可能有些朋友已经装了对应的Python版本和Conda了,我们先查看一下对应的版本。
torch.cuda.get_device_name(0) 返回gpu名字,设备索引默认从0开始;
如果无法查看,则说明尚未安装nvidia驱动,点击附加驱动,选择对应版本的驱动即可自动下载。
1.nvcc nvcc 是The main wrapper for the NVIDIA CUDA Compiler suite. Used to compile and link both host and gpu code.(NVIDIA CUDA 编译器套件的主要包装器,用于编译和链接主机和 gpu 代码)。一般使用nvcc -V查看CUDA版本
ubuntu系统显卡驱动偶尔会出现奇怪的问题,造成图形用户界面循环登陆,本文记录相关问题的解决方案。 卸载旧驱动 在登陆界面 ctrl+alt+F2 进入非图形界面控制台,登陆后输入命令: sudo apt-get remove nvidia-* sudo apt-get autoremove sudo apt-get purge nvidia* 安装驱动 加入PPA,然后更新库 sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers sudo apt-get
对于深度学习初学者来说,配置深度学习的环境可能是一大难题,因此本文主要讲解CUDA; cuDNN; Pytorch 三者是什么,以及他们之间的依赖关系。
之前用的和学习的都是pytorch框架,现在要运行一个keras的代码,得安装tensorflow和keras,按一个教程,直接在pycharm里setting,点那个+很快就装好了tensorflow和keras,运行了几次发现运行特别慢,用nvidia-smi查看,发现根本没有用pgu跑,一番查找,最后发现安装的tensorflow本身是按CPU跑的,要用GPU跑,得安装tensorflow-gpu。 以下主要参考了https://blog.csdn.net/qq_38502918/article/details/108009692进行操作,成功安装了tensorflow-gpu版本的。 记录以下安装过程。 重点: CUDA的版本要与tensorflow-gpu的一定要对应,否则会出错。 注意点: 安装好tensorflow-gpu后,安装对应版本的keras版本。 https://blog.csdn.net/weixin_40109345/article/details/106730050
若没有安装,则查看是否有N卡驱动,若无N卡驱动,则到软件与更新 -> 附加驱动中安装驱动
CUDA:Installation Guide Windows :: CUDA Toolkit Documentation
最近在刚从tensorflow转入pytorch,对于自定义的nn.Module 碰到了个问题,即使把模组 modle=Model().cuda(),里面的子Module的parameter都没有被放入cuda,导致输入是torch.cuda.FloatTensor,但是比如CNN的weight却还是torch.FloatTensor
全网最详细 | Windows 安装 TensorFlow2.0 GPU 详细教程
本次安装参考了网上许多教程,结合自己的需求与理解,写下此篇博客,仅做本人总结使用。。
CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算架构)是由NVIDIA所推出的一种集成技术,是该公司对于GPGPU的正式名称。
这里选择continue继续就好(这里我想的是要是之前没有安装显卡驱动的话,在这里安装的显卡驱动重启后会不会黑屏)
Table 1. CUDA Toolkit and Compatible Driver Versions:
配置环境,研究了一整天,踩了很多坑,在网上找了很多资料,发现基本上都没非常明确的教程,所以今天想分享一下配置tensorflow GPU版本的经验,希望能让各位朋友少走些弯路。(PS:一切的前提,你需要有一张Nvidia显卡。我的显卡是 GT940MX)
1.先通过该网站查看tensorflow和cuda和cudnn版本以及visual studio(MSVC)的对应关系。(可供参考)
修正:Ubuntu 18.04+RTX2080Ti建议安装cuda10.0,cudnn7.5.1,pytorch1.4.0+cu100 / torchvision0.5.0+cu100,tensorflow-gpu1.14.0 修正日期:20200611
在使用深度学习框架,如PyTorch或TensorFlow时,我们经常希望利用CUDA加速计算。然而,有时可能会遇到一个错误:RuntimeError: No CUDA GPUs are available。 这个错误表明深度学习框架无法检测到可用的CUDA GPU。但是大家明明都安装了CUDA了。 那么本文将详细分析这个错误的原因,并提供相应的解决方案。
【磐创AI导读】:本系列文章介绍了与tensorflow的相关知识,包括其介绍、安装及使用等。本篇文章是本系列文章的最后一篇。查看上篇:一文上手Tensorflow2.0之tf.keras|三。在文末作者给出了答疑群的二维码,有疑问的读者可以进群提问。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
创建虚拟环境还是相对较快的,它会自动为本环境安装一些基本的库,等待时间无需很长,成功之后界面如下所示:
无sudo权限,参考https://blog.csdn.net/weixin_41278720/article/details/81255265 CUDA Toolkit 9.0和cudnn 7
(1)NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦!CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架,也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行,而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。
