CUDA)

深度学习Pytorch(一)

深度学习Pytorch(一)前言：必须使用英伟达显卡才能使用cuda（显卡加速）！
Bgemini·2025-07-08 08:16

The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_70.

出现如下报错：NVIDIAGeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm
weixin_66009678·2025-07-08 06:58

【CMake】CMake简介及使用示例

核心优势：跨平台：支持Windows、Linux、macOS可扩展：支持C/C++/CUDA/Fortran等多种语言模块化：提供find_pack
晴雨日记·2025-07-07 22:32

开源 vGPU 方案 HAMi: core&memory 隔离测试

&Memory隔离基本符合预期：Core隔离：Pod能使用的算力会围绕设定值波动，但是一段时间内平均下来和申请的gpucores基本一致Memory隔离：Pod中申请的GPU内存超过设定值时会直接提示CUDAOOM1
探索云原生·2025-07-07 20:44

llama-cpp-python使用教程

1.安装1.1基础安装（CPU版）pipinstallllama-cpp-python-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple1.2启用GPU加速（CUDA）
try2find·2025-07-07 15:11

error -- unsupported GNU version gcc later than 10 are not supported；（gcc、g++）

服务器跑dit时编译flash-atten以及pytorch的cuda版本检查出错，分别报错题目以及如下：想了下是系统找不到编译器subprocess.CalledProcessError:Command
众人（某音、某书同名）·2025-07-07 12:22

一文详解显卡（GPU）驱动（Driver）CUDA、PyTorch 四者之间的关系、依赖性、版本兼容性，以及如何通过命令查询各自版本等方面进行系统性总结

目录一、四者的依赖关系概览简单理解：二、依赖链详细解释1.显卡（GPU）2.NVIDIA显卡驱动3.CUDAToolkit4.PyTorch三、版本兼容查询PyTorch与CUDA的兼容表四、版本查询命令
番知了·2025-07-07 05:35

VScode 里面使用 python 去直接调用 CUDA

我们最后的目的实际上是想把CUDA的程序打包成一个Package，C++程序只是起到了桥梁的作用：首先：CUDA程序和C++的程序一样，都有一个.cu的源文件和一个.h的头文件。
NeRF_er·2025-07-07 01:09

查看电脑显卡(NVIDIA)应该匹配什么版本的CUDA Toolkit

被串行计算逼到要吐时，决定重拾CUDa了，想想那光速般的处理感觉（夸张了）不要太爽，记下我的闯关记录。正好我的电脑配了NVIDIA独显，GTX1650，有菜可以炒呀，没有英伟达的要绕道了。
发光的小豆芽·2025-07-05 16:33

疏锦行Python打卡 DAY 33 MLP神经网络的训练

importtorchtorch.cudaimporttorch#检查CUDA是否可用iftorch.cuda.is_available():print("CUDA可用！")
·2025-07-05 15:22

【Python训练营打卡】day33 @浙大疏锦行

DAY33简单的神经网络知识点回顾：1.PyTorch和cuda的安装2.查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）3.cuda的检查4.简单神经网络的流程a.数据预处理（归一化、转换成张量）b.模型的定义
2301_77865880·2025-07-05 14:17

python打卡day52@浙大疏锦行

随机种子内参的初始化神经网络调参指南参数的分类调参的顺序各部分参数的调整心得神经网络调参核心实践一、全局随机种子设置（修改src/models/train.py）defset_seed(seed=42):torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed_all
风逸hhh·2025-07-05 14:17

OpenCV CUDA模块设备层-----在GPU 上高效地执行两个 uint 类型值的最大值比较函数vmax2()

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述OpenCV的CUDA模块（cudev）中的一个设备端内联函数，用于在
村北头的码农·2025-07-05 01:19

Linux|ubuntu22.04安装CUDA最新完整教程

文章目录一、安装前准备工作查看GPU和型号查看GCC版本*下载gcc12*检查驱动二、安装CUDAToolkit*安装驱动三、安装后的工作必要操作推荐的操作开启守护进程模式删除本地下载安装包四、验证删除
·2025-07-04 07:43

