文章目录一：Anaconda安装二：Cuda、Cudnn安装三：Pytorch安装四：Tensorrt安装一：Anaconda安装Jetson系列边缘开发板，其架构都是arm64，而不是传统PC的amd64，深度学习的环境配置方法大不相同。想要看amd64的相关环境安装，可以参考这篇文章。下面步入正题：对于Anaconda的安装其实和之前差不多，只是寻找aarch64的shell包安装即可，下载地址anaconda清华镜像源，我选择的是Anaconda3-2021.11-Linux-aarch64.sh。进入到下载文件夹，按如下命令依次安装即可：chmod+xAnaconda3-2021.11
nvidia驱动安装及配置过程一:【nvidia】1.命令行方式安装nvidia显卡驱动 刚刚下载linux系统没有安装nvidia驱动的小伙伴门要注意! 我们想要安装cuda，nvidia驱动是必不可少的这种方法作为推荐方法来使用。第一步：查询合适的显卡驱动 #输入命令 ubuntu-driversdevices 该命令会列出所有需要驱动的设备，以及这些设备所匹配的驱动。 我的ubuntu系统版本选择的是20.04x86_64版执行该命令有三种结果： 第一种，输出“Command‘ubuntu-drivers’notfound,butcanbeinstalled
nvidia驱动安装及配置过程一:【nvidia】1.命令行方式安装nvidia显卡驱动 刚刚下载linux系统没有安装nvidia驱动的小伙伴门要注意! 我们想要安装cuda，nvidia驱动是必不可少的这种方法作为推荐方法来使用。第一步：查询合适的显卡驱动 #输入命令 ubuntu-driversdevices 该命令会列出所有需要驱动的设备，以及这些设备所匹配的驱动。 我的ubuntu系统版本选择的是20.04x86_64版执行该命令有三种结果： 第一种，输出“Command‘ubuntu-drivers’notfound,butcanbeinstalled
主要分为两个部分：如何查看电脑显卡详细信息nvidia-smi各参数介绍1.如何查看电脑显卡详细信息不论是windows系统还是linux，打开命令行，输入nvidia-smi即可。windows：显卡型号为GeForceMX150Linux：两块GeForceRTX2080卡2.nvidia-smi各参数介绍一块一块介绍GPU：GPU的ID，对应的是0和1，表示两块GPU的ID分别为0和1；Name：GPU的名字，对应的是GeForceRTX2090；Persistence-M(PersistenceMode)：能够让GPU更快响应任务，待机功耗增加。默认关闭；Fan：风扇转速（0%–100
主要分为两个部分：如何查看电脑显卡详细信息nvidia-smi各参数介绍1.如何查看电脑显卡详细信息不论是windows系统还是linux，打开命令行，输入nvidia-smi即可。windows：显卡型号为GeForceMX150Linux：两块GeForceRTX2080卡2.nvidia-smi各参数介绍一块一块介绍GPU：GPU的ID，对应的是0和1，表示两块GPU的ID分别为0和1；Name：GPU的名字，对应的是GeForceRTX2090；Persistence-M(PersistenceMode)：能够让GPU更快响应任务，待机功耗增加。默认关闭；Fan：风扇转速（0%–100
1cuda卸载我windows11下安装的cuda为11.1，常用的cuda为10.2和11.3，所以选择卸载重装。1）首先打开控制面板->程序和功能卸载：框住的内容。保留：NVIDIA的图形驱动程序、NVIDIAPhysx系统软件、NVIDIAGeForceExperience其中NVIDIANsightSystems是NVIDIA官方近几年推出了新一代性能分析工具——NSight系列，包括NSightSystem和NSightCompute，其中NsightSystems就是全新一代的nvprof，可以用于监测代码执行效率及分析性能。2）卸载完如下所示2cuda10.2安装的准备2.1查看
1cuda卸载我windows11下安装的cuda为11.1，常用的cuda为10.2和11.3，所以选择卸载重装。1）首先打开控制面板->程序和功能卸载：框住的内容。保留：NVIDIA的图形驱动程序、NVIDIAPhysx系统软件、NVIDIAGeForceExperience其中NVIDIANsightSystems是NVIDIA官方近几年推出了新一代性能分析工具——NSight系列，包括NSightSystem和NSightCompute，其中NsightSystems就是全新一代的nvprof，可以用于监测代码执行效率及分析性能。2）卸载完如下所示2cuda10.2安装的准备2.1查看
文章目录📕教程说明📕第一步：导入手部模型📕第二步：将手部模型拖入场景📕第三步：编写脚本控制手部动画（版本一：基于InputSystem，推荐做法）📕第三步：编写脚本控制手部动画（版本二：基于XRInputSubsystem）📕第四步：调整场景往期回顾：UnityVR开发教程OpenXR+XRInteractionToolkit(一)安装和配置上一篇教程我们成功安装和配置了UnityOpenXR+XRInteractionToolkit开发VR的环境，最终将VR头显和电脑进行串流后，能通过头显看到Unity中的场景，并且头部、手柄的位移和转动也能准确定位。但是因为我们没有添加手部的模型，所以手柄
文章目录📕教程说明📕第一步：导入手部模型📕第二步：将手部模型拖入场景📕第三步：编写脚本控制手部动画（版本一：基于InputSystem，推荐做法）📕第三步：编写脚本控制手部动画（版本二：基于XRInputSubsystem）📕第四步：调整场景往期回顾：UnityVR开发教程OpenXR+XRInteractionToolkit(一)安装和配置上一篇教程我们成功安装和配置了UnityOpenXR+XRInteractionToolkit开发VR的环境，最终将VR头显和电脑进行串流后，能通过头显看到Unity中的场景，并且头部、手柄的位移和转动也能准确定位。但是因为我们没有添加手部的模型，所以手柄
问题描述想使用GPU加快程序运行速度，pip安装完torch后，检测时候报错。pipinstalltorch安装时成功了，但是测试时候报错：进入python环境(cat)C:\Users\asus>python导入torch>>>importtorch>>>print(torch.cuda.is_available())#cuda是否可用>>>print(torch.cuda.get_device_name(0))#返回设备索引>>>print(torch.cuda.device_count())#返回GPU的数量>>>print(torch.cuda.current_device())#返回