此篇博客记录一下TLinux系统安装显卡NVIDIA驱动与CUDA10/11的艰难过程。
在按住Win键的情况下,按P键,呼唤出搜索框。 在搜索框中输入control panel,如下图所示:
3、查看pip版本:确认 Python 有对应的 pip,检查 Python 对应的 pip 的版本,确认是 9.0.1+:
之前⼀直使⽤ Tensorflow 训练模型,第⼀次训练Pytorch模型的时候,发现速度很慢,仔细观察,发现GPU 内存占⽤为0,基本没有使⽤GPU。
Windows上显卡的驱动一般是已经安装成功的,这里首先需要查看自己的显卡支持的CUDA版本。具体操作顺序维:桌面右击NVIDIA控制面板->导航栏选择帮助点击系统信息->切换到组件选项卡。
FaceFusion是一款可以直接换脸的项目,支持图片换脸和视频换脸,且不需要进行模型训练,是roop项目的迭代项目。
在安装使用 detectron2 的时候碰到**Kernel not compiled with GPU support **问题,前后拖了好久都没解决,现总结一下以备以后查阅。
硬件环境: 自己的笔记本电脑 CPU:i5-4210M GPU:NVIDIA Geforce 940M
/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0的配置文件中,ONBOOT=yes必须设置,这样可以保证系统重启时进行ssh连接时,网络服务也会自启动,否则会导致网络不通。
1).run形式安装cuda。清理原有显卡驱动后,先安装自己显卡对应的驱动,在步骤中出现”Would you like to run the nvidia-xconfig utility to automatically update your X configuration file…”时,选择 No。(这里是cuda自带的旧版本的驱动)。
由于课题的原因,笔者主要通过 Pytorch 框架进行深度学习相关的学习和实验。在运行和学习网络上的 Pytorch 应用代码的过程中,不少项目会标注作者在运行和实验时所使用的 Pytorch 和 cuda 版本信息。由于 Pytorch 和 cuda 版本的更新较快,可能出现程序的编译和运行需要之前版本的 Pytorch 和 cuda 进行运行环境支持的情况。比如笔者遇到的某个项目中编写了 CUDAExtension 拓展,而其中使用的 cuda 接口函数在新版本的 cuda 中做了修改,使得直接使用系统上已有的新版本 cuda 时会无法编译使用。
CUDA官网: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
前不久刚刚入手了一台新电脑,显卡为RTX3060,在安装环境的时候,踩了不少坑,现在将经验总结如下:
Windows 配置GPU加速编程环境可能问题比Linux多一些,本文记录配置过程。 环境需求 当前配置 操作系统:Windows 10 显卡型号:Nvidia GeForce GTX 960M 当前驱动:391.25 目标 升级显卡驱动 安装适用的Cuda 安装配套的Cudnn 测试安装结果 升级显卡驱动 查看当前驱动信息 打开Nvidia控制面板 📷 可以看到自己的显卡和驱动 查看并下载自己可用的驱动版本 登录官网:https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/
github 地址: https://github.com/AliaksandrSiarohin/first-order-model
**下载cuda** **链接:**https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_a
最近人工智能等多门课需要复现论文,近两年的论文很多都是Pytorch环境,所以,这里总结一下Pytorch的安装教程,做好最快、最简单、最好地完成安装。
pycharm中torch和tensorflow好像是有些冲突的,所以我创建了两个conda环境(一个名字叫pytorch,一个名字叫tensorflow),其中pytorch环境中没有tensorflow库,tensorflow环境同理。
PyTorch以前的版本的安装说明(pytorch、torchvision、cudatoolkit对应版本): https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
linux查看CUDA版本、CUDNN版本、显卡的使用情况。 查看cuda 版本 cat /usr/local/cuda/version.txt 查看cudnn 版本 cat /usr/lo
tensorflow1.12之后gpu使用cuda10.0对应的驱动,不要求安装cuda,[但pytorch要求安装cuda和cudnn(暂不确定)],如果本机的驱动版本小于cuda10.0对应的驱动版本,建议安装cuda10.x的驱动来覆盖本机的驱动,不用卸载再安装驱动
深度学习如火如荼,使用普通的cpu来跑模型真的让人急死,就算最普通的垃圾显卡,只要支持cuda,就可以实现gpu加速,其速度至少是cpu的5倍。
根据自己的GPU 选择合适的版本,我的是RTX2080Ti,选择CUDA10.0版本,按照默认地址安装就好,安装完之后看是否有环境变量。没有的话自己加上。
1. Anaconda a. 下载 首先进入Anaconda的官网: https://www.anaconda.com/distribution 选择Windows下Python3.7(注意:必须选择64位,因为TF不支持Python32位的)
特别是大部分的方法,都是让你去pytorch官网的这个链接,用选择器生成一个pip/conda命令。你点进去可能就傻眼了:
$ lspci | grep -i nvidia 我的显示为Tesla P800
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