最近搞了一块306012G，准备玩一玩秋叶大神的整合包，webui可以正常启动，但只要一跑图，就会报错。看了很多大神的文章，模仿着安装不同版本的python，N卡driver，cudatoolkit，pytorch，能改到的地方都改到了，把能试的错都试了，单从命令行调试来看，一切都正常，但只要一进webui，一跑图，准出错。而且随着不同的折腾，报错信息也有差别，有“TorchuseCudaDSA"，有'TorchnotcompiledwithCUDAenabled',还有好像是torchcannouseGPU(已经不能复现，忘了具体措辞），总之针对每一个报错，我专门进行了解错，但结果要不就是无
RTX3090算力为8.6，pytorch版本要11.1以上,不然无法让代码在GPU上跑，对应的cuda版本也要更新一，卸载原有的cudasudo/usr/local/cuda-10.0/bin/uninstall_cuda_10.0.plsudorm-rf/usr/local/cuda-10.0二，安装cudacuda11.1网址：CUDAToolkit11.1.0|NVIDIADeveloper选择完后，复制下方链接到Linux终端wgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.1.0/local_installers/
在远程服务器安装pytorch，根据官网命令进行安装，但在完成之后，显示GPU不可用，故记录此大坑。一、根据官网进行安装 安装的很快，但是！！安装结束之后，输入以下代码进行安装验证却显示没有成功安装！！importtorch#如果pytorch安装成功即可导入print(torch.cuda.is_available())#查看CUDA是否可用print(torch.cuda.device_count())#查看可用的CUDA数量print(torch.version.cuda)#查看CUDA的版本号所以这表明安装大失败！但是不死心的我又输入以下语句来检查torchcondalist这表明我们
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
