看了下原因为没有装pytorch。（印象中是装了的不知道什么时候这台服务器没有了。。）解决方案：到pytorch官网上找到对应的cuda版本的pytorch安装即可PreviousPyTorchVersions|PyTorch比如我的是cuda10.2（使用nvcc-V命令查看）那么就是使用以下命令安装——condainstallpytorch==1.12.1torchvision==0.13.1torchaudio==0.12.1cudatoolkit=10.2-cpytorch
由于使用深度学习框架的不同，有的时候我们需要切换cudnn环境。比起在系统中安装多个cudnn版本，更便捷的方法是通过在python环境下安装cudnn工具，这样不同的cudnn环境就可以用python的包管理器（如conda等）管理，使用起来很方便。最常用的方式是在conda下，通过安装不同版本的cudatoolkit来满足要求。condainstallcudatoolkit然而有的时候我们用的包管理器不是cuda，或者我们用的python包镜像不支持cuda，这时只能用pip.以cuda11为例，此时可以使用以下指令安装需要的cudnn工具；注意选择自己需要的版本号。pipinstalln
AI学习目录汇总1、问题描述之前在ubuntu20.04安装过NVIDIA驱动可以正常使用，突然一天发现外扩显示器无法识别，使用NVIDIA-SMI查看时报错：NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn'tcommunicatewiththeNVIDIAdriver.MakesurethatthelatestNVIDIAdriverisinstalledandrunning.2、解决方法2.1使用DKMS维护驱动DKMS全称是DynamicKernelModuleSupport，它可以帮我们维护内核外的驱动程序，在内核版本变动之后可以自动重新生成新的模块。1）安装DK
1.全局内存核函数中的所有线程都能够访问全局内存(globalmemory)。全局内存的容量是所有设备内存中最大的，但由于它没有放在GPU芯片内部，因此具有相对较高的延迟和较低的访问速度，cudaMalloc分配的就是全局内存。此外，当处理逻辑上的二维或者三维问题时，还可以使用cudaMallocPitch和cudaMalloc3D分配内存，用cudaMemcpy2D和cudaMemcpy3D复制数据，释放时依然使用cudaFree函数。除了上述动态分配的全局内存外，CUDA也允许使用静态全局内存，其所占内存数量是在编译期确定的。静态全局内存变量必须在所有主机与设备函数外部定义，从其定义之处开
众所周知，桌面集成开发环境（IDE）已经融入到开发的各个环节，对开发者的重要性和广泛度是不言而喻的，而开发插件更是建立在IDE基础上的功能Buff。HuaweiCloudToolKit作为华为云围绕其产品能力向开发者桌面上的延伸，帮助开发者快速在本地连接华为云，打通华为云到开发者的最后一公里。接下来，将通过十问十答的方式，带领大家全面了解HuaweiCloudToolKit。💬 1、为什么开发者日常开发需要IDE及开发插件？IDE的中文名字是集成开发环境，对于软件开发者而言是编码必不可少的工具，通常提供代码编辑、编译、调试等基本功能。对于一个非脚本式的工程开发，IDE对开发者而言是刚需。IDE
linux用户下更换cuda版本及部分细节安装cuda进入cuda版本选择页面选择对应版本，这里以cuda11.3.0为例，选择对应的系统信息，选择runfile(local)1.运行代码进行下载wgethttps://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.0/local_installers/cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run2.运行安装代码sudoshcuda_11.3.0_465.19.01_linux.run取消第一个Driver部分的安装，方向键上下进行选择，回车键勾选或取消，取消原因参考文章，选择
前言实验室工作站被多人使用导致需求不同的cuda版本，一直没找到一个完全完整靠谱的教程，这是我参考几个博客完成测试的全过程记录，方便以后操作，无任何商业用途，如有侵权，请联系删除。注：其中好多摘录自其他博客，我在操作过程中大部分未保存结果，只能用其他博客中我认为合适的图片等代替一、确定安装的软件版本安装前需先确定显卡驱动、CUDA、cuDNN等之间的对应关系。由于我的帐户没有管理员权限，不能安装显卡驱动，只能根据现有驱动的版本来选择CUDA版本，输入指令cat/proc/driver/nvidia/version查看当前服务器版本号文中目录结构解释如下：用户名为zb；目录/home/zb/cu
1.GPU简介GPU与CPU的主要区别在于：CPU拥有少数几个快速的计算核心，而GPU拥有成百上千个不那么快速的计算核心。CPU中有更多的晶体管用于数据缓存和流程控制，而GPU中有更多的晶体管用于算数逻辑单元。所以，GPU依靠众多的计算核心来获得相对较高的并行计算性能。一块单独的GPU无法独立地完成所有计算任务，它必须在CPU的调度下才能完成特定任务，因此当我们讨论GPU计算时，其实指的是CPU+GPU的异构计算。通常将起控制作用的CPU称为主机(host)，起加速作用的GPU称为设备(device)，它们之间一般采用PCIe总线连接。NVIDIA公司出品的GPU中，支持CUDA(Comput
安装及配置过程一、下载安装CUDAToolkit1.查看操作系统版本及支持CUDA版本2.官网下载并安装对应版本CUDA3.配置环境变量4.测试CUDA安装是否成功二、下载安装cuDNN1.官网下载对应版本cuDNN一、下载安装CUDAToolkit1.查看操作系统版本及支持CUDA版本1）查看系统版本uname-a2）查看系统支持CUDA版本图中标红处说明此系统支持CUDA最高版本为：11.0，即下载CUDA时版本要控制在11.0以下nvidia-smi2.官网下载并安装对应版本CUDA1）根据系统支持版本下载对应版本的CUDAToolkit，作者此处选择CUDA10.2。官网链接2）选择所
目录前言一. 源码包下载1.FFmpeg源码下载2.MSYS2安装 2.1执行下面命令配置环境 2.2安装完成后将MSYS2安装路径下的mingw64/bin配置到windows环境变量中 2.3安装其他工具(默认全部安装)：3.安装CMake工具 3.1将CMake加入环境变量4.下载x264，x265 4.1x264源码下载： 4.2x265源码下载（直接git）：二. 开始编译1. 编译x2642. 编译x2653.编译FFmpeg三.功能验证1.x264验证2.x265验证3.FFmpeg验证四.FFmpeg支持Intel，Nvidia，AMD硬件加速1.支持IntelQSV硬件加速2
