卸载CUDAa.打开终端并输入以下命令以卸载CUDA：sudoapt-get--purgeremove"cuda*"b.通过以下命令删除CUDA安装期间创建的任何符号链接：sudorm/usr/local/cudac.删除CUDA安装期间创建的任何其他文件或目录：sudorm-rf/usr/local/cuda-version>卸载cudnn：a.打开终端并输入以下命令以卸载cudnn：sudoapt-get--purgeremovelibcudnn*b.通过以下命令删除cudnn安装期间创建的任何符号链接：sudorm/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libcudnn*c.
一般情况我们会安装使用多个cuda版本。而且pytorch在安装时也会自动安装一个对应的版本。正确查看方式： 想要查看Pytorch实际使用的运行时的cuda目录，可以直接输出之前介绍的cpp_extension.py中的CUDA_HOME变量。importtorchimporttorch.utilsimporttorch.utils.cpp_extensiontorch.utils.cpp_extension.CUDA_HOME上面输出的/usr/local/cuda即为软链接的cuda版本。 不正确查看方式：事实上，使用torch,version.cuda命令查看输出的cuda的版本并不
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、
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、
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
