这是困扰我很久的问题，今天花了一点时间去研究一下为什么我的cuda和cudann安装完成了，却不能使用GPU，原因是我的torch和torchvision是cpu版本的，必须下载GPU版本的才能使torch.cuda.is_available()为True,本文使用将文件下载到文件夹后进行安装。1、打开AnacondaPrompt(Anaconda3) 2、打开后是以base开头的对话框 使用condaactivateopencv 此处opencv是我自己创建的环境名称，此处更换为你自己的环境名进入你自己需要安装torch的位置，输入python，进入python中importtorcht
参考文档：（官方）https://developer.nvidia.com/embedded/learn/get-started-jetson-agx-orin-devkitCheckyourL4TversionfirsttoseeifyouhaveaunitflashedwitholderversionoftheBSP.cat/etc/nv_tegra_releaseYoumaygetsomethinglikethis,#R34(release),REVISION:1.0,GCID:30102743,BOARD:t186ref,EABI:aarch64,DATE:WedApr619:11:4
系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、本人环境以及配置二、安装步骤首先CUDA和cuDNNTensorRT安装Python安装TensorRT库三、进行测试前言TensorRT有多厉害就不多说了，因为确实很好用。作为在英伟达自家GPU上的推理库，这些年来一直被大力推广，更新也非常频繁，issue反馈也挺及时，社区的负责人员也很积极，简直不要太NICE。那么我们应该如何入门呢我们应该先安装好TensorRT在博主研究了两天观摩了很多大佬的博客不断碰壁之后也做出了自己的总结来进行Win11的TensorRT的安装教程一、本人环境以及配置CUDA11.7cuDNN8.7TensorRT8.5.2.
前言1.知识补充【机器学习】显卡、GPU、NVIDIA、CUDA、cuDNN（搬运：要点如下，详细可看链接）加*非重要内容，视情况执行。显卡：即显示卡，全称显示接口卡，是计算机最基本配置、最重要的配件之一（就像联网需网卡，数据显示在屏幕需显卡）。显卡是由GPU、显存等等组成的。GPU：图形处理器，一般焊接在显卡上的。GPU是显卡上的一块芯片，就像CPU是主板上的一块芯片。GPU功能强大，只用于图形处理太浪费，NVIDIA公司提出CUDA的概念，通用并行计算架构，是一种运算平台，更加方便利用GPU强大的计算能力（并非所有GPU支持CUDA）。CUDA：通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂
文章目录前言硬件及软件环境驱动下载驱动安装禁用xserver禁用nouveau安装依赖设置可执行并运行检查安装结果Docker配置Docker安装nvidia-container-runtime安装[^4]命令脚本内容执行脚本安装nvidia-container-runtime检测Dockergpu验证卸载指令总结异常处理参考链接前言博主由于视觉开发需求,配置nvidia驱动并映射到docker中运行,在本文中记录过程及遇到的问题硬件及软件环境Statichostname:debianIconname:computer-desktopChassis:desktopOperatingSystem
个人电脑相关配置版本信息（超级超级新的版本，以至于适配方面花了很长时间来搞）cuda 11.6cudnn 8.9.0python 3.10对应安装的gpu版本tensorflow-gpu 2.10.0对应代码pipinstalltensorflow-gpu==2.10.0-ihttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/具体怎么安装的我已经放在文章底部啦，改镜像源什么的也不多说~感谢参考嘿(-v--------------------------------------------------------------------
一、问题描述两个问题一并解决：Traceback(mostrecentcalllast): File"run_trainer_ernie_gen.py",line120,in paddle.set_device(trainer_params.get("PADDLE_PLACE_TYPE","cpu")) File"/opt/conda/envs/ERNIE-GEN/lib/python3.7/site-packages/paddle/device/__init__.py",line204,inset_device place=_convert_to_place(device) File"/
一、问题描述两个问题一并解决：Traceback(mostrecentcalllast): File"run_trainer_ernie_gen.py",line120,in paddle.set_device(trainer_params.get("PADDLE_PLACE_TYPE","cpu")) File"/opt/conda/envs/ERNIE-GEN/lib/python3.7/site-packages/paddle/device/__init__.py",line204,inset_device place=_convert_to_place(device) File"/
NCCLOverviewofNCCL集合操作CollectiveOperationsAllRedeuceBroadcastReduceAllGatherReduceScatterring-allreduceOverviewofNCCLNCCL:NVIDIACollectiveCommunicationsLibrary英伟达集体通信库提供集合通信和点对点通信的发送/接收原语。不是个成熟的并行编程框架；而是一个加速GPU内通信的库NCCL提供如下集体通信原语（collectivecommunicationprimitives）：AllReduceBroadcastReduceAllGatherRe
目录1查看电脑上cuda版本 2输入命令，查看cuda版本3去官网下载驱动3.1选择对应版本 3.2选择下载版本4下载完成后，双击运行 4.1同意许可协议4.2自定义 4.3安装5输入命令验证1查看电脑上cuda版本 2输入命令，查看cuda版本 3去官网下载驱动CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloper3.1选择对应版本 3.2选择下载版本4下载完成后，双击运行默认路径不要改！ 4.1同意许可协议4.2自定义当前版本大于新版本，将对号去掉！ 默认安装位置，不要改！ 勾选 4.3安装 安装完成5输入命令验证一定要把当前的窗口关掉，重新打开一个命令行窗口！
