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基于anaconda3的Pytorch环境搭建

方法一 安装anaconda3,版本选择新的就行 打开anaconda prompt创建虚拟环境conda create -n pytorch_gpu python=3.9,pytorch_gpu是环境名称,可自行选取,python=3.9是选择的python版本,可自行选择,conda会自动下载选择的python版本 接下来去pytorch官网 https://pytorch.org/get-start

pytorch加速训练过程(单机多卡)

第一种方式:nn.DataParallel方式 # main.py import torch import torch.distributed as dist gpus = [0, 1, 2, 3]#指定有哪些gpu torch.cuda.set_device('cuda:{}'.format(gpus[0]))# train_dataset = ... train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch

win10安装显卡驱动以及cuda过程

英伟达显卡主要有2个概念:显卡驱动和cuda版本,这两者都是可以更新的。每个cuda版本对应这一个显卡驱动的区间,话句话说如果给定显卡驱动,它对应着最高可安装的cuda版本,这个可以利用桌面右击 -> NVIDIA 控制面板这个窗口查看 win10 查看本机 显卡驱动+cuda最高版本 桌面右击 -> NVIDI

关于配置gpu环境那些事儿

我自闭了,在我不长的工作生涯中,我认为最困难的部分就是配置环境了。因为我快被配置gpu环境给搞疯了。 事情是这样的,最近搞我的bert的模型,领导说你在gpu上测试一下效率,我说:好的。 然而我本地电脑并没有cuda,然后我就开始了配置环境的漫漫长路。 我首先看了一下我电脑的显卡驱动版本,嗯

在Linux下安装CUDA

缘起std::bad_alloc 程序跑到中途抛出异常: 按照网上说法,将内存从8G扩大到了32G,无效。仍然抛出该异常。 查看TensorFlow是gpu版本还是cpu版本 from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) 发现没用上GPU,一直是CPU在跑。 检查驱动

Ubuntu1604从0安装CUDA

港澳 2020年12月31日 目录通过安装CUDA来安装驱动先安装驱动禁用第三方驱动、卸载初始驱动、关闭图形界面再安装CUDA卸载CUDA安装Tensorflow安装VSCode和Requirements包InternalError: Dst tensor is not initialized实时监测GPU状态demo运行结果重要参考 通过安装CUDA来安装驱动

CUDA_ERROR_SYSTEM_NOT_READY

在使用matlab时报错: >> gpuDevice Error using gpuDevice Failed to initialize graphics driver for computation. The CUDA error was: CUDA_ERROR_SYSTEM_NOT_READY 查阅NVIDIA官方文档:https://docs.nvidia.com/gpudirect-storage/troubleshooting-guide/index.html 安装nvid

TensorFlow和CUDA、cudnn、Pytorch以及英伟达显卡对应版本对照表

TensorFlow和CUDA、cudnn、Pytorch以及英伟达显卡对应版本对照表 CUDA下载地址 CUDNN下载地址 torch下载 英伟达显卡下载 一、TensorFlow对应版本对照表 版本 Python 版本 编译器 cuDNN CUDA tensorflow-2.9.0 3.7-3.10 8.1 11.2 tensorflow-2.8.0 3.7-3.10 8.1 11.2

TensorFlow和CUDA、cudnn以及Pytorch对应版本对照表

TensorFlow和CUDA、cudnn以及Pytorch对应版本对照表 CUDA下载地址 CUDNN下载地址 torch下载 一、TensorFlow对应版本对照表 版本 Python 版本 编译器 cuDNN CUDA tensorflow-2.9.0 3.7-3.10 8.1 11.2 tensorflow-2.8.0 3.7-3.10 8.1 11.2 tensorflow-2.7.0 3.7-3.9

CUDA C语言扩展

    CUDA C语言对C语言的扩展主要包含以下几个方面。1.函数限定符 __device__:声明在设备上执行的函数。该函数无法被CPU端调用,只能由GPU端程序调用,即只能被__device__或__global__声明的函数调用。__global__:声明的函数称为kernel函数。该函数只能被CPU端调用,执行在GPU上。Kerne

PyTorch中的CUDA操作

  CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA推出的异构计算平台,PyTorch中有专门的模块torch.cuda来设置和运行CUDA相关操作。本地安装环境为Windows10,Python3.7.8和CUDA 11.6,安装PyTorch最新稳定版本1.12.1如下: pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-in

