由于已经安装了cpu版本了，如果再在该环境下安装gpu版本会造成环境污染.因此，再安装gpu版本时，需要再新建一个虚拟环境才能安装成功。然后去官网下载所适配的版本。安装完cuda和cudnn后，开始安装pytorch的gpu版本。1.安装cude首先查看windows电脑之前是否成功安装了CUDA第一步：同时按键盘上的“windows键+R”，输入“cmd”并回车，进入windows的命令行界面。第二步：命令行里输入“nvcc-V”并回车第三步：如果已经成功安装CUDA的话，会显示CUDA的版本号的。 已成功安装cuda跳过cuda安装部分在计算机-管理-设备管理器-显示适配器中，查看是否有独
博主已有：Pycharm+Anaconda通过这篇博客你将获得：Cuda10.2+cuDNN11.x+Pytorch1.8.0(GPU)importtorchprint(torch.cuda.is_available())print(torch.__version__)print(torch.version.cuda)True1.8.010.2目录1.确定自己电脑有无显卡2.确定显卡支持的cuda最高版本3.下载安装cuda4.安装cuDNN 5.安装Pytorch(重要！易踩坑！）6.pycharm切换不了环境问题7.总结 今天是三月1日，开学的第一周，这个学期准备进军深度学习，主打的框
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一、使用的硬件：nx板子、原装充电器、有线鼠标(USB)、有线键盘(USB)、有线摄像头(USB)、7寸触摸显示屏、20寸大显示屏（显示屏有一个就可以，大屏幕更加方便）、SD卡(128G,用64g也可以)、读卡器、笔记本电脑(Win-11)、WIFI网络环境二、软件：SDFormatter(v4)、Win32DiskImager(2.0)、VNC-Viewer(6.22)、Winscp三、文件：nx镜像文件、pycharm(linux版本，可在笔记本上下载好安装包)有需要整套软件和镜像文件可以留言，看到会回复发送分享！四、常用指令、 //执行目录转换cd文件夹名//返回上一级cd.. //返回
一、使用的硬件：nx板子、原装充电器、有线鼠标(USB)、有线键盘(USB)、有线摄像头(USB)、7寸触摸显示屏、20寸大显示屏（显示屏有一个就可以，大屏幕更加方便）、SD卡(128G,用64g也可以)、读卡器、笔记本电脑(Win-11)、WIFI网络环境二、软件：SDFormatter(v4)、Win32DiskImager(2.0)、VNC-Viewer(6.22)、Winscp三、文件：nx镜像文件、pycharm(linux版本，可在笔记本上下载好安装包)有需要整套软件和镜像文件可以留言，看到会回复发送分享！四、常用指令、 //执行目录转换cd文件夹名//返回上一级cd.. //返回
来源：投稿作者：子苏编辑：学姐之前一直在GoogelColab平台上薅羊毛(使用免费GPU)，但是很快就遇到了GPU使用达到上限的问题，如下图：limitedGPU因此又来到Kaggle平台来薅羊毛，作为Kaggle小白，在此总结了一些常见的问题和实用tips。安装第三方包开始时一直安装不上任何包，把电脑wifi，翻墙工具检查了一遍，简直怀疑人生，后来发现原来是Internet选项没开启orz。把页面右侧Setting栏中的Internet选项开启 installotherpackages然后安装第三方包，比如pipinstallFastNLP==0.5.0。卸载第三方包卸载的时候经常会被询
来源：投稿作者：子苏编辑：学姐之前一直在GoogelColab平台上薅羊毛(使用免费GPU)，但是很快就遇到了GPU使用达到上限的问题，如下图：limitedGPU因此又来到Kaggle平台来薅羊毛，作为Kaggle小白，在此总结了一些常见的问题和实用tips。安装第三方包开始时一直安装不上任何包，把电脑wifi，翻墙工具检查了一遍，简直怀疑人生，后来发现原来是Internet选项没开启orz。把页面右侧Setting栏中的Internet选项开启 installotherpackages然后安装第三方包，比如pipinstallFastNLP==0.5.0。卸载第三方包卸载的时候经常会被询
Anaconda安装Tensorflow-gpu版本详细教程1、Anaconda的安装，目前已有许多安装Anconda的博客，本文不再赘述，给出对应安装的博客链接。Anconda安装博客1Anconda环境变量的修改2、Cuda和Cudnn的安装2.1Cuda和Cudnn的版本选择安装Cuda和Cudnn时一定注意对应的版本号。包括：tensorflow-gpu版本对用的Cuda和Cudnn，一定要先确定安装哪个版本的tensorflow-gpu版本再选择下载Cuda和Cudnn的版本。具体版本对应的信息见：版本对应信息笔者采用的Cuda版本为11.2，Cudnn的版本为8.1，对应的tens
Anaconda安装Tensorflow-gpu版本详细教程1、Anaconda的安装，目前已有许多安装Anconda的博客，本文不再赘述，给出对应安装的博客链接。Anconda安装博客1Anconda环境变量的修改2、Cuda和Cudnn的安装2.1Cuda和Cudnn的版本选择安装Cuda和Cudnn时一定注意对应的版本号。包括：tensorflow-gpu版本对用的Cuda和Cudnn，一定要先确定安装哪个版本的tensorflow-gpu版本再选择下载Cuda和Cudnn的版本。具体版本对应的信息见：版本对应信息笔者采用的Cuda版本为11.2，Cudnn的版本为8.1，对应的tens
目录说明单GPU/CPU情况多GPUDataParallelDistributedDataParallel1.使用torch.distributed.init_process_group初始化进程组2.使用torch.nn.parallel.DistributedDataParallel创建分布式并行模型3.创建对应的DistributedSampler和BatchSampler，制作dataloader4.使用torch.multiprocessing/torch.distributed.launch开始训练对BN层进行同步处理说明如果是单个GPU或CPU可通过torch.cuda.is_a
