将下列函数在程序入口执行即可，其中 torch.backends.cudnn.benchmark 设置为 False 将放弃网络模型的卷积层优化，使得运行速度大幅度下降。 def set_seed(seed=1024): random.seed(seed) np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) # cu
查看cuda版本：鼠标右键，NVIDIA控制面板——系统信息——组件查看cuda版本 或者 Win+R ——cmd——输入命令： nvidia-smi 查看cuda版本 下载cuda11.4：下载cuda_11.4.0_471.11_win10安装程序，可以官网下载，下载比较快，如果你的cuda是其他版本需要下载对应版本，下载到哪个盘都可以
https://www.cnblogs.com/farewell-farewell/p/14046076.html 卸载CUDA（以前安装过cuda，必须要卸载干净） 1. 首先是软件卸载，按照名字排序，以下两个红框内的别卸载，其他全部卸载。有的教程说GeForce Experience也别卸载，我卸载了也没啥影响。
下载cudnn时候找了半天，一直看到的都是x86的，后面尝试下载才发现，下载下来是x64的。 原网址链接：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 链接：https://pan.baidu.com/s/19_gwtkGOMdjp7NmR7UlI3A 提取码：qq7g
1、机器环境说明： CPU：i5-7300HQ GPU：NVIDIA GeForce GTX 1050 1、查询对应版本链接： 在 Windows 环境中从源代码构建 | TensorFlow tensorflow-gpu1安装教程 ：windows10 显卡GTX1050安装tensorflow-gpu教程以及Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应
（1）NVIDIA显卡驱动程序下载 NVIDIA - 驱动下载 （2）CUDA下载 1.CUDA == 10.2 CUDA Toolkit 10.2 Download | NVIDIA Developer 2.验证CUDA安装是否成功 首先重启电脑 然后在命令行输入`nvcc -V` ，显示如下为成功 （3）CuDNN下载 1. 首先要在官网注册一个
说明： nvidia 30系显卡仅支持cuda11.0及以上版本，对应cudnn最低版本为8.0，tf版本为2.4.0 在win系统中无法实现30系显卡运行tf1的代码 该教程使用的环境如下： Ubuntu20.043060 显卡cuda 11.1cudnn 8.0.5python 3.6tensorflow 1.15其中 python 版本和 tensorflow 版本是固定的
CUDA和cnDNN是支持NVIDIA支持GPU的两个库，分别用于高性能计算和深度神经网络计算的支持。 CUDA（Compute Unified Device Architecture），是NVIDIA支持GPU的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。可以看作使能GPU的驱动程序或算法SDK。 cuDNN是基于CUDA的深度学习GPU加
推荐使用Anaconda+Pycharm套餐使用。 本文将介绍，如何安装pytorch与tensorflow框架 首先要知道自己的显卡驱动是哪个版本的（本机以1660S为例） 1、打开NVIDIA控制面板，可通过桌面点击鼠标右键或右下角隐藏图标栏打开 打开帮助→系统信息 从这里可以看出驱动程序的版本是多少，有一
1.确定pytorch和cuda的版本 pytorch官网：https://pytorch.org/ 这里选择的是cuda 11.1，torch 1.8.1。（在下载之前要先确定电脑显卡是否支持，向下是兼容的，可以在显卡控制面板的设备信息中找到） 2.下载cuda 11.1。 NVIDIA官网：https://developer.nvidia.com/zh-cn 可以去官网找，推荐
本人cuda安装目录： 当然cuda安装目录也可默认；此处为方便安装不同cuda版本，所以单独建了文件夹。 转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/139668028 安装完成CUDA，使用 nvcc -V 验证是否安装成功，看到如下信息说明安装成功 接下来就可以安装 cuDNN 了。 安装cuDNN 下载 cuDNN，下
设置随机种子复现Pytorch、TensorFlow结果 有时候在我们的学习过程中，我们对同一个代码怎么进行比较，怎么复现别人的结果 然后我就想，因为我希望我的结果是可复现的，而不是很随机的，这样可以让人复现结果的时候更加容易，也更加方便 这里我只记录了两个框架的，其中如果利用TensorFlow
Q：如何卸载driver cuda cudnn 打开终端输入卸载驱动 sudo nvida-uninstall 打开终端卸载cuda cuda10.1以下 cd /usr/local/cuda-xx.x/bin/ sudo ./uninstall_cuda_xx.x.pl sudo rm -rf /usr/local/cuda-xx.x cuda10.1以上卸载 其中rm -rf用来删除cudnn库的内容 cd /usr
