一、准备工作1.cuda安装在cmd命令中打nvidia-smi看支持的cuda最高版本cuda版本选择也不能过于早，作者之前用过cuda11.2，在后续vs编译环节发现其最高只支持vs2019，不支持vs2022。目前作者使用cuda11.8。下载安装cuda：CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloper2.cuDNN下载配置下载配置对应cuda版本的cuDNN：cuDNNArchive|NVIDIADeveloper把cuDNN解压出来的三个文件夹（bin、include、lib）复制到cuda对应同名文件夹的位置（默认安装路径是C:\ProgramFiles\NV
常见问题：进行APP自动化测试，必不可少的就是连接真机进行测试，但是经常会出现真机已经通过USB连接到电脑上，但是adb的设备列表中任然找不到设备。对于这种问题，很多小伙伴不知道怎么解决。解决办法：将手机的VID添加到.android目录下的adb_usb.ini文件里1.找到手机的VID2.添加VID到.android目录下的adb_usb.ini文件里3.重启adbserver4.重新连接手机，查看连接情况。可以看到真机已经出现在设备列表里
环境WSL2+Ubuntu22.04显卡驱动:528.89CUDA:11.7问题在创建docker时使用--gpusall会报错：dockerrun--gpusall-it-eDISPLAY=unix$DISPLAY-v/tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix:rwcelinachild/orbslam2/bin/bashdocker:Errorresponsefromdaemon:failedtocreateshimtask:OCIruntimecreatefailed:runccreatefailed:unabletostartcontainerprocess:error
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查看CUDA安装是否成功：nvcc-V进入到CUDA的安装路径，找到如下两个.exe文件：我自己安装完的路径为：C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v10.1\extras\demo_suite然后打开CMD窗口（以管理员身份）：先进入自己的目录：cdC:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v10.1\extras\demo_suite首先执行：deviceQuery.exe，查看是否出现如下界面：然后执行bandwidthTest.exe，出现下面界面，代表cuDNN也安装成功：
目录1.问题所示2.原理分析3.解决方法3.1调batch_size大小3.2不考虑梯度3.3删除无用变量3.4kill进程（暴力放弃）3.5其他方法1.问题所示运行这段程序的时候出现如下错误：RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate1.38GiB(GPU0;7.80GiBtotalcapacity;5.94GiBalreadyallocated
目录1.问题所示2.原理分析3.解决方法3.1调batch_size大小3.2不考虑梯度3.3删除无用变量3.4kill进程（暴力放弃）3.5其他方法1.问题所示运行这段程序的时候出现如下错误：RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate1.38GiB(GPU0;7.80GiBtotalcapacity;5.94GiBalreadyallocated
以前总是嫌装环境太麻烦，碰到些需要用到GPU的项目都不想去复现了。。。这次因为论文需要，下定决心要把pytorch的安装问题搞定，但是期间遇到了很多问题，最烦人的莫过于这个'AssertionError:TorchnotcompiledwithCUDAenabled'这时候首先应该做的就是确认pytorch、cuda、cuddn、torch和torchvision是否安装成功，以及版本是否正确！如何查看pytorch、cuda、cuddn、torch和torchvision的版本并且进行下载安装？1）查看版本查看pytroch版本>>>importtorch>>>print(torch.__v
问题描述：在跑YOLOV5S代码时，出现了下面这个错误。NotImplementedError:Couldnotrun'torchvision::nms'withargumentsfromthe'CUDA'backend.Thiscouldbebecausetheoperatordoesn'texistforthisbackend,orwasomittedduringtheselective/custombuildprocess(ifusingcustombuild).IfyouareaFacebookemployeeusingPyTorchonmobile,pleasevisithttps:
我们的目标是模拟开发人员可以使用原生iOS应用执行的操作:即，使用基于单位的单一布局来适应Retina显示屏(640x960)和非Retina显示屏(320x480)。所有iOS开发人员需要做的就是提供两组Assets，一组用于Retina，一组用于非Retina，并根据称为单元的相对术语设计它们的布局。如果开发者遵循特定的命名约定，iOS会自动检测用户的屏幕尺寸并使用正确的资源并相应地缩放布局。这意味着开发人员可以使用一个代码库为两个用户群提供服务。是否存在可帮助HTML5开发人员完成相同任务的框架？人们在为非Retina和Retina显示器提供服务的同时尽量减少重复代码做了什么？谢
