填一个之前的坑啊,本篇的姊妹篇——利用Pytorch的C++前端(libtorch)读取预训练权重并进行预测 这篇文章中已经说明了如何在Ubuntu系统中使用libtorch做预测,当初也有朋友问我如何在Windows之下尝试使用libtorch,当时因为时间关系没有去看,后来就给忘了…现在有时间了当然要尝试一下~
1. 安装vs2015及以下版本 将c++有关选项选中安装完毕 CUDA需要C++的编译器,Windows下可以使用Visual C++,我们可以直接下载其官网推荐的Visual Studio。
参考前文 windows 10安装CUDA和cuDNN,地址是:https://xugaoxiang.com/2019/12/18/windows-10-cuda-cudnn/, 这里不再赘述。
背景 在Windows上使用GPU进行深度学习一直都不是主流,我们一般都首选Linux作为深度学习操作系统。但很多朋友如果只是想要了解深度学习,似乎没有必要专门装双系统或者改用Linux。现实生活中,很多使用学校或者公司电脑的朋友也没有操作权限改换系统。那么到底是否可以在Windows系统上设置深度学习框架,开发深度学习模型呢? 好消息是越来越多的深度学习框架开始支持Windows,这使得在Windows上使用GPU加速学习过程也变成了可能。很多朋友虽然没有一块很强劲的显卡,但也可以以较低的代价来了解在
背景 在Windows上使用GPU进行深度学习一直都不是主流,我们一般都首选Linux作为深度学习操作系统。但很多朋友如果只是想要了解深度学习,似乎没有必要专门装双系统或者改用Linux。现实生活中,很多使用学校或者公司电脑的朋友也没有操作权限改换系统。那么到底是否可以在Windows系统上设置深度学习框架,开发深度学习模型呢? 好消息是越来越多的深度学习框架开始支持Windows,这使得在Windows上使用GPU加速学习过程也变成了可能。很多朋友虽然没有一块很强劲的显卡,但也可以以较低的代价来了解在G
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
**下载cuda** **链接:**https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_a
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。
如果你想从GitHub安装Theano的前沿或开发版本,请确保你正在阅读此页面的最新版本。
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
下面是左边是python框架推理结果,右边是TensorRT-Alpha推理结果。
Visual Studio 2017 Community下载地址 安装选项:勾选“C++的桌面开发”,右边的列表再额外勾选一个SDK,这个SDK是在后续测试CUDA样例的时候要用到的,如下图:
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)
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。。
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)
本文档是毕业设计——基于深度学习的电动自行车头盔佩戴检测系统的开发环境配置说明文档,该文档包括运行环境说明以及基本环境配置两大部分。在程序运行前请认真查看此文档,并按照此文档说明对运行程序的设备环境进行对应配置。
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/
CUDA:Installation Guide Windows :: CUDA Toolkit Documentation
1,Nvidia官方文档:https://docs.nvidia.com/cuda/wsl-user-guide/index.html
今天开始,Lady向各位介绍一个朋友阿星(Ashing)以及他的机器学习读书笔记! 阿星也是我们手撕深度学习算法微信群的热心群友!接下来,Lady我也会陆续分享这个微信群里大家讨论的话题。 本篇文
在使用NVIDIA CUDA进行GPU加速的开发过程中,你可能会遇到"nvcc fatal: A single input file is required for a non-link phase when an output file is specified"这样的错误信息。本篇文章将解释该错误的原因,并提供解决方案。
本文章主要是记录,cuda 编程过程中遇到的相关概念,名字解释和问题;主要是是用来备忘:
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。
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
其实TensorFlow有一个别人提供的服务器在用着,不过最近访问不了了,估计给收回去了吧。另外自己的MacBook Pro也其实有TensorFlow,但是这个MacBook Pro是二手的,3000块钱收的,而这个本子在前任主人那里也得呆了2年左右了,虽然不长但也有点小卡,尤其是硬盘容量实在是……随便放点东西就基本满了,像我除了写代码还有一些多媒体制作的小事会有,这玩意一两个就占硬盘好几个G……于是,综上原因,因为要学习深度学习,对硬件有一定的要求,因此就萌生了配一台PC主机的想法了。
