本文编写日期是：2023年4月.Python开发环境是Anaconda3.10版本，具体Anaconda的安装这里就不赘述了，基础来的。建议先完整看完本文再试，特别是最后安装过程经验分享，可以抑制安装过程中一些奇怪的念头，减少走弯路。目录1.NVidia驱动安装 2.安装CUDAToolkit3.安装Tensorflow2.10.14.添加CUDNN加速包5.验证是否成功安装和调用GPU进行运算6.测试启用CUDNN加速器7.Tensorflow小结8.安装PyTorch9.检测PyTorch安装情况10.PyTorch试运行11.安装过程经验分享和坑 1.NVidia驱动安装 首先确定你的电
搭建深度学习虚拟环境（Anaconda）创建新的虚拟环境安装CUDA（11.6）安装cudnn（8.4.0.27）安装pytorch（1.13.1）在线安装离线安装安装torchvision（0.14.1）验证安装是否成功创建新的虚拟环境1.以管理员的身份打开AnacondaPrompt窗口：2.创建新的虚拟环境：condacreate-n环境名称python=x.x3.激活刚刚创建好的虚拟环境：condaactivate环境名称安装CUDA（11.6）1.右击鼠标打开NVIDIA控制面板，查看显卡支持的最高CUDA版本：2.Anaconda换清华镜像源，提高下载速度：condaconfig-
Ubuntu20.04下CUDA、cuDNN的详细安装与配置过程，亲测试可用（图文）一、NVIDIA（英伟达）显卡驱动安装1.1.关闭系统自带驱动nouveau2.2.NVIDIA驱动安装二、安装CUDA2.1.下载与安装CUDA2.2.配置CUDA的环境变量2.3.CUDA测试三、cuDNN的安装与检测3.1.cuDNN的安装3.2.cuDNN的检测四、CUDA的卸载一、NVIDIA（英伟达）显卡驱动安装NVIDIA显卡驱动可以通过指令sudoaptpurgenvidia*删除以前安装的NVIDIA驱动版本，重新安装。1.1.关闭系统自带驱动nouveau注意！在安装NVIDIA驱动以前需要
目录一、前言二、安装CUDA三、安装cuDNN四、切换CUDA版本五、总结六、参考一、前言正如题目所言，最近笔者要跑一个TensorFlow搭建的模型，等我按照要求将对应版本的TensorFlow和Keras安装好之后，发现训练模型巨慢，GPU显存只用了一点点而且利用率一直是零，而且提示找不到一些库，提示如下。2022-06-1013:06:14.299058:Itensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:53]Couldnotdlopenlibrary'libcudart.so.10.0';dlerror:libcuda
硬件环境系统：CentOS-7CPU:14C28T显卡：TeslaP4024G准备安装驱动:515CUDA:11.7cuDNN:8.9.2.26安装依赖yumcleanallyumupdateyuminstall-ygccgcc-c++pciutilskernel-devel-$(uname-r)kernel-headers-$(uname-r)查看GPU信息lspci|grep-invidia屏蔽nouveau显卡驱动步骤一查看是否安装了nouveau，有结果表示正在使用nouveaulsmod|grepnouveau步骤二创建一个新的文件，在文件中加入下面两句代码vim/etc/modpr
我使用CUDA和VS2015使用以下代码有问题：main.cu#include#include#include#include"foo.h"intmain(intargc,char**argv){foof(make_uchar4(1,2,3,4));f.start();std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(2));f.stop();return0;}foo.h#includetemplateclassfoo{public:foo(Tvalue);voidstart();voidrun();voidstop();private:T_va
cuda11.7+visualstudio2022编译时出现MSB3721问题公司项目更新了vs和cuda,我更新完之后发现：C:\code\SSR\Impl\Dev\gE\cO\G.Common.XrayRegistration_nc>“C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v11.7\bin\nvcc.exe”-gencode=arch=compute_86,code=“sm_86,compute_86”--use-local-env-ccbin“C:\ProgramFiles\MicrosoftVisualStudio\2022\C
参考链接：Windows下安装CUDA和Pytorch跑深度学习-动手学深度学习v2_哔哩哔哩_bilibili0.准备工作请确保你是NVIDIA的显卡（不能是AMD、集成显卡）1.下载CUDA打开developer.nvidia.com/cuda-downloads，打开有点慢选择Windows本地安装接下来就会出现对应的安装包安装或许会有点慢，取决你网速2.安装CUDA下载完成后，我们双击安装选择路径等待解压进入安装流程等待检查兼容性安装的话，基本上都是默认选项等待安装即可中途会黑一下，这是正常情况！安装成功检查是否安装成功nvidia-smi可以看到这里我的显卡是RTX3060CUDA版
Solutiontoaboveissue!Ascudainstalledthroughanacondaisnottheentirepackage.PleaseinstallcudadriversmanuallyfromNvidiaWebsite[https://developer.nvidia.com/cuda-downloads]Afterinstallationofdrivers,pytorchwouldbeabletoaccessthecudapath.Youcantestthecudapathusingbelowsamplecode.Problemresolved!!!CHECKINS
跟着杜老师学AI看看我们干了什么,就是把boudingbox恢复成框而已1.1知识点和先验知识对于模型推理后的后处理，可以直接使用cuda核函数进行解码，效率比较高nms也可以在核函数里面实现这里演示了一个yolov5的实际案例，后续其他的操作都是类似的gpu_decoder难度较大，一般先写一个cpu的decoder,再写个gpu_decoder.注意:yolov5中的detect.py是对一张图片做推理,推理用的信息是(nxnum_classes+5)yolov5的输出tensor(nx85),n是n个boundingbox其中85是cx,cy,width,height,objness,c
