RuntimeError:CUDAerror:device-sideasserttriggered问题描述解决思路发现问题：总结问题描述当我在调试模型的时候，出现了如下的问题/opt/conda/conda-bld/pytorch_1656352465323/work/aten/src/ATen/native/cuda/IndexKernel.cu:91:operator():block:[5,0,0],thread:[63,0,0]Assertion`index>=-sizes[i]&&index通过提示信息可以知道是个数组越界的问题。但是如图一中第二行话所说这个问题可能并不出在提示的代码段
最近在矩池云的的TeslaK80机子上跑MMYOLO，跟着MMYOLO官方文档《自定义数据集标注+训练+测试+部署全流程》操作到“2.1.1软件或者算法辅助”时，利用预训练模型+官方脚本去辅助标注时，一按下回车就报错：报错信息AssertionErrorTorchnotcompiledwithCUDAenabled报错信息分析说的是torch编译的时候CUDA不可用但是服务器已经预装有pytorch和cuda了，我分别用nvidia-smi和nvcc-V都可以查到CUDA的版本本机配置如下：但是我在ipython中查看torch.cuda.is_available()返回结果是false，报错
Anaconda+PyCharm+PyTorch（GPU）+虚拟环境声明一、安装Anaconda二、安装PyCharm三、创建虚拟环境并安装PyTorch四、关联虚拟环境五、致谢声明感谢姜小敏同学对我的支持、鼓励和鞭策！默认你的电脑上已经装有GPU，如果没有GPU，可以正常的进行各种下载安装操作，但是最终结果会有所不同。一、安装Anaconda首先，进入Anaconda官网，单击Download按钮，稍微等待即可下载安装包。下载好之后，双击打开安装包，进行一系列安装操作。建议安装路径全英文，并且一定要记住安装地址。此处不勾选第二项，因此之后需要人为配置环境变量。没啥用，不用勾选，就是跳出两个打
1.打开AnacondaPrompt，查看虚拟环境中安装了那些kerneljupyterkernelspeclist目前环境中有两个环境，一个是我们的base环境，另一个是我们新安装的tensorflowGPU版本。如果要删除新安装的GPU版本，直接按照上面的路径删除文件夹即可。接下来正式在jupyternotebook中配置GPU。2.打开AnacondaPrompt，安装ipykernelcondainstallipykernel3.接下来创建ipykernel文件condainstall-n环境名称ipykernel我的GPU版本为tensorflow,所以执行以下命令即可：condai
文章目录1.概述2.详论2.1.自动实例化2.2.MaterialPropertyBlock3.参考1.概述在前两篇文章《Unity3D学习笔记6——GPU实例化(1)》《Unity3D学习笔记6——GPU实例化(2)》分别介绍了通过简单的顶点着色器+片元着色器，以及通过表面着色器实现GPU实例化的过程。而在Unity的官方文档CreatingshadersthatsupportGPUinstancing里，也提供了一个GPU实例化的案例，这里就详细论述一下。2.详论2.1.自动实例化一个有意思的地方在于，Unity提供的标准材质支持自动实例化，而不用像《Unity3D学习笔记6——GPU实例
文章目录什么是超算CPUGPUCPU和GPU联系GPU和CPU的区别硬件结构区别串行和并行CUDA编程模型概览线程格(Grid)线程块(Block)线程(Thread)核函数（Kernel）什么是超算把计算机连接在一起，获得更强大计算能力原来：串行计算现在：并行提交任务计算超算：就是一群计算机超算使用的技术：GPU技术。CPU在CPU基础上增加GPU来协助CPU。CPU局限性：CPU由于物理限制，遇到了工艺上壁垒，主频无法突破。而GPU却仍在高速的增长。GPUGPU英文全称GraphicProcessingUnit，中文翻译为“图形处理器”。与CPU不同，GPU是专门为处理图形任务而产生的芯片
目录简介torch.nn.init.xavier_uniform_()语法作用举例参考结语简介Hello！非常感谢您阅读海轰的文章，倘若文中有错误的地方，欢迎您指出～ ଘ(੭ˊᵕˋ)੭昵称：海轰标签：程序猿｜C++选手｜学生简介：因C语言结识编程，随后转入计算机专业，获得过国家奖学金，有幸在竞赛中拿过一些国奖、省奖…已保研学习经验：扎实基础+多做笔记+多敲代码+多思考+学好英语！ 唯有努力💪 本文仅记录自己感兴趣的内容torch.nn.init.xavier_uniform_()语法torch.nn.init.xavier_uniform_(tensor,gain=1.0)作用根据了解训练深度
一、NVIDIA显卡驱动安装nvidia显卡驱动安装方式有三种：使用ubuntu附加驱动的方式；使用命令行方式安装；使用.run文件的方式进行安装，1.1ubuntu附加驱动的方式点击菜单中的AdditionalDrivers选择适合的驱动版本进行安装，该方法最方便快捷（但有时会翻车）1.2命令行方式安装更新所有的软件包sudoadd-apt-repositoryppa:graphics-drivers/ppa#加入官方ppa源sudoaptupdate#检查软件包更新列表aptlist--upgradable#查看可更新的软件包列表sudoaptupgrade#更新所有可更新的软件包安装显卡
我们长期运行的THREE.js应用程序(24/7)在使用几天后崩溃了。我将模拟用户交互的压力测试放在一起，这些测试处于while(true)循环中，这些似乎需要3到4天才能因WebGL_Context_Lost事件，通常表示GPU进程崩溃。我精通ChromeDevToolsHeapprofiler，并且运行了无数次测试，所有测试都在每次模拟之间没有留下任何对象(与上述相同的模拟)。这是其中一个仅显示系统对象的屏幕截图(忽略第一个快照的大小):JavaScript内存和GPU内存在Chrome任务管理器中都在攀升，但稳定下来(我觉得GC被推迟了，因为这些操作太频繁了)。没有连续攀升至崩溃
一、报错信息之前写代码时碰到了这样一个错误：RuntimeError:Expectedtohavefinishedreductionintheprioriterationbeforestartinganewone.Thiserrorindicatesthatyourmodulehasparametersthatwerenotusedinproducingloss.Youcanenableunusedparameterdetectionby(1)passingthekeywordargumentfind_unused_parameters=Truetotorch.nn.parallel.Dist
