文章目录2023-03-06更新2023-03-05更新前言TensorRT介绍环境配置CUDADriver检查安装安装CUDA安装nvcc安装cuDNN安装验证安装TensorRT安装验证2023-03-06更新如果有小伙伴看了2023-03-05更新，发现设置环境变量后运行cuda代码在链接过程中仍然会有报错问题啥的，那我这里建议，先别管2023-03-05更新的内容了，还是按照我博客里的安装步骤一步一步往下安装，用sudoaptinstallnvidia-cuda-toolkit命令去安装nvcc，也不需要配置环境变量了。因为博客里的安装步骤是我亲自执行过的，在我的WSL2环境里是一点问
背景：训练DialogueGPT（一个基于GPT2的生成模型）DialoGPT/data_loader.pyat457835e7d8acd08acf7f6f0e980f36fd327ea37c·microsoft/DialoGPT·GitHub遇到的问题：报错：RuntimeError:CUDAerror:CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZEDwhencalling`cublasCreate(handle)`解决思路：我把输入用同样形状的随机张量进行了测试，发现用随机的整数张量可以，但是用我的输入就不行，于是想看看两者的区别到底是什么后来发现，DialogueGPT以及GP
我们使用的库为redisson。添加元素到队列很简单，用RStream.add方法即可。如何从队列获取元素？由于我们打算实现kafka那样的consumergroup机制，所以，读操作要用RStream.readGroup函数（XREADGROUP命令），该命令有阻塞和非阻塞版本，简单起见，我们使用非阻塞版本（不带BLOCK参数），由应用层来定时轮询。Id参数我们设置为StreamReadGroupArgs.neverDelivered()，相当于redis命令里的>，每次只取最新的消息。相关的代码样例如下：publicListRecord>poll(StringgroupName,Strin
我想将对象序列化为字符串，然后返回。我们使用protobuf-net成功地将对象转换为Stream并返回。然而，Streamtostringandback...不是那么成功。在经过StreamToString和StringToStream之后，新的Stream不是由protobuf-net反序列化；它引发了一个ArithmeticOperationresultedinanOverflow异常。如果我们反序列化原始流，它就可以工作。我们的方法:publicstaticstringStreamToString(Streamstream){stream.Position=0;using(St
我想将对象序列化为字符串，然后返回。我们使用protobuf-net成功地将对象转换为Stream并返回。然而，Streamtostringandback...不是那么成功。在经过StreamToString和StringToStream之后，新的Stream不是由protobuf-net反序列化；它引发了一个ArithmeticOperationresultedinanOverflow异常。如果我们反序列化原始流，它就可以工作。我们的方法:publicstaticstringStreamToString(Streamstream){stream.Position=0;using(St
问题来源 对于刚接触人工智能领域不久的我而言，装CUDA等一些跑模型需要用到的工具是一件痛苦的事，稍不注意就会导致版本依赖问题，最终可能会需要你把前面安装的东西都卸载掉并重新下载，故本文记录如何卸载CUDA使得卸载干净。解决方案 本文的卸载工具采用window自带的控制面板，首先打开控制面板，看到很多关于NVIDIA的应用，不知从何下手，这里需要注意，有三个应用不能卸载，分别是NVIDIA的图形驱动程序、NVIDIAPhysx系统软件与NVIDIAGeForceExperience，接着按照安装时间排序，在临近时间内的其他关于NVIDIA应用均可删除，如下图所示。 卸载完成后
有两种方法可以安装CUDA环境第一种方法-用命令按照在刷机完成的Orin，执行如下命令：sudoaptupdatesudoaptupgradesudoaptinstallnvidia-jetpack-y注释–如果在执行第三行命令，报错的话，先查看nvidia-l4t-apt-source.list将其修改为修改完后，重新执行上面那三行命令CUDA检查是否安装成功运行命令nvcc-V输出结果nvcc:NVIDIA(R)CudacompilerdriverCopyright(c)2005-2021NVIDIACorporationBuiltonThu_Nov_11_23:44:05_PST_202
今天在跑yolov7的时候遇见，模型加载问题，因为我是使用CPU来加载pt模型的，但是出现了错误；RuntimeError:AttemptingtodeserializeobjectonaCUDAdevicebuttorch.cuda.is_available()isFalse.IfyouarerunningonaCPU-onlymachine,pleaseusetorch.loadwithmap_location=torch.device('cpu')tomapyourstoragestotheCPU.模型是使用CUDA跑的，但是加载是使用CPU加载的，报错的意思就是需要是需要反序列化加载，
javastream去重的几种方式使用Stream的distinct()方法使用collectingAndThen()和toCollection()方法使用filter()方法使用Stream的distinct()方法这个方法会根据元素的hashCode()和equals()方法来判断是否重复。如果是自定义的类，需要重写这两个方法。示例://利用java8的stream去重ListuniqueList=list.stream() .distinct() .collect(Collectors.toList());System.out.println(uniqueList.toS
报错：Ifreservedmemoryis>>allocatedmemorytrysettingmax_split_size_mbtoavoidfragmentation.SeedocumentationforMemoryManagementandPYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF当reservedmemoryis>>allocatedmemory，进行如下设置，可解决此bug：代码如下：importosos.environ["PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF"]="max_split_size_mb:128"
