说明：1、电脑显卡： AMD显卡: 2、电脑系统：Windows11 3、Python版本：3.9一、安装anaconda登录anaconda的官网下载Anaconda|TheWorld'sMostPopularDataSciencePlatformAnacondaisthebirthplaceofPythondatascience.Weareamovementofdatascientists,data-drivenenterprises,andopensourcecommunities.https://www.anaconda.com/注意：上图下载anacon
场景描述搞深度学习时需要先搭建环境，需要折腾显卡驱动、cuda、cudnn、以及各种深度学习框架（TensorFlow、Pytorch等）。光听这些名词有好些人都迷糊了，更不要提解决他们之间的不兼容，完成环境搭建了。这里先简单解释上述名词，不求高深与专业，理解他们处于什么位置就行。通俗解释显卡：一块焊了GPU芯片的电路板，上面还有电容电阻以及其他辅助芯片。因为有些复杂计算CPU效率太低了，所以放在GPU中执行运算。类比的，cpu主板也就是一块焊了CPU、辅助芯片、电容电阻的电路板。至于独立显卡与集成显卡的概念，自己查吧。显卡驱动：GPU是硬件，操作系统怎么识别并与它传输数据呢？这就需要在操作系
场景描述搞深度学习时需要先搭建环境，需要折腾显卡驱动、cuda、cudnn、以及各种深度学习框架（TensorFlow、Pytorch等）。光听这些名词有好些人都迷糊了，更不要提解决他们之间的不兼容，完成环境搭建了。这里先简单解释上述名词，不求高深与专业，理解他们处于什么位置就行。通俗解释显卡：一块焊了GPU芯片的电路板，上面还有电容电阻以及其他辅助芯片。因为有些复杂计算CPU效率太低了，所以放在GPU中执行运算。类比的，cpu主板也就是一块焊了CPU、辅助芯片、电容电阻的电路板。至于独立显卡与集成显卡的概念，自己查吧。显卡驱动：GPU是硬件，操作系统怎么识别并与它传输数据呢？这就需要在操作系
目录0前言（用处不大，可以直接看解决办法）1产生问题的原因2解决办法YOLOV5YOLOV72小结☆这个问题是GTX16xx用户的大坑，基本上每个GTX16xx用户使用YOLO系列算法，都会遇到这些问题。这个方法是不彻底的解决办法，牺牲了训练的时间来换取问题的解决，经过本人在GTX1660TI笔记本上测试YOLOV5和YOLOV7算法均成功解决了。0前言（用处不大，可以直接看解决办法）最近正在做目标检测相关的算法，因为要求实时性要很高，所以选择了YOLO系列算法。最先开始选择的是刚出炉新鲜的YOLOV7算法，训练时没有问题，但是在最终测试时，发现检测不出来任何的bbox，开始以为是没有训练好，
目录0前言（用处不大，可以直接看解决办法）1产生问题的原因2解决办法YOLOV5YOLOV72小结☆这个问题是GTX16xx用户的大坑，基本上每个GTX16xx用户使用YOLO系列算法，都会遇到这些问题。这个方法是不彻底的解决办法，牺牲了训练的时间来换取问题的解决，经过本人在GTX1660TI笔记本上测试YOLOV5和YOLOV7算法均成功解决了。0前言（用处不大，可以直接看解决办法）最近正在做目标检测相关的算法，因为要求实时性要很高，所以选择了YOLO系列算法。最先开始选择的是刚出炉新鲜的YOLOV7算法，训练时没有问题，但是在最终测试时，发现检测不出来任何的bbox，开始以为是没有训练好，
2023英伟达显卡排名天梯图注意这里没有更新4070Ti,它的性能应该在3090和3090ti之间KelvinKelvin于2001年发布，是Nvidia千年以来第一个新的GPU微架构。最初的Xbox游戏机使用带有Kelvin微架构的NV2AGPU。GeForce3和GeForce4系列GPU是采用这种微架构发布的。RankineRankine是2003年发布的Kelvin的后续产品，用于GeForce5系列的NvidiaGPU。Rankine支持顶点和片段程序，并将VRAM大小增加到256MB。CurieCurie——GeForce6和7系列GPU使用的微架构——于2004年作为Rankin
2023英伟达显卡排名天梯图注意这里没有更新4070Ti,它的性能应该在3090和3090ti之间KelvinKelvin于2001年发布，是Nvidia千年以来第一个新的GPU微架构。最初的Xbox游戏机使用带有Kelvin微架构的NV2AGPU。GeForce3和GeForce4系列GPU是采用这种微架构发布的。RankineRankine是2003年发布的Kelvin的后续产品，用于GeForce5系列的NvidiaGPU。Rankine支持顶点和片段程序，并将VRAM大小增加到256MB。CurieCurie——GeForce6和7系列GPU使用的微架构——于2004年作为Rankin
问题话不多说，本文主要就是探讨如何根据显卡和显卡驱动版本去选择相应的CUDA和Pytorch。显卡显卡驱动版本打开cmd命令提示符，输入nvidia-smi然后按回车键：需要关注两个地方：显卡驱动版本：516.59显卡支持最高的CUDA版本：11.7显卡计算力查询显卡计算力CUDA查询CUDA与显卡驱动版本对应关系CUDA与显卡驱动版本对应关系：CUDA与显卡计算力关系：选择CUDA前，先要搞清楚显卡的驱动版本和显卡的计算力，显卡计算力和显卡驱动版本共同决定CUDA版本。一般，显卡计算力在7.5以上的，就可以选择10.0以上的CUDA，然后再根据显卡的驱动版本选择具体的CUDA版本。Pytor
问题话不多说，本文主要就是探讨如何根据显卡和显卡驱动版本去选择相应的CUDA和Pytorch。显卡显卡驱动版本打开cmd命令提示符，输入nvidia-smi然后按回车键：需要关注两个地方：显卡驱动版本：516.59显卡支持最高的CUDA版本：11.7显卡计算力查询显卡计算力CUDA查询CUDA与显卡驱动版本对应关系CUDA与显卡驱动版本对应关系：CUDA与显卡计算力关系：选择CUDA前，先要搞清楚显卡的驱动版本和显卡的计算力，显卡计算力和显卡驱动版本共同决定CUDA版本。一般，显卡计算力在7.5以上的，就可以选择10.0以上的CUDA，然后再根据显卡的驱动版本选择具体的CUDA版本。Pytor
近日，由清华技术成果转化的公司智谱AI开源了GLM系列模型的新成员——中英双语对话模型ChatGLM-6B，支持在单张消费级显卡上进行推理使用。这是继此前开源GLM-130B千亿基座模型之后，智谱AI再次推出大模型方向的研究成果。与此同时，基于千亿基座模型的ChatGLM也同期推出，初具问答和对话功能，现已开启邀请制内测（内测申请网址chatglm.cn），后续还会逐步扩大内测范围。据悉，ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型，并针对中文进行了优化。该模型基于GeneralLanguageModel（GLM）架构，具有62亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显