记录一下过程 Jetpack3.3刷机+查看cuda+cudnn安装conda安装pycharm安装pytorch(cuda9.0+cudnn7) Jetpack3.3刷机+查看cuda+cudnn 刷机过程参考：https://blog.csdn.net/NSSC_K/article/details/106092499 本人使用虚拟机Ubuntu16.04来对TX2进行刷机，虚拟机的网络连接一定要
本文 本文堪称全宇宙最好的安装教程！（就是吹吹牛逼呢） 安装这个环境其实很简单，就三步： 显卡驱动 —— cuda —— torch， 安装过程中，注意版本对应就可以。 显卡驱动 sudo apt install nvidia-driver-460（如果说这里无法切换驱动) cuda版本 下载链接 https://developer.nvidia.com/cuda-
安装tensorflow时, 遇到ERROR: Cannot uninstall ‘wrapt‘. It is a distutils installed project and thus we import tensorflow as tf 时遇到 ModuleNotFoundError: No module named 'numpy.core._multiarray_umath' 0. 安装cuda和cudnn 1.下载 2018-12-Windows-x86_
最近公司需要做深度学习，无奈自己笔记本是什么m2000m，2g显存，查了下，和gtx970差不多水准，这显卡，拿来跑稍微大一点的模型都会爆显存 经过一番查询，发现谷歌提供免费的gpu供深度学习使用，免费用户最长12小时连续运行，超过就会回收 进过一番操作，进入了谷歌的colab，首先看下配置信息，给配了 tesl
win10升级cuda+cudnn 至 cuda10.1适配pytorch win10升级cuda+cudnn 至 cuda10.1适配pytorch - 知乎 (zhihu.com) 1、目前版本 2、升级后的版本
具体环境： Untubu：16.04 pytorch ：1.5.0 CUDA：10.0 我是使用pytorch运行代码时，遇到了如下错误： RuntimeError: CUDA error:out of memory 我尝试看网上的很多方法，也没有解决方法，然后想到之前运行过一篇类似的代码，其中好像有这样的一行代码： 然后我抱着尝试的心态，在我的代码中加入下面俩
conda安装的cudatoolkit, cudnn与在主机上安装的cuda, cudnn有何关系？ 在conda创建的虚拟环境中安装tensorflow-gpu后，会自动安装cudatoolkit和cudnn。在这个虚拟环境中使用tensorflow时，如果涉及到GPU的计算，是不是会自动使用虚拟环境中安装的cudatoolkit和cudnn？与主机中安装的cuda
一.理论知识简介 为了更好的理解gpu必要性，参考了一位博主的介绍，并对主要内容进行总结如下(如有要详细了解原理的，文末放置原博主链接)： 1.1 CPU与GPU的区别 CPU和GPU不同之处在于其设计目标的不同。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要进行逻辑判断引入大量分支
准备工作： 安装语言环境 Python 建议3.8.0以下（conda创建低版本环境也可以）安装包管理工具 Anaconda（Pip等也可以）查看GPU是否是NVIDIA,并查看该版本是否支持CUDA,检查驱动版本下载相应版本的CUDA以及PyTorch 不支持：PyTorch(None CUDA)支持：CUDA -> CUDNN ->PyTorch GPU，CUDA，cu
Object Detector Env Preparation: Pytorch + Yolo + Anaconda + Pycharm NVIDIA Driver update/downloadAnaconda-based pytorch packages downloadPycharm download & verify the cuda/cudnn参考 NVIDIA Driver update/download GPU: GTX 1050 Driver version Anacond
文章目录 1. 安装nvidia驱动；2. 安装cuda;3.安装cudnn 首先，保证有一个显卡，并且工作正常，狗头。 1. 安装nvidia驱动； 执行下面命令，系统会告诉你，需要什么驱动; ubuntu-drivers devices 执行下面命令，安装系统推荐驱动； sudo ubuntu-drivers autoinstall 安装完成后，执行命令： n
为什么使用相同的网络结构，跑出来的效果完全不同，用的学习率，迭代次数，batch size 都是一样？ 固定随机数种子是非常重要的。 但是如果你使用的是PyTorch等框架，还要看一下框架的种子是否固定了。还有，如果你用了cuda，别忘了cuda的随机数种子。这里还需要用到torch.backends.cudnn.det