深度学习 之 模型部署【2】-TensorRT 入门

TensorRT 简介 TensorRT 是 英伟达公司 根据自己的 硬件设备 面向 AI工作者 推出的 一种 模型部署方案; 同时 可以对网络进行 压缩、优化,它通过 combines layers、kernel 优化选择,以及根据指定精度执行归一化和转换成最优的 matrix math 方法,改善网络延迟、吞吐量和效率,实现模型加

pytorch环境下查看gpu是否可用

(36条消息) yolov5设置GPU - CSDN python #输入库 import torch #查看版本 print(torch.__version__) #查看gpu是否可用 torch.cuda.is_available() #返回设备gpu个数 torch.cuda.device_count() #退出python quit()  

ubuntu安装nVidia驱动+cUDa

1. 使用ssh,本地windows远程Ubuntu 参照 https://blog.csdn.net/G_66_hero/article/details/97971023 1.1 Ubuntu下载ssh-server sudo apt-get install openssh-server 1.2 Ubuntu执行 ssh localhost 1.3 windows使用ssh连接 ssh hx@192.168.48.128    2. 先卸载掉Ub

Linux查看当前Cuda(CUDA Toolkit )版本

纯转载、 cat /usr/local/cuda/version.txt nvcc-V nvidia-smi查看的不是当前cuda版本,而是最高支持的cuda版本 https://blog.csdn.net/hb_learing/article/details/115534219

Windows11使用WSL Ubuntu搭建paddle的GPU环境

Windows11使用WSL Ubuntu搭建paddle的GPU环境 最近升级到了Windows11,突然有个大胆的想法:在Windows11上安装WSL,将所有开发环境安装到WSL中。这样就能在windows各种QQ/微信/Steam玩的飞起,又能在Linux中敲代码。 当前时间:2022-08-13,本文章中所有步骤都是根据官网的安装方法,如果时间比

MindSpore:CUDA编程(六)存储单元

CUDA的存储单元包含以下类型:   如下表所示: 名称位置用途使用方法限制备注 Register寄存器 GPU的SM上 存储局部变量   每个SM上有成千上万个一个线程最大数量为256个需要省着用 线程私有,最快线程退出则失效 Shared memory GPU芯片上 实现Block内的线程通信,目前最快的多Thre

MindSpore:CUDA编程(五)Event

Event是CUDA中的事件,用于分析、检测CUDA程序中的错误。 一般我们会定义一个宏: #pragma once #include <stdio.h> #define CHECK(call) \ do \ {

MindSpore:CUDA编程(四)Global Memory

在GPU上,on-board memory包含以下类型: local memory 每个thread一个。线程私有。 global memory 每个grid一个。每个thread都可以读。 constant memory 每个grid一个。只读。每个thread都可以读。 texture memory 每个grid一个。只读。每个thread都可以读。 on-chip memory包含以

MindSpore:CUDA编程(三)线程层次

线程层次的概念: 简单说,就是一个grid有多个block,一个block有多个thread. grid有多大,用gridDim表示它有多少个block,具体分为gridDim.x, gridDim.y,gridDim.z。 block有多大,用blockDim表示它有多少个thread,具体分为blockDim.x,blockDim.y,blockDim.z。 怎么表示thread在block中的相对

GPU-CUDA-图形渲染分析

GPU-CUDA-图形渲染分析 参考文献链接 https://mp.weixin.qq.com/s/dnoqPxEt_XEhVaW_aAfrnQ https://mp.weixin.qq.com/s/1NumM2PRTqW-HIfQRlUu8A https://mp.weixin.qq.com/s/d8Dq0YmjHpsoCchy8y4B2g https://mp.weixin.qq.com/s/5JorA1BJXgeftzrqItJV9g https://mp.weixin.qq.com

GPU、CUDA含义

GPU(Graphics Processing Unit):图形处理器主要是指利用显卡上的GPU来代替CPU进行图形运算上的加速功能。 CUDA(Compute Unified Device Architecture):显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出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。   查看GPU显卡:

docker中安装Nsight,分析cuda计算对GPU的利用效率

    最近刚开始接触CUDA,性能分析的时候免不了要使用Nsight工具,docker中又没有安装,就需要在自己的环境中配置了。 1. 运行docker   2. NSight安装准备 官方对Nsight的支持文档中,需要执行deviceQuery命令确定系统上的CUDA驱动程序和运行时版本,Ubuntu系统的deviceQuery在: cd /usr

Pytorch及Yolov5环境配置及踩坑

Pytorch及Yolov5环境配置及踩坑 1.何为Yolov5 yolo是计算机视觉方面用来进行目标检测的一个十分出名的开源框架,我搜不到官方的对此概括性的定义,但实际上也没什么必要,更重要的是会使用,更更重要的是理解其底层的实现逻辑 知乎 知乎2 对于我现在的数学水平,想了解底层实现逻辑的10%,都有

解决pytorch多线程共享全局变量问题:Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess. To use CUDA with multiprocessin

原因:在Python3中使用 spawn 或 forkseverver 启动方法才支持在进程之间共享CUDA张量。而我是用的multiprocessing 是使用 fork 创建子进程,不被 CUDA 运行时所支持 在程序最开始的地方加上: torch.multiprocessing.set_start_method(‘spawn’)