg三.功能验证1.x264验证2.x265验证3.FFmpeg验证四.FFmpeg支持Intel，Nvidia，AMD硬件加速1.支持IntelQSV硬件加速2
cuda教程目录第一章指针篇第二章CUDA原理篇第三章CUDA编译器环境配置篇第四章kernel函数基础篇第五章kernel索引(index)篇第六章kenel矩阵计算实战篇第七章kenel实战强化篇第八章CUDA内存应用与性能优化篇第九章CUDA原子(atomic)实战篇第十章CUDA流(stream)实战篇第十一章CUDA的NMS算子实战篇第十二章YOLO的部署实战篇第十三章基于CUDA的YOLO部署实战篇cuda教程背景随着人工智能的发展与人才的内卷，很多企业已将深度学习算法的C++部署能力作为基本技能之一。面对诸多arm相关且资源有限的设备，往往想更好的提速，满足更高时效性，必将更多类
linux服务器安装多版本cuda（无sudo权限非root用户也适用）文章目录1.下载cudatoolkit2.下载cudnn3.安装cuda4.配置cudnn5.使用目标版本cuda6.无sudo权限与非root用户1.下载cudatoolkit下载想要版本的cudatoolkit2.下载cudnn下载对应版本cudnn3.安装cuda以cuda10.0为例#1.执行安装sudoshcuda_10.0.130_410.48_linux.run#2.一大堆协议，按q结束阅读#3.接受霸王条款accept/decline/quit:accept#4.继续Youareattemptingtoin
Ubuntu22.04LTS一、下载官网下载CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloper建议下载runfile的文件格式二、安装终端执行sudochmod+xcuda_12.1.0_530.30.02_linux.runsudo./cuda_12.1.0_530.30.02_linux.run如果报错Failedtoverifygccversion.Seelogat/var/log/cuda-installer.logfordetails.sudochmod+xcuda_12.1.0_530.30.02_linux.runsudo./cuda_12.1.0_53
Ubuntu20.04系统安装CUDA前言一、CUDA是什么二、步骤1.先查看有没有安装CUDA在终端输入命令2.若没有，查看有没有安装显卡驱动3.查看Driver对应的CUDAversion4.[到cuda-toolki-archive](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive),下载对应的cuda5.修改环境变量总结前言笔者最近在做深度学习和感知方面的一个学习，需要用到CUDA来加速，所以安装了CUDA，在这里总结了一下。一、CUDA是什么cuda是ComputeUnifiedDeviceArchitecture的缩写。中文叫统一
Windows安装CUDA及cuDNN前言1.第一次安装CUDA2.第N次安装CUDA一、CUDA1.查询CUDA版本2.下载CUDA3.安装CUDA4.配置CUDA环境变量5.检查CUDA是否安装成功二、cuDNN1.cuDNN版本的查询及下载2.安装cuDNN3.配置cuDNN的环境变量4.检查cuDNN是否安装成功三、查询CUDA及cuDNN的版本1.查询CUDA的版本2.查询cuDNN的版本前言1.第一次安装CUDA在第一次安装CUDA之前，建议大家先看一下目前电脑里都存在哪几个NVIDIA软件，这样即便后续要卸载CUDA，也能区分哪些是本来就存在的，不可卸载，哪些是后来安装的，可以卸
导语：同一个镜像在不同的显卡驱动的机器上无法使用gpu。报错Error803:systemhasunsupporteddisplaydriver/cudadrivercombination查看2个镜像对应的cudadriver同镜像tagge2206300210宿主机驱动465.27镜像cudadriver是465.27同镜像tagge2206300210宿主机驱动470.63镜像cudadriver是465.27这里宿主机的driver挂进去自己修改了软链。令一个镜像tagonly_cta220630宿主机驱动465.27镜像cudadriver是470.63这里宿主机的cudadriver
文章目录1配置python环境1.1安装Anaconda1.2检查环境安装成功1.3创建虚拟环境1.4进入/退出刚刚创建的环境1.5其它操作1.5.1查看电脑上所有已创建的环境1.5.2删除已创建的环境2安装CUDA和CUDNN2.1查看自己电脑支持的CUDA版本2.2安装CUDA2.3安装CUDNN2.4检查CUDA安装成功（查看GPU使用率、显存占用情况）3安装PyTorch3.1安装PyTorch3.2检查安装是否成功3.3其它方法4在PyCharm中使用PyTorch5远程Linux服务器配置PyTorch1配置python环境1.1安装Anaconda进入anaconda官网：htt
今天在训练模型的时候突然报了显存不够的问题，然后分析了一下，找到了解决的办法，这里记录一下，方便以后查阅。注：以下的解决方案是在模型测试而不是模型训练时出现这个报错的！RuntimeError:CUDAoutofmemory完整的报错信息：Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/pytorch/LiangXiaohan/MI_Same_limb/Joint_Motion_Decoding/SelfAten_Mixer/main.py",line420,inmodule>main()File"/home/pytorch/LiangXiaohan/MI_S
