CUDA版本是11.8****下载CUDA的时候莫名其妙就下载了11.8的版本，我的显卡根本带不动，所以就需要降级卸载CUDA我是参考这个链接卸载步骤：留下：NVIDIA的图形驱动程序、NVIDIAPhysx系统软件、NVIDIAGeForceExperience。即上图中3个程序留下，其余的卸载掉下载并安装CUDA（附下载链接添加链接描述）页面如下（下图是CUDA10.1版本）《network和local的区别》-其实local才是安装包，下载了直接可以安装-network是安装的时候才从网上现下载，所以大小只有几十兆安装完可在cmd窗口输入以下指令查看，如下图nvcc-V但是在anacon
[已解决]RuntimeError:CUDAerror:nokernelimageisavailableforexecutiononthedevice问题描述问题分析总结问题描述在ubuntu服务器上用python炼丹的时候遇到的两个问题，一个warning和一个runtimeErro，我的环境是用conda配置的，我就切换了一下环境，然后切回来就报这两个错误，期间啥也没干，之前重新安装opencv疯狂报错也是这种样子的。warningwarning：NVIDIAGeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrent
[已解决]RuntimeError:CUDAerror:nokernelimageisavailableforexecutiononthedevice问题描述问题分析总结问题描述在ubuntu服务器上用python炼丹的时候遇到的两个问题，一个warning和一个runtimeErro，我的环境是用conda配置的，我就切换了一下环境，然后切回来就报这两个错误，期间啥也没干，之前重新安装opencv疯狂报错也是这种样子的。warningwarning：NVIDIAGeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrent
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
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
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
深度学习框架MxNet配置（GPU版本）1.对应镜像：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/mxnet/找到与自己电脑Python版本对应（命令行使用python--v查看对应版本）的版本下载2.在对应文件夹下ctrl+shift+右键在此处打开PowerShell窗口，复制文件夹名字mxnet-1.7.0.post2-py2.py3-none-win_amd64.whl，在命令行输入pipinstall+右键，剩下的文件名部分自动粘贴，回车。3.出错，先排除pip版本需要更新问题，命令行输入python-mpipinstall--upgradepip不
深度学习框架MxNet配置（GPU版本）1.对应镜像：https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/mxnet/找到与自己电脑Python版本对应（命令行使用python--v查看对应版本）的版本下载2.在对应文件夹下ctrl+shift+右键在此处打开PowerShell窗口，复制文件夹名字mxnet-1.7.0.post2-py2.py3-none-win_amd64.whl，在命令行输入pipinstall+右键，剩下的文件名部分自动粘贴，回车。3.出错，先排除pip版本需要更新问题，命令行输入python-mpipinstall--upgradepip不
确定安装版本在安装之前呢，我们需要确定三件事第一：查看显卡支持的最高CUDA的版本，以便下载对应的CUDA安装包第二：查看对应CUDA对应的VS版本，以便下载并安装对应的VS版本（vs需要先安装）第三：确定CUDA版本对应的cuDNN版本，这个其实不用太关注，因为在cudnn的下载页面会列出每个版本对应的cuda版本，11.x以上对应的范围很宽确定显卡支持的CUDA版本在显卡驱动被正确安装的前提下，在命令行里输入nvidia-smi.exe，效果如图所示可以看到显示CUDAVersion为11.6，说明该显卡最高支持到11.6，我这里就选择11.6的版本，你也可以选择更低的版本比如11.5,1