当我们在使用NVIDIA GPU Computing Toolkit的CUDA进行编译时,有时会遇到以下错误消息:
CUDA(ComputeUnified Device Architecture),是显卡厂商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。2007 年以来,以NVIDIA GPU为代表的加速器并行计算开始兴起。目前流行的GPU通用编程语言是CUDA C和OpenCL. 它们均是C/C++语言的扩展,因此可以方便地将C/C++代码移植到 GPU 上。但对于科学与工程计算中的重要编程语言Fortran,无法直接地改写为 CUDA C或 OpenCL。
anaconda 2022.10 windows 版本,https://repo.anaconda.com/archive/
xmake是一个基于Lua的轻量级现代化c/c++的项目构建工具,主要特点是:语法简单易上手,提供更加可读的项目维护,实现跨平台行为一致的构建体验。
在使用深度学习框架的过程中一定会经常碰到这些东西,虽然anaconda有时会帮助我们自动地解决这些设置,但是有些特殊的库却还是需要我们手动配置环境,但是我对标题上的这些名词其实并不十分清楚,所以老是被网上的教程绕得云里雾里,所以觉得有必要写下一篇文章当做笔记供之后参考。
在使用 NVCC 编译 CUDA 代码时,有时候会遇到错误信息 nvcc fatal: Unsupported gpu architecture 'compute_75'。这个错误通常表示当前的 GPU 架构不受支持,需要采取一些步骤来解决这个问题。
在老板的要求下,本博主从2012年上高性能计算课程开始接触CUDA编程,随后将该技术应用到了实际项目中,使处理程序加速超过1K,可见基于图形显示器的并行计算对于追求速度的应用来说无疑是一个理想的选择。还有不到一年毕业,怕是毕业后这些技术也就随毕业而去,准备这个暑假开辟一个CUDA专栏,从入门到精通,步步为营,顺便分享设计的一些经验教训,希望能给学习CUDA的童鞋提供一定指导。个人能力所及,错误难免,欢迎讨论。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第三天,我们将用三天时间来学习CUDA 的编程接口。希望在接下来的97天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计1533字,阅读时间30分钟 3. Programming Interface CUDA C provides a simple path for users familiar with the C programming language to easily write
当今众多的基于Python的AI框架(如MindSpore、PyTorch等)给了开发者非常便利的编程的条件,我们可以用Python的简单的语法写代码,然后由框架在后端自动编译成可以在GPU上高效计算的程序。而对于一些定制化比较高的算法,MindSpore也支持了相关的接口,允许开发者自己开发相应的CUDA算子(需要统一接口),然后编译成.so动态链接库,再用MindSpore内置的函数加载为本地算子。本文针对这种方案写一个简单的示例。
本文使用nvcc版本:Cuda compilation tools, release 5.5, V5.5.0
「上一篇教程:」 https://godweiyang.com/2021/03/18/torch-cpp-cuda
本文详细介绍如何开始深度学习,首先在Windows 10上配置适合它的环境。要安装的框架是Keras API,后端为TensorFlow的GPU版本。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第72天,我们正在讲解CUDA 动态并行,希望在接下来的28天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。
CUDA Toolkit https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
命令行输入:make 然后生成一个可执行文件 接着输入:./hello_cuda 即可运行文件
这个版本主要对Cuda项目的构建做了很多的改进,并且新增了对lex/yacc编译支持,同时也对target新增了on_link, before_link和after_link等链接阶段的定制化支持。
这里是使用Parboil自带的脚本编译和使用的教程:https://blog.csdn.net/FishSeeker/article/details/79479714
全网最详细 | Windows 安装 TensorFlow2.0 GPU 详细教程
查看cuda11支持的vs版本:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html
本文介绍了如何使用cuda-gdb调试cu程序,包括编译、关闭X、使用cuda-gdb、设置断点、查看变量和寄存器、运行和调试、获取帮助等。
关于NVIDIA显卡的驱动安装, 可以参考旧文, 装好驱动之后, 只需要一条指令即可完成cuda环境的搭建.
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