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编译时出现CUDA_cublas_LIBRARY not found错误
安装完cuda和Libtorch后编译出现找不到cublas库的错误： 原因：因为装的是cuda10.1版本，在usr/local/cuda-10.1/lib64下找不到libcublas.so文件，经过查找该文件存在于cuda10.0版本中， 因此再安装cuda10.0即可，安装完后就可以成功编译。联想R9000p安装matlab2018a+cuda10.0编译
根据网上的链接编译好了cpu，也测试通过了，但是在编译GPU的时候出现这个问题了，虽然显示编译成功，但是前面好像还有一些问题，而且测试GPU也会报错，不知道有没有人遇到这种问题。 c:\program files\nvidia gpu computing toolkit\cuda\v10.0\include\sm_20_intrinsics.h(925): warninCUDA10.0安装Pytorch和Tensorflow
介绍在CUDA 10.0的大环境下,安装pytorch-gpu(1.3.1)和tensorflow-gpu(1.15.0) 0. 环境 CUDA 10.0 cudnn 7.4 python 3.7.2 windows 10 1. 安装Pytorch-gpu 1.1 方法一: pytorch官网自动化安装命令 问题：仅支持CUDA10.2或者CUDA11.1，不放心 官网链接：https://pytorch.org/get-starubuntu1804配置cuda10.0环境可能遇到的坑
写在前面 这篇文章主要记录在ubuntu1804中配置cuda10.0可能遇到的一些问题，具体流程暂时不做记录，下面分享的一篇博客有具体流程，可以参考： https://www.zhangqibot.com/post/zzz-linux-gpu-env-install/ 安装显卡驱动可能遇到的一些问题： 其实安装显卡驱动有多种方式：包括从NVIDIwindows10下cuda10.0+pytorch安装
windows10下cuda10.0+pytorch安装 win10查看cuda当前版本 控制面板找到NVDIA控制面板窗口左下角系统信息选择组件选项，查看文件名为NVCUDA.DLL的产品名称CUDA后面跟的就是版本。（我8.0.0） 下载CUDA10.0 (查看CUDA Toolkit历史版本官方链接：https://developer.nvidia.com/cudwin10+cuda10.0+tensorflow-gpu==1.15安装教程
背景简介 作为刚入门深度学习的小白，准备兴高采烈的开始用GPU跑深度学习算法.已经安装好了tensorflow的CPU版本，都是想要加速，搭建tensorflow-gpu的版本。 我的环境是python==3.7, tensorflow==1.15，这两个的安装可以去参考其他教程，为什么在2021年还选择1.15的版本，因为我要用的代码Loaded runtime CuDNN library,揭露NVIDIA的阴谋!!!
Loaded runtime CuDNN library,揭露NVIDIA的阴谋!!! 过了一个大年，嘻哈哈！小红包，大红包，各种相亲！！ 一个月没动电脑，再打开跑个模型装个脸，出错了，亚撒西！！ 如果你也一样，那就看下去吧。。。 这种情况简直不可能，我可是严格按照nvidia指导操作： 注：我的环境配置为：tensorlfow1.10+cuda9.0+windows下cuda10.0+cudnn的配置
1 cuda 1.1 下载cuda10.01.2 安装cuda10.0 2 cudnn7.4.1 2.1 cudnn下载2.2 cudnn配置 3 系统环境变量配置4 测试 1.cuda 1.1 下载cuda10.0 cuda官网 按照自己的需求下载对应版本的cuda，本次下载为cuda10.0。 1.2 安装cuda10.0 点击下载好的安装包。 这里我默认安装CUDA10.0官方文档的翻译与学习之介绍
背景 从这次开始，我将用数篇博客来分享前一阵我对CUDA10.0官方文档之编程指南的翻译与学习的笔记。由于内容非常多，我将每一章单独分享出来，可能有地方翻译得词不达意，所以建议大家参考原文：https://docs.nvidia.com/cuda/archive/10.0/cuda-c-programming-guide/index.html 介绍 从pytorch+CUDA10.0+pycharm
先安装Anaconda3 清华大学的源，我装的最新版本2020.11 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 安装pycharm 装免费的就行了community版本 https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows 安装CUDA 打开Nvidia控制面板->帮助->系统信息->组件cmake windows caffe cuda版本的切换
由于我安装了cuda9.2和cuda10.0, 现在想使用cuda10.0，但是使用cmake总是找到cuda9.2,虽然环境变量path里面cuda10是放在cuda9.2前面的。 cmake总是找到cuda9.2的原因是环境变量CUDA_PATH里面配置的是cuda9.2，cmake是按照CUDA_PATH查找cuda的， 解决办法就是把CUDA_PATH里的9.2换成10.0MX150+python3.7+CUDA10.0+Tensorflow-gpu1.13安装记录
前段时间给我的笔记本装CUDA和Tensorflow-gpu失败了无数次，就在我打算弃坑的时候，今天居然无意中成功了，太高兴了。在这把过程简单记录下来，希望对别人有帮助。 【电脑简述】 电脑类型：笔记本电脑 操作系统：Windows10 GPU硬件：Geforce MX150 【软件安装过程】 下面是大致的安装过程，由ubuntu18.04 安装CUDA10.0以及ZED环境配置教程
（1）安装nvidia驱动 如果已经安装了，但是CUDA要求的版本和已安装驱动版本不一致，请卸载已经存在的驱动版本： sudo apt-get remove --purge nvidia* 在安装之前首先就是要禁用Nouveau的驱动： sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf 在最后一行加上: blacklist nouveau 是将Ubuntu图片分辨率提升工具
将图片的分辨率提高，并且保持画质，业界叫做super revolution，去年有一个新算法WDSR赢得了2018年NTIRE超分辨率冠军竞赛。 github上有一个keras的实现工具，可以拿来用一下。 地址为：https://github.com/krasserm/super-resolution#environment-setup 原版地址：https://github.com/JiahuiYuFailed to get device properties, error code: 30 CUDA版本错误导致GPU Lost
问题描述： GTX860M在使用CUDA10.0的使用发生了下面的错误 同时使用nvidia-smi出现了下面的错误 Unable to determine the device handle for GPU 0000:01:00.0: GPU is lost. 解决方案： 问题原因未知。更换CUDA9.2，驱动398.75之后问题解决。 备注： 使用CUDA10.0的情况下，很容易CUDA10.0 官方手册 阅读笔记 章三 CUDA编程接口
（因为这章内容比较碎，不好提炼，大部分为原文翻译，人工翻译，不是机器翻译。抵制不负责任的机翻从你我做起！翻译不易，转载贴上出处。——630056108@qq.com） 由于CUDA对C的拓展，所有包含CUDA代码的源文件都必须由NVCC编译一遍。 当提到 编译工作流 时runtime提供了主机和设备机之间的交