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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 11.2TensorFlow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基于Anacoda搭建虚拟环境cudnn6.0+cuda8.0+python3.6+tensorflow-gpu1.4.0
！一定要查准cudnn，cuda，tensorflow-gpu对应的版本号再进行安装，且本文一切安装均在虚拟环境中完成。 下文以笔者自己电脑为例，展开安装教程阐述（省略anaconda安装教程）： 1.查询电脑CUDA版本 2. 确认对应的cudnn，cuda，tensorflow-gpu版本号（链接） 3.如果先前安装过tensorflow-gpu，先卸载（没有模型训练随机种子及其原理
实习中所跑实验一般都有随机种子 但是不知道原理是什么。 下边用来记录。 来源：https://wenku.baidu.com/view/eed3b921ecf9aef8941ea76e58fafab068dc445a.html def seed_everything(seed): random.seed(seed) os.environ['PYTHONHASHSEED'] = str(seed) np.random.seed(Ubuntu+Anaconda+Pytorch+Pycharm深度学习环境搭建过程
Ubuntu+Anaconda+Pytorch+Pycharm深度学习环境搭建过程 准备工作 安装显卡驱动并查看Cuda对应版本 按照ubuntu推荐的版本就好，或者可以自己去Nivdia官网查看自己显卡所对应的显卡驱动，在这不过多赘述 ##通过nvidia-smi查看自己的CUDA 驱动版本 ##可以看到我们这里是11.4的版本 ~$ nTensorFlow安装、使用与加速的心路历程
记得最早接触的编程语言是大一那会的C语言，明明是为了单片机打基础，却没想到误打误撞的点亮了用python混毕设的技能树。当然，这一切都怪我叔在我大二放暑假那会怂恿我用树莓pi做毕设，当初看着那块小小的卡片机能当电脑用就觉得很神奇，后面想想似乎当办公电脑来用的话跟手机区别不大，外接MMDetection3D的运行环境
OS: Ubuntu20.04 GPU: RTX 3060(12G) python==3.7.12 cuda==11.2 cudnn==cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.1.33 pytorch==1.11.0 torchaudio==0.11.0 torchvision==0.12.0 mmcv-full==1.5.0 mmdet==2.23.0 mmdet3d==1.0.0rc1 mmsegmentation==0.23.0 open3d==0.15.2 opencv-python=onnxruntime、cuda、cudnn、显卡驱动
如果不想自己编译，版本要对应 onnxruntime——cuda——cudnn： CUDA - onnxruntime cuda——显卡驱动： CUDA Compatibility :: NVIDIA Data Center GPU Driver Documentation安装CUDA、CUDNN
安装CUDA、CUDNN 可以去英伟达官网下载、安装最新的的版本，也可以根据自己需求去CUDA历史版本、CUDNN历史版本下载自己需要的版本。附送CUDA、CUDNN与tensorflow版本对应关系。 1、安装CUDA 1.1 下载cuda (python-3.7) root@7a927d2dc743:~# wget https://developer.download.nvidiLinux如何解压tar.xz文件
Linux如何解压tar.xz文件 其实这种文件其实是两层压缩，外层是.xz压缩方式，内层是.tar压缩方式 第一种：逐步解压 (base) root@bc23574385ad:~# ll -d cudnn-linux-x86_64-8.3.3.40_cuda11.5-archive.tar.xz -rw-r--r-- 1 root root 859673924 Mar 28 10:40 cudnn-linux-x86_64-8.3.3.Linux装cudnn
https://stackoverflow.com/questions/66977227/could-not-load-dynamic-library-libcudnn-so-8-when-running-tensorflow-on-ubun https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html#package-manager-ubuntu-install wget https://developer.download.nv神经网络参数初始化参数固定
一般来说，神经网络模型实验重复多次，但最终结果仍然有较大波动时，应该从三个方面结果：种子、初始点、优化器。 其中种子的固定尤为关键，应在代码中加入下列种子固定代码 def setup_seed(seed): random.seed(seed) np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) tor关于zed使用深度学习报错`CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED. `问题