Ubuntu22.04安装CUDA12.1 cuDNN8.9.7 pytorch2.2.2

[email protected]显卡：NVIDIACorporationTU117M[GeForceGTX1650Mobile/Max-Q]MesaI...安装前准备：需要安装对应的NVIDIA驱动程序、配置CUDA
快乐的笨笨·2025-07-04 06:08

Deep Global Registration 代码环境配置(rtx3090+python3.8+cuda11.1+pytorch1.7+MinkowskiEngine0.5.1)

前言踩过的坑：因为rtx3090最低算力是8.6，似乎不支持过低版本的cuda。试过pytorch1.7.0+cuda11.0，但会报错，由于cuda11.0支持的最高算力达不到rtx最低的要求。
JPy646·2025-07-04 01:38

RTX50系显卡+CUDA+torch+python对应关系

前言本人的显卡是RTX5070，使用时发现它对CUDA、torch和python版本有要求，试图按照老项目的依赖文件进行安装发现安不了，因此记录一下（截至2025年6月）。
·2025-07-04 01:37

ReBEL模型的本地部署与运行，用于三元组抽取任务（事件抽取、知识抽取）

1.服务器CUDA11.72.依赖condacreate-nrebel_envpython=3.10-ycondaactivaterebel_env#安装PyTorch（建议与CUDA11.7配合）pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio
·2025-07-03 09:46

【模型部署】如何在Linux中通过脚本文件部署模型

/bin/bashCUDA_VISIBLE_DEVICES=7\python-mvllm.entrypoints.openai.api_server\--served-model-nameQwen2-7B
满怀1015·2025-07-03 02:19

使用GPU进行机器学习训练时，如果GPU-Util计算核心满载工作但是显存占用较少，应该如何优化？

启用混合精度：torch.cuda.amp可减少显存占用并加速计算。检查CPU到GPU的数据流：避免频繁的小数据拷贝（如DataLoader的num_workers设置）。
十子木·2025-07-03 01:11

pytorch底层原理学习--PyTorch 架构梳理

完整架构流程图关键组件详解完整执行流程示例PyTorch架构梳理PyTorch完整架构流程图硬件层后端层C++部署层核心引擎(libtorchC++)绑定层Python层加载调用训练模式编译模式推理模式生成CPUGPUCPUKernelsCUDAKernelsC
xinxiangwangzhi_·2025-07-02 14:21

OpenCV CUDA模块设备层-----双曲正切函数tanh()

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述OpenCV的CUDA模块（cudev）中的一个设备函数，用于在GPU
村北头的码农·2025-07-02 11:26

OpenCV CUDA模块设备层-----二值化阈值操作函数thresh_binary_func()

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述OpenCV的CUDA模块（cudev）中的一个设备和主机通用函数
·2025-07-02 10:22

从源码编译 ONNX Runtime GPU 1.18.2 并验证 CUDA 推理成功

文章目录从源码编译ONNXRuntimeGPU1.18.2并验证CUDA推理成功【实测环境+完整步骤】✅环境信息（实测成功）第一步：获取源码️第二步：编译命令参数说明（重点）第三步：安装构建好的`.whl
草莓奶忻·2025-07-02 09:41

Ubuntu 22.04 庙算平台训练环境搭建指南

一、训练环境搭建●硬件要求操作系统：Linux（推荐Ubuntu22.04.3LTS）可选配置：NVIDIAGPU（CUDA支持）1.Linux环境搭建建议双系统安装Ubuntu，具体参考如下教程：参考教程
笑衬人心。·2025-07-02 03:00

YOLOv12_ultralytics-8.3.145_2025_5_27部分代码阅读笔记-torch_utils.py

torch_utils.py目录torch_utils.py1.所需的库和模块2.defsmart_inference_mode():3.defautocast(enabled:bool,device:str="cuda
红色的山茶花·2025-07-01 11:11

YOLOV10的tensorrt C++部署

yolov10s.ptformat=onnxopset=13simplify然后采用：https://github.com/hamdiboukamcha/yolov10-tensorrt.git进行c++编译配置好cuda11.7tens
dddccc1234·2025-06-30 19:26

