简介本文记录Ubuntu22.04长期支持版系统下的CUDA驱动和cuDNN神经网络加速库的安装，并安装PyTorch2.1.1来测试是否安装成功。安装Ubuntu系统如果是旧的不支持UEFI启动的主板，请参考本人博客U盘系统盘制作与系统安装（详细图解）如果是新的支持UEFI启动的主板，请参考本人博客UEFI下Windows10和Ubuntu22.04双系统安装图解安装CUDACUDA的安装方式有多种：deb在线、deb离线、run在线、run离线等等，具体可参见CUDA手册。本文采用deb离线方式，访问CUDA下载首页，根据操作系统、处理器等信息选择安装文件。选择完成后页面给出安装命令脚本，
本教程详细讲解什么Sentis。以及恶补一些人工智能神经网络的基础概念，概述了基本流程，加载模型、输入内容到模型、使用GPU让模型推理数据、输出数据。官方文档UnitySentis:UseAImodelsinUnityRuntime|Unity 主页介绍官方文档链接：Sentisoverview|Sentis|1.3.0-pre.2国内一些相关教程把AI模型放入Unity-手写数字识别【UnitySentis入门-1】_哔哩哔哩_bilibiliUnity官方文档创建引擎以运行模型|森蒂斯|1.2.0-exp.2(unity3d.com) UnitySentis入门1.UnitySentis
ChatGPT大战，Meta为何迟迟没有动作？就在今天，路透社记者挖出了一个大瓜，原因让人瞠目结舌——相比谷歌、微软等大厂，Meta跑AI时，用的竟然是CPU！很难想象，在深度学习几乎占机器学习半壁江山的时代，一个科技巨头竟然能用CPU坚持这么久。虽然他们也曾尝试过自研AI芯片，但最终遭遇滑铁卢。现在，ChatGPT引爆的生成式AI大战打得昏天黑地，这就更加剧了Meta的产能紧缩。用CPU训练AI，Meta怎么想的？Meta迟迟不肯接受用GPU的原因，令人匪夷所思。GPU芯片非常适合AI处理，因为它们可以同时执行大量任务，从而减少处理数十亿条数据所需的时间。然而，GPU也比其他芯片更昂贵，英伟
一、安装前提示！！(如果时间过久出现改动，此教程可能出现一些新bug！)1.来自tensorflow官方信息Note:GPUsupportonnative-Windowsisonlyavailablefor2.10orearlierversions,startinginTF2.11,CUDAbuildisnotsupportedforWindows.ForusingTensorFlowGPUonWindows,youwillneedtobuild/installTensorFlowinWSL2orusetensorflow-cpuwithTensorFlow-DirectML-Plugin概要
目录一、安装Nvidia Docker二、安装显卡驱动1、安装驱动2、检查显卡驱动版本3、查询驱动版本和显卡相关信息三、Dockerhub安装pytorch和对应版本cuda1、在Dockerhub中查询对应版本镜像编辑2、查询pytorch/pytorch的镜像3、devel版本和runtime版本的区别4、拉取对应版本镜像5、查看拉取完成的镜像6、生成容器四、进入容器并查询相关信息1、进入容器2、打印环境变量3、查询本地安装的软件和程序4、显示NVIDIACUDA编译器（nvcc）的版本信息前期因为要安装东西需要cuda10+的环境，查了部分资料发现对这方面的介绍不是很详细，所以结合前期
今儿咱们聊聊pytorch的事情，今儿总结了九个最重要的pytorch的操作，一定会给你一个总体的概念。张量创建和基本操作PyTorch的张量类似于NumPy数组，但它们提供了GPU加速和自动求导的功能。张量的创建可以通过torch.tensor，也可以使用torch.zeros、torch.ones等函数。importtorch#创建张量a=torch.tensor([1,2,3])b=torch.tensor([4,5,6])#张量加法c=a+bprint(c)自动求导（Autograd）torch.autograd模块提供了自动求导的机制，允许记录操作以及计算梯度。x=torch.ten
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录一、GPT介绍1.无监督预训练2.有监督下游任务精调3.适配不同的下游任务二、基于pytorch自己训练一个小型chatgpt1.数据集2.模型3.方法介绍4.核心代码展示4.实现效果一、GPT介绍OpenAI公式在2018年提出了一种生成式预训练(GenerativePre-Trainging,GPT)模型用来提升自然语言理解任务的效果，正式将自然语言处理带入预训练时代，预训练时代意味着利用更大规模的文本数据一级更深层次的神经网络模型学习更丰富的文本语义表示。同时，GPT的出现提出了“”生成式预训练+判别式任务精调的自然
网上资源越来越多，关于PyTorch的安装教程各式各样，下面我将详细介绍在安装过程中的操作步骤。 经过上述流程图的介绍我们心中对安装过程有了一个大致的轮廓。下面我将对每一步进行细致的说明步骤Ⅰ:检查显卡支持的的CUDA版本我们可以通过英特尔的显卡控制面板来查看我们显卡驱动支持的CUDA版本首先鼠标右击桌面-显示更多选项-NVIDIA控制面板-点击弹出界面左下角的(系统信息)-点击弹出界面的(组件) 经过上述操作后我们可以观测到红色方框内的信息可以看到(NVIDIACUDA12.0.89driver)就是我电脑支持CUDA的版本，当然你电脑支持的版本可能和我不一样如果版本过低可以进行更新显
cpu没报错，换gpu就报错。以下是一些踩坑：坑1：要指定gpu，可以在importtorch之前指定gpu。model=LlamaForCausalLM.from_pretrained(model_path,trust_remote_code=True).to(device)报错: RuntimeError('Expectedalltensorstobeonthesamedevice,butfoundatleasttwodevices,cuda:6andcuda:0!(whencheckingargumentforargumentindexinmethodwrapper_CUDA__inde
大家好，今天和大家分享一个深度强化学习算法DQN的改进版DoubleDQN，并基于OpenAI的gym环境库完成一个小游戏，完整代码可以从我的GitHub中获得：https://github.com/LiSir-HIT/Reinforcement-Learning/tree/main/Model1.算法原理1.1DQN原理回顾DQN算法的原理是指导机器人不断与环境交互，理解最佳的行为方式，最终学习到最优的行为策略，机器人与环境的交互过程如下图所示。 机器人与环境的交互过程是机器人在 时刻，采取动作 并作用于环境，然后环境从 时刻状态 转变到 时刻状态，同时奖励函数对 进行评价得到奖励值。机器人