关于zed使用深度学习报错CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED. 问题 问题由来 我们在使用zed相机的时候试图调用zed自带的api接口来取视频流，以此来实现下一步的神经网络推理，从而实现目标检测与跟踪，在代码写好后我们使用CPU对于目标检测进行推理，能够使用，但是CPU的并行计算能力不够强大我tensorflow 安装GPU版本，CUDA与cuDNN版本对应关系，RTX3050Ti （notebook）
前言 安装Tensorflow-gpu 与 keras的时候，一定先要注意版本的对应，不然很容易出错，在看的时候，建议先看完整篇文章再上手。 一、环境+配置 本机环境 显卡：RTX3050Ti（notebook） Windows10专业版 NVIDIA 511.65 网上查到的可行版本 （跟本人所使用的有所偏差） python3.7.0+CUDA11.6.0+cuDWindows10系统下利用Anaconda安装tensorflow-gpu
Anaconda+tensorflow-gpu2.6.0+python3.7+cuda11.2+cudnn8.1 一、步骤概述 1、查看电脑对应的cuda版本 2、查看所需的tensorflow-gup版本对应的cuda版本和cudnn版本（请在安装前一定要注意tensorflow-gpu，cuda和cudnn版本之间的对照关系，非常重要，必须一致！） 3、安装cuda和cudnn 4、安装Aubuntu 20.04 install cudnn
install cudnn install cudapip安装pytorch1.10.1+paddlepaddle-gpu2.2.1+cuda10.2+cudnn7.6.5
NV驱动下载安装https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx多卡的话，安装 NCCL https://developer.nvidia.com/nccl/nccl-download配置 pip 源 vim ~/.pip/pip.conf [global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 安装virtualenv包pip install virtualenv编译opencv 4.2支持cuda
下载opencv_contrib 代码 下载地址 https://codeload.github.com/opencv/opencv_contrib/zip/refs/tags/4.2.0 ，这个仓库里是opencv扩展模块的代码（主要是cuda和dnn模块） 2.升级cmake wget https://cmake.org/files/v3.17/cmake-3.17.1.tar.gzTensorflow各个版本的Python、CUDA、Cudnn对应关系
数据来源https://www.tensorflow.org/install/source_windowsUbuntu18.04安装CUDA10.2+cuDNN
1 安装CUDA10.2 下载CUDA：CUDA-Toolkit-Archive，选择CUDA Toolkit 10.2版本 选择操作系统、架构、Distribution及其版本（这里是Ubuntu18.04）和runfile（local）文件格式 可以使用wget下载，亦可复制链接进行下载 下载完成后:sudo sh cuda_10.2.89_440.33.01_linux.run 步骤说明win11+RTX3060搭建tensorflow深度学习环境
文章目录 win11+RTX3060搭建tf2.6深度学习环境1.所需软件2.安装cuda3.配置cudnn4.conda添加新环境并下载tf2.65.测试gpu参考文献 win11+RTX3060搭建tf2.6深度学习环境 1.所需软件 cudacudnn cudnn下载需要注册账号anacondatf2.6.2 2.安装cuda cuda简介： CUDA是NVIDIA发ubuntu18.04安装显卡驱动，CUDA，CUDNN
更新显卡驱动 选择最新的驱动点击Apply Changes，安装结束后重启电脑。 $ nvidia-smi //查看是否安装成功 图形显示NVIDIA即为安装成功。 下载并安装CUDA 显卡驱动与CUDA版本对应关系： Release Notes :: CUDA Toolkit Documentation 官网下载CUDA： CUDA Toolkit Archive | N【工具/Pytorch】安装Pytorch(PyTorch入门第一步)
点击pytorch 选择你需要的配置，复制run this command后面的内容，在命令行里面运行 step1:打开anaconda prompt step2:激活虚拟环境 conda activate py38(虚拟环境的名字) step3:输入run this command后面的内容，回车运行（忘记截图了） 在这个过程中可能出现各种问题，可以尝试切换镜安装cudnn
网上搜到了一些安装cudnn的步骤，都是这样的： 1. 从官网下载cudnn 2. 解压 3. 将解压出来的lib64和include中所有的内容都拷贝到/usr/local/cuda的lib64和include中 不行。 看了一下解压出来的内容，lib64里面包含了两个软链接，直接cp过去软链接会失效。正确的做法是把lib64的路径