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

之前有网友提问说,基于cmake编译时如果切换cuda版本,比如我同时装了cuda8和cuda9,opencv总是找到cuda9,我想用cuda8怎么办?实际上,手头上要配置的工程是基于opencv3.1.0的,这个版本没有对cuda9.0的支持,与其去改opencv的cmake脚本源码,不如切换一下cuda版本. 查看了FindCUDA.cmake源码知道,调用cmake时指定CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR即可,例如 set CUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR="D:/so

Android Studio之回退Gradle版本方法 (Minimum supported Gradle version is 4.10.1. Current version is 4.6.)     转 https://blog.csdn.net/m0_38025747/article/details/86684200 在使用Android Studio的过程中,AS经常会提示我们gradle已经更新,推荐我们升级更高版本的gradle:然而由于网络被墙,下载Google的依赖资源非常慢(G

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

查看cuda版本 cat  /usr/local/cuda/version.txt nvcc -V

解决git提交敏感信息(回退git版本库到某一个commit) Fri 07 June 2013 git是一个很好的版本库, 现在很多人用它, 并在github上创建项目, 相信大家都有过将敏感信息提交版本的经历, 如何删除? 好像只有删除版本库来解决, 其实我们可以通过回退版本库删除相应的commit来将提交的敏感信息去掉. 备份本地代码 首先我们将本地代码的更改备份一下, 以防丢失更改 回退本地代码的commit 备份完数据, 我们就可以先回退本地的版本库 git reset --hard

1.回退本地代码版本 借助IDEA开发工具回退版本,点击Version Control ,查看历史版本号: 右击想要回退的版本号,选择Reset Current Branch hear... 选择 Hard 模式,再点击Reset. 好了,本地代码已经回退到你所指定的版本了 下面回退服务器代码版本,以保证本地和线上服务器代码处于同一版本. 2.暴力回退服务器代码版本 只需在指定目录下的项目文件夹下,右击,选择Git Bash hear 执行:git push origin HEAD --forc

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)

可以用下面的命令查看 cat /usr/local/cuda/version.txt 如果想用nvcc来查看可以用下面的命令 nvcc -V 如果环境内没有nvcc可以安装一下,教程是矩池云上如何安装nvcc 很多人会问为什么nvidia-smi里面的cuda会不一样,接下来我来介绍一下 可以看到环境内的CUDA 版本是10.2,而nvidia-smi的CUDA版本是10.0.很奇怪的是有时候绝大多数情况代码也能整成跑起来,stackoverflow上的一个解释如下: CUDA有两个主要的API

cuda版本可能对系统,驱动版本会有影响,修改之前需要先进行确认 1.检查系统版本 source /etc/os-release && echo $VERSION_ID 2.导入apt仓库和其GPG key # 第一步若输出 16.04 curl -fsSL https://mirrors.aliyun.com/nvidia-cuda/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub | apt-key add - echo "deb https://mirrors.

上周提交了更改,过了周末回来说要撤销上个story.于是,需要找到上周提交的版本,rollback回来. git版本管理命令,自从习惯使用管理工具之后就很少接触了,当突然寻找其他指令的时候就成浆糊了,ctrl+k只能顺利的提交而无关管理.因此,工具简化操作却弱化了技能.就像前几天听到的BBC 6分钟英语的一段对话. Rob说他当年在酒吧实习,对钱的加减算法很熟悉很强,因为那时候计算机还没有推广. 计算器的出现使人们放弃了自己计算的本领.有时候即便仅仅是简单的加减法也不愿用自己的脑袋计算了.不说好

作者:zhxfl 邮箱:zhxfl##mail.ustc.edu.cn 主页:http://www.cnblogs.com/zhxfl/p/4155236.html 第1个版本blog在这里:http://www.cnblogs.com/zhxfl/p/4134834.html 第2个版本github:https://github.com/zhxfl/CUDA-CNN 欢迎fork,在第一个版本的时候,我们只是针对手写数字,也就是黑白图片.在第二个版本中,我加入了很多东西. 第二个版本的特性 1

数据备份 差异存储法: 版本回退 版本冲突 原理图: 解决办法: 三种方案: 1)合理分配项目开发模块 wangcai:文章,邮件,会员 xiaoqiang:静态化,缓存,前台 2)合理分配项目开发时间 wangcai:上午开发 xiaoqiang:下午开发 3)多者同时开发某一文件,产生了问题,那么可以采用如下方式解决: 步骤: 1.首先更新文档,下载最新文件,如下图 .r9:是系统最初的一个状态文件 .r10:是系统最新的也就是旺财上传的那个文件 .mine:我们现在要上传的文件 index

nvcc -V 没有找到直接查询cudann版本的命令,但发现cudann装在 /usr/local/cuda/lib64/目录下,libcudnn.so就是相应版本

1.首先将[C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI]添加至系统环境变量[path]中: 2.在powershell中使用命令[nvidia-smi],即可看到结果 nvidia与cuda需要满足关系: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html cuda与cudnn需要满足关系: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-arc

转自:http://www.cnblogs.com/yeahgis/p/3853420.html VS2010错误:未找到导入的项目XXX,请确认<Import>声明中的路径正确,且磁盘上存在该文件. E:\IGSNRR\dev\PhDThesisCode_CUDA\gtcg\gtcg.vcxproj : error : 未找到导入的项目“C:\Program Files (x86)\MSBuild\Microsoft.Cpp\v4.0\BuildCustomizations\CUDA 5.5

使用命令: user@home:~$ python Python |Anaconda custom (-bit)| ( , ::) [GCC ] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import torch >>> torch.__version__ '1.0.

CUDA 10.0: 410.48 CUDA .xx CUDA .xx (update) CUDA .xx CUDA .xx (GA2) CUDA .4x CUDA .xx CUDA .xx CUDA .xx CUDA .xx CUDA .xx CUDA .xx CUDA 4.2: 295.41 CUDA CUDA CUDA CUDA 3.1: 256.40 CUDA

"CUDA runtime is insufficient with CUDA driver"CUDA 9.2: 396.xx CUDA 9.1: 387.xx CUDA 9.0: 384.xx CUDA 8.0 375.xx (GA2) CUDA 8.0: 367.4x CUDA 7.5: 352.xx CUDA 7.0: 346.xx CUDA 6.5: 340.xx CUDA 6.0: 331.xx CUDA 5.5: 319.xx CUDA 5.0: 304.xx CUDA 4

https://ipsw.me/ 访问以上网址,选择自己对应的手机,选择可下载的版本数据,打开itunes,自动备份数据,然后按住alt+左键点击恢复... 成功后. 然后进行备份自己的之前备份的数据.