一、准备工作1.cuda安装在cmd命令中打nvidia-smi看支持的cuda最高版本cuda版本选择也不能过于早，作者之前用过cuda11.2，在后续vs编译环节发现其最高只支持vs2019，不支持vs2022。目前作者使用cuda11.8。下载安装cuda：CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloper2.cuDNN下载配置下载配置对应cuda版本的cuDNN：cuDNNArchive|NVIDIADeveloper把cuDNN解压出来的三个文件夹（bin、include、lib）复制到cuda对应同名文件夹的位置（默认安装路径是C:\ProgramFiles\NV
昨日，北京大学量子材料科学中心（ICQM）郭凯臻、贾爽等人提交到arXiv的论文表示，其团队尝试合成的LK-99样品不具有超导性。但各路网友似乎对这项研究并不买账，有人认为论文完成度不高，就此宣判LK-99的不是超导并不科学。今日，关于室温超导，国内机构又在arXiv上提交了两篇论文。这次下场的有中国科学院物理研究所/北京凝聚态物理国家研究中心、中国人民大学、宁波大学、北京师范大学、曲阜师范大学等科研机构和院校。其中，中国科学院物理研究所/北京凝聚态物理国家研究中心所写第一篇论文的结论是LK-99的类超导行为是由掺杂Cu_2S的一级结构相变引起的；中国科学院物理研究所、人大等机构得出的结论是P
环境WSL2+Ubuntu22.04显卡驱动:528.89CUDA:11.7问题在创建docker时使用--gpusall会报错：dockerrun--gpusall-it-eDISPLAY=unix$DISPLAY-v/tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix:rwcelinachild/orbslam2/bin/bashdocker:Errorresponsefromdaemon:failedtocreateshimtask:OCIruntimecreatefailed:runccreatefailed:unabletostartcontainerprocess:error
(158条消息)linux驱动camera//testok_感知算法工程师的博客-CSDN博客(158条消息)linuxV4L2子系统——v4l2架构（1）之整体架构_感知算法工程师的博客-CSDN博客(158条消息)linuxV4L2子系统——v4l2的结构体（2）之video_device_感知算法工程师的博客-CSDN博客(159条消息)【Linux驱动】Linux--V4L2视频驱动框架_感知算法工程师的博客-CSDN博客(158条消息)linuxV4L2子系统——v4l2架构（3）之video_device_感知算法工程师的博客-CSDN博客(158条消息)linuxV4L2子系统—
查看CUDA安装是否成功：nvcc-V进入到CUDA的安装路径，找到如下两个.exe文件：我自己安装完的路径为：C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v10.1\extras\demo_suite然后打开CMD窗口（以管理员身份）：先进入自己的目录：cdC:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit\CUDA\v10.1\extras\demo_suite首先执行：deviceQuery.exe，查看是否出现如下界面：然后执行bandwidthTest.exe，出现下面界面，代表cuDNN也安装成功：
torch==1.9.1+cu111无法安装配置环境torch==1.9.1+cu111时，出现报错pipinstalltorch==1.9.1+cu111ERROR:Couldnotfindaversionthatsatisfiestherequirementtorch==1.9.1+cu111(fromversions:1.4.0,1.5.0,1.5.1,1.6.0,1.7.0,1.7.1,1.8.0,1.8.1,1.9.0,1.9.1,1.10.0,1.10.1,1.10.2,1.11.0,1.12.0,1.12.1,1.13.0,1.13.1)ERROR:Nomatchingdistr
目录1.问题所示2.原理分析3.解决方法3.1调batch_size大小3.2不考虑梯度3.3删除无用变量3.4kill进程（暴力放弃）3.5其他方法1.问题所示运行这段程序的时候出现如下错误：RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate1.38GiB(GPU0;7.80GiBtotalcapacity;5.94GiBalreadyallocated
目录1.问题所示2.原理分析3.解决方法3.1调batch_size大小3.2不考虑梯度3.3删除无用变量3.4kill进程（暴力放弃）3.5其他方法1.问题所示运行这段程序的时候出现如下错误：RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate1.38GiB(GPU0;7.80GiBtotalcapacity;5.94GiBalreadyallocated
以前总是嫌装环境太麻烦，碰到些需要用到GPU的项目都不想去复现了。。。这次因为论文需要，下定决心要把pytorch的安装问题搞定，但是期间遇到了很多问题，最烦人的莫过于这个'AssertionError:TorchnotcompiledwithCUDAenabled'这时候首先应该做的就是确认pytorch、cuda、cuddn、torch和torchvision是否安装成功，以及版本是否正确！如何查看pytorch、cuda、cuddn、torch和torchvision的版本并且进行下载安装？1）查看版本查看pytroch版本>>>importtorch>>>print(torch.__v
问题描述：在跑YOLOV5S代码时，出现了下面这个错误。NotImplementedError:Couldnotrun'torchvision::nms'withargumentsfromthe'CUDA'backend.Thiscouldbebecausetheoperatordoesn'texistforthisbackend,orwasomittedduringtheselective/custombuildprocess(ifusingcustombuild).IfyouareaFacebookemployeeusingPyTorchonmobile,pleasevisithttps:
