device=torch.device('cuda:1')报错内容：Traceback(mostrecentcalllast):File"C:/Users/WQBin/Desktop/Deep-Learning-with-PyTorch-Tutorials-master/...

安装MXNet1.安装CUDA8.0对应的mxnet版本是mxnet-cu80（同理如果是CUDA9.0对应版本则是mxnet-cu90）。如果pip安装过慢，请参考Ubuntu16.10下配置pip国内镜像源加速安装进行加速。 $sudopipinstall--premxnet-cu80#CUDA8.0&n...

RTX2080DisplayDrivercudacudnn打开系统黑名单sudogedit/etc/modprobe.d/blacklist.conf将下列代码填入文件末尾#fornvidiadisplaydriverinstallblacklistvga16fbblacklistnouveaublacklistriv...

Etensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:1002]failedtoallocate198.83M(208486400bytes)fromdevice:CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORYIncaseit'sstillrelevantforsomeone...

作者：冬瓜哥链接：https://www.zhihu.com/question/59184480/answer/166167659来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。显卡/GPU是具体干活的芯片，其从host端拿命令和数据。显卡驱动，分内核态和用户态两部分。内核态驱动只管将用户...

一、由于实验室大家使用的CUDA、CUdnn不同，所以需要在同一台服务器安装多个版本，而且要不引起冲突，方法如下：1、一般来说CUDA安装在/usr/local目录下（当然你可以通过“echo$PATH”命令查询你的CUDA安装目录，一般来说CUDA的文件路径都会被写入到系统环境），如下图其中c...

这是由于GPU数量不匹配造成的，如果训练自己的数据，那么我们只需要将solver.prototxt文件中的device_id项改为自己的GPU块数，一块就是0，两块就是1，以此类推。但是SSD配置时的例子是将训练语句整合成一个python文件ssd_pascal.py，所以需要改此代码。相关配置训练方法请参看转载博文：...

下载地址https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit安装比较简单，就不多说了。 ...

OpenCVQtCUDAwindows环境下配置反复装过几次，每次都网搜攻略；自个做个记录方便以后使用。碰到OpenCV各种奇怪的错误先看看图片imread()有没有读空再找其他问题基本套路就是：1Bin2include3lib/.lib 将Bin加入环境变量：选择相应平台vc等——&...

cuda的输出就是printf可以在屏幕上显示出来，但你修改之后一定要make编译，不然只是修改了源代码，但生成的可执行文件还是之前编译的...

之前在fastrcnn，fasterrcnn编译过程中USE_CUDNN:=1这一项一直是注释掉的(即不使用cudnn加速)，编译会报错：之所以会这样，是因为fastrcnn，fasterrcnn代码默认是使用的cudnnv4，但我的服务器装的cudnnV6.0解决这个问题有两种方法：http://blog.csdn....

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:ProgramFilesNVIDIACorporationNVSMI】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-toolk...

原文地址：http://www.jianshu.com/p/c245d46d43f02016年11月29日，GoogleBrain工程师团队宣布在TensorFlow0.12中加入初步的Windows支持。但是目前只支持64位，而且Python版本为3.5版本，需要CUDA8.0。之前Tensorflow对window...

CUDACUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)，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。它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。开发人员现在可以使用C语言来为CUDA™...