目录gdb介绍进入gdb调试环境指令学习l(list)指令b(break)指令infob指令d指令r(run)指令n(next)指令s(step)指令c(continue)指令bt(breaktrace)指令finish指令p(print)指令display指令undisplay指令until指令disable命令enable命令这篇文章将会介绍gdb以及一些常用的gdb调试指令;gdb介绍gdb是linux中的调试器，由于linux是命令行式的操作，所以要进行调试也一定是以命令行的方式进行，相比于win下vs等IDE的调试使用起来操作比较繁琐，但是程序调试的思路都是大致的。但是在某些开发场景
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Faster-RCNN模型搭建跑通总结0、前言1、准备操作系统2、安装驱动及cuda2.1、安装驱动2.2、安装cuda3、安装anaconda和pytorch3.1安装anaconda3.1.1为什么推荐安装anaconda而不是pip安装？3.1.2安装anaconda3.1.3配置国内镜像源3.2安装pytorch3.2.1确认要安装的pytorch版本3.2.2安装pytorch3.2.2.1在conda中创建虚拟环境3.2.2.2激活该虚拟环境3.2.2.3在该环境中安装pytorch3.2.2.4确认安装的pytorch版本4、训练faster-rcnn模型4.1下载模型到本地4.
mmcv与cuda、pytorch版本兼容要求，见mmcv官方文档：https://mmcv.readthedocs.io/zh_CN/latest/get_started/installation.html#pip安装部分。目前网页上默认最新版2.x版本，若要切换旧版，点击页面左下角切换即可。查看自己的cuda和torch版本：python-c'importtorch;print(torch.__version__);print(torch.version.cuda)'#pytorch2.0版本需要cuda11.7及以上点击文档链接选择自己所需版本，拷贝对应的安装命令，进行安装注意！！！op
NotImplementedError:Couldnotrun'torchvision::nms'withargumentsfromthe'CUDA'backend.Thiscouldbebecausetheoperatordoesn'texistforthisbackend,orwasomittedduringtheselective/custombuildprocess(ifusingcustombuild).IfyouareaFacebookemployeeusingPyTorchonmobile,pleasevisithttps://fburl.com/ptmfixesforpossi
一、快速确定版查看cuda nvcc-V查看cudnn dpkg-l|grepcudnn二、历史方法 有一些已经失效，这里仅仅作为备选查看cuda 方法一 nvcc-V或者nvcc—version 方法二 cat/usr/local/cuda/version.txt或者cat/usr/local/cuda/version.json查看cudnn 方法一 dpkg-l|grepcudnn 方法二 whereiscudnn_version或者whereiscudnn.h获得真实路径。这里以/usr/local/cuda/include/为例 cat/
目录任务介绍环境所需相关软件下载与安装C语言：不调用库的GPU加速FFT代码C语言：调用fftw库的未使用GPU的FFT代码C语言：调用cufft库的GPU加速FFTgnuplot安装画图，maltab编写的FFT运算结果对比matlab测试信号和测试时的坑任务介绍时隔多年仍然逃不掉写C的命运……因为这个任务周期不短还踩了好多坑，必须记录一下了。任务简单要求就是使用C语言编写一个GPU加速的快速傅里叶变换（FFT）分为GPU加速的FFT代码改写、未使用GPU的FFT编写、运算速度对比、运算结果测试（与matlab结果对比），只要按照我文章写的顺序做就行环境所需相关软件下载与安装VisualSt
完整报错：RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate160.00MiB(GPU0;10.76GiBtotalcapacity;9.58GiBalreadyallocated;135.31MiBfree;9.61GiBreservedintotalbyPyTorch) 问题分析：内存分配不足：需要160MB，，但GPU只剩下135.31MB。解决办法：1.减小batch_size。注意batchsize的调整要配合学习率的调整，一般是正比关系，BS增大两倍，LR增大两倍或者根号二倍。减小也是相应更改。2.运行torch.cuda.empty_cach
目录简介下载链接及参考文章注意事项Visualstudio2019安装流程CUDA安装流程环境搭建结果验证自己进行CUDA编程验证总结简介去年虽然看了CUDA编程的基础知识（没学完つ﹏⊂），但是没有整理成笔记，并且一直没有使用，导致忘了好多。今年打算重新再把CUDA的基础知识学习一边，并进行总结梳理，记录成文，便于后续的复习。本篇博客是CUDA编程系列笔记的开篇，我打算先介绍下搭建CUDA编程环境的整体过程以及遇到的问题。我学习的参考书目为：樊哲勇老师的《CUDA编程基础与实践》。这本书我个人认为适合新手入门，书页不厚，内容通俗易懂，并且有C++代码示例。推荐一下。下载链接及参考文章1.vis
解决OSError:CUDA_HOMEenvironmentvariableisnotset.PleasesetittoyourCU在windows。anaconda虚拟环境下安装pytorch的C++Extension的时候出现原因C++Extension有对CUDA的依赖，并且此cuda需要是电脑安装的而不是使用anaconda下载的cudatookit。具体原因请见：cuda和cudatoolkit_独孤的大山猫的博客-CSDN博客_cudatoolkit和cuda有关系吗在大多数情况下，上述cudatoolkit是可以满足Pytorch等框架的使用需求的。但对于一些特殊需求，如需要为P
