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…

转载请注明: 仰望高端玩家的小清新 http://www.cnblogs.com/luruiyuan/ 如何解决pytorch 编译时CUDA版本与运行时CUDA版本不对应 如果pytorch的编译时CUDA版本和运行时CUDA版本不一致时,由于不同的 nvcc 编译器会生成不同的动态函数代码,由此会导致自己编写的 CUDA 函数无法正确运行. 常见的错误有: undefined symbol: __cudaRegisterFatBinaryEnd (运行时为CUDA10.1,编译时CUDA版本…

下面的话是我的观察和思考,请多多批评. TensorFlow 要用 CUDA.CUDA toolkit.CUDNN,看好版本的对应关系再安装,磨刀不误砍柴工. 1)NVIDIA Panel 里显示的NVCUDA.DLL不是安装的CUDA版本,而是目前显卡驱动所能支持的最高 CUDA 版本,可以理解成是CUDA 的 Driver,现在若是更新驱动它是可能发生变化的,因为驱动升级了,算整体驱动升级,CUDA驱动也会升级 2)NVIDIA GPU Computing Toolkit != cudato…

1.环境 python3.5 Anaconda 4.2.0 2.pytorch安装 pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.1.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/ 3.torchvision安装 pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cpu/torchvision-0.3.0…

(已禁用集显,禁用方法可自行百度) 驱动在线安装方式进入tty文本模式ctrl+alt+F1关闭显示服务sudo service lightdm stop卸载原有驱动sudo apt-get remove --purge nvidia* # 提示有残留可以接 sudo apt autoremove添加nvidia驱动源sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppasudo apt-get update寻找适合的驱动版本ubuntu-drivers…

实验代码 import torch import torch.nn as nn #y = wx + b class MyModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyModel,self).__init__() #自定义代码 # self.w = torch.rand([500,1],requires_grad=True) # self.b = torch.tensor(0,dtype=torch.float,requires_grad=True)…

os安装 目前对tensorflow和cuda支持最好的是ubuntu的18.04 ,16.04这种lts,推荐使用18.04版本.非lts的版本一般不推荐. Windows倒是也能用来装深度GPU环境,但是Windows上的问题实在太多了,而且很多都是跟环境相关的,不具备普遍性,解决了也没有意义.所以真心不推荐Windows环境. 这里需要注意的是,ubuntu有桌面版本和服务器版本的区别,自己用的话,肯定是要桌面版本的,但是如果只是放在角落里做运算机又或者是桌面版本安装失败的时候,可以考虑服…

一.电脑配置 说明: 电脑配置: LEGION笔记本CPU Inter Core i7 8代GPU NVIDIA GeForce GTX1060Windows10 所需的环境: Anaconda3(64bit)CUDA-9.0CuDNN-7.1 二.安装cuda 1.查看自己电脑NVIDIA图形卡是否支持GPU运算 在安装之前你要先查看你的电脑是否支持GPU运算,否则你也不用安装了. 打开终端: 方法一: ubuntu-drivers devices 我的显卡是GTX1060的 方法二: 可以查…

1. 环境 ubuntu16.04 GTX1080Ti x 4 nvidia-418 cuda-10.1 pytorch1.0.0 目标:在最新的显卡驱动下,使用不同版本的cuda和深度学习框架来执行.编译模型代码. 2. 前言 众所周知,NVIDIA的cuda版本更新的很快,且不同cuda版本不兼容,所以导致有些模型的部分layer在cuda编译时,十分的麻烦. 例如我碰到的例子,实验室需要运行flownet2.0,NVIDIA给出了官方实现,但其中有几个layer使用了cuda编写,在运行模…

版本查询 cpu tensorflow conda env list source activate tensorflow python import tensorflow as tf 和 tf.__version__ 1.11.0 keras conda env list source activate keras import keras 2.2.2 print(keras.__version__) import tensorflow as tf tf.__version__ 1.11.0…