0.说明：之前根据GPU版本安装了CUDA9.0，因此现安装与CUDA9.0相对应的Pytorch版本，但在安装Pytorch之前要先确认一下Python的版本。1.查看CUDA9.0对应的Pytorch从https://pytorch.org/get-started/previous-versions/中查找CUDA9.0对应的Pytorch，从下图可以看出CUDA9.0对应的Pytorch是v1.1.02.查看Pytorch1.1.0对应的Python版本：从https://gitcode.net/mirrors/pytorch/vision?utm_source=csdn_github_
注意力机制的核心重点就是让网络关注到它更需要关注的地方。当我们使用卷积神经网络去处理图片的时候，我们会更希望卷积神经网络去注意应该注意的地方，而不是什么都关注，我们不可能手动去调节需要注意的地方，这个时候，如何让卷积神经网络去自适应的注意重要的物体变得极为重要。注意力机制就是实现网络自适应注意的一个方式。一般而言，注意力机制可以分为通道注意力机制，空间注意力机制，以及二者的结合。 1、SENetSENet是通道注意力机制的典型实现。重点是获得输入进来的特征层对应的每一个通道的权值。通过学习的方式自动获取每个特征通道的重要程度，自动提升有用特征并抑制不重要的特征。SENet具体实现方式就是：第一
博主想拿官网的yolov5训练好pt模型，然后转换成rknn模型，然后在瑞芯微开发板上调用模型检测。但是官网的版本对npu不友好，所以采用改进结构的版本：将Focus层改成Conv层将Swish激活函数改成Relu激活函数自带的预训练模型是预测80类CoCo数据集的yolov5s改进结构，下面就带大家一起转换模型！1、首先部署好yolov5的环境，保证可以运行detect.py进行检测，将自己训练好的pt模型放到weights目录下，我这里命名是best.pt。2、pipinstallonnx安装好onnx库3、输入下面命令导出模型（后面的weights、img和batch参数可以不加，设置下
文章目录概述安装windwos下子系统Ubuntu18.04在linux系统下安装CUDA没有nvccnvidia-smi不显示GPUwsl升级为wsl2运行CUDA程序概述因为我想运行GPU程序，我的笔记本是带一个nvidia独显的。但是windows下折腾了很久，安装VisualStudio并且安装CUDA环境还需要配置很多东西，最后运行cuda程序还是有很多包找不到，最后放弃了，windows果然不适合开发者。就想起了可以试试WSL用Linux系统来做GPU开发，折腾一下，最终成功了。下面记录一下步骤：安装windwos下子系统Ubuntu18.04这个需要windows商店，Micro
注意：报错内容只有这一行，RuntimeError:CUDAerror:outofmemory，没有后面的内存分析。因为报错的时候忘记截图了，修改好了才来记录的。这里引用别的博主的图片。图片来源1：刚开始我怀疑是batchsize设的太大了，将batchsize由8,改为6，改为4，都跑不了，最后改为1，仍然报错，因此可以判定是其他的原因，非gpu内存不够。2:出现的位置在：怀疑是后面加了cuda的原因，删掉仍跑不了。3：删除后报错的地方为：怀疑是cuda是单引号造成的，改为双引号仍然无法解决。4：看了博主的方案，第一个kill掉pid，但是打开nvidia-smi没有显示正在运行的gpu，说
本文主要记录如何在电脑中安装pytorch以及在vscode中配置相关环境，以及在配置过程中遇到的一些问题。废话不多说，现在开始。一、安装VSCode 前往微软官网下载vscode，选择社区版，默认安装即可 二、安装Anaconda 前往Anaconda官网下载一个安装包，要注意自己电脑的Python版本，可以在控制台中使用python-v 查看自己的版本号。我的是3.9所以直接下载最新的 三、下载CUDA工具 1.确定自己的显卡所支持的CUDA版本 在英伟达控制面板的左下角找到“系统信息”，在“组件”中找到支持的C
前言Tensorflow1中默认支持cuda10及以下的，最高的版本Tensorflow1.15默认使用cuda10；但是一些高性能的显卡，比如A100、3090等，它们只支持Cuda11的，这就不太友善了，毕竟不少项目依赖Tensorflow1搭建的。本文整理2种方法，一种是基于Conda搭建的，一种是基于docker搭建的，都测试过可用的。目录一、基于Conda搭建Tensorflow1 Cuda111.1环境搭建1.2查看环境的库1.3验证环境二、基于docker搭建Tensorflow1 Cuda112.1环境搭建2.1 查看环境的库 1.3验证环境一、基于Conda搭建Tens
心爱的cuda文章终于又找到一个赶紧搬啊本文主要介绍用CUDA实现矩阵乘法运算（C=AxB）的几个基本方法，帮助大家理解矩阵在GPU上面的运算与CPU上的有何异同，通过实践上手CUDA的优化计算，相比基础方法，能提速10倍以上。本文内容涉及到CUDA矩阵1D运算、2D运算、共享内存、CUBLAS的使用。代码:https://github.com/CalvinXKY/BasicCUDA/tree/master/matrix_multiplyV100上的测试对比：1CPU矩阵乘运算矩阵C=AxB的数学运算，是线性代数里面最基本的内容，计算的基本公式如下通过计算机运算我们能够很容易的得到运算部分的代
参考自NvidiacuRand官方API文档一、具体使用场景如下是是在dropout优化中手写的uniform_random的Kernel：#include#include__device__inlinefloatcinn_nvgpu_uniform_random_fp32(intseed){curandStatePhilox4_32_10_tstate;intidx=threadIdx.x+blockIdx.x*blockDim.x;curand_init(seed,idx,1,&state);returncurand_uniform(&state);}二、API解析我们首先来看curand
文章目录报错解决办法报错pytorch_lightning.utilities.exceptions.MisconfigurationException:YourequestedGPUs:[1]Butyourmachineonlyhas:[0]笔者的报错代码：trainer=Trainer(max_epochs=config.max_epochs,gpus=[fix_config.hparams.gpus],distributed_backend=fix_config.hparams.distributed_backend,benchmark=fix_config.hparams.benchm