CARLsim开源程序 是一个高效、易用、GPU 加速的软件框架，用于模拟具有高度生物细节的大规模脉冲神经网络 （SNN） 模型。

二、CARLsim6的新功能包括：CUDA
struggle2025·2025-06-30 16:06

Deepfacelive安装报错解决记录

\DeepFaceLive_NVIDIA\_internal\CUDA\bin目录下就能运行
matouxiao·2025-06-30 08:41

tensorRT 与 torchserve-GPU性能对比

实验数据Cuda11.0、Xeon®62423.1*80、RTX309024G、Resnet50TensorRT、Torchserve-GPU各自一张卡搭建10进程接口，感兴趣的可以查看我个人其他文章。
joker-G·2025-06-29 22:40

141G显存H20单机DeepSeek-R1满血FP8版性能测试

#环境参数#H20141G单机8卡，CUDA12.4，vLLMv0.8.3，flashinferv0.2.2#服务化命令#基于知乎大神的推荐出装与前期H800双机生产环境测试，在H20上开启EP、MLA
·2025-06-29 19:18

AI算力综述和资料整理

目录总体介绍计算精度传输协议GPU池化资源调度CUDA技术GPU硬件参考链接总体介绍AI算力是人工智能系统的核心基础设施，涵盖了从计算精度、传输协议到硬件架构的完整技术栈。
木鱼时刻·2025-06-29 15:48

Day33打卡 @浙大疏锦行

知识点回顾：PyTorch和cuda的安装查看显卡信息的命令行命令（cmd中使用）cuda的检查简单神经网络的流程数据预处理（归一化、转换成张量）#仍然用4特征，3分类的鸢尾花数据集作为我们今天的数据集
ayuan0119·2025-06-29 10:43

CIANNA由天体物理学家提供/为天体物理学家提供的卷积交互式人工神经网络

该框架通过低级CUDA编程完全实
struggle2025·2025-06-29 05:37

使用vllm部署 Nanonets-OCR-s

一、环境准备与依赖安装1.安装vLLM与多模态依赖#安装vLLM（含CUDA加速）pipinstallvllm==0.3.21#建议使用稳定版本pipinstalltransformers==4.35
没刮胡子·2025-06-28 23:20

OpenCV CUDA模块设备层-----线性插值函数log()

为输入图像构造一个基于“双线性插值”的访问器对象LinearInterPtrSz，可以在CUDA核函数中按需访问缩放后的像素值
村北头的码农·2025-06-28 21:03

强化学习 16G实践以下是基于CQL（Conservative Q-Learning）与QLoRA（Quantized Low-Rank Adaptation）结合的方案相关开源项目及资源，【ai技】

根据你提供的CUDA版本（11.5）和NVIDIA驱动错误信息，以下是PyTorch、TensorFlow的兼容版本建议及环境修复方案：1.版本兼容性表框架兼容CUDA版本推荐安装命令（CUDA11.5
行云流水AI笔记·2025-06-28 19:19

Windows 下编译 AMGX

文章目录Windows下编译AMGX**1.系统要求****2.安装必要工具****(1)安装VisualStudio****(2)安装CUDAToolkit****(3)安装CMake****3.获取
东北豆子哥·2025-06-27 23:36

深度学习计算机视觉开源系统OpenMMLab（mmsegmentation、mmdetection、mmpose）环境配置【详细、可运行】

OpenMMLab简介优势：一、Windows/Linux下环境配置（以mmsegmentationv1.2.2（最新版）为例）0.确认安装版本信息1）确认电脑显卡版本2）确认mmcv对应版本3）确认版本1.安装CUDA
nomoremorphine·2025-06-27 17:56

编译OpenCV支持CUDA视频解码

如何在Ubuntu上编译OpenCV并启用CUDA视频解码支持（cudacodec）在深度学习、视频处理等高性能计算领域，OpenCV的GPU加速功能非常重要。
AI标书·2025-06-27 14:07

CUDA加速cloud compare高度渲染算法

一、CPU版本算法为一个for循环内，将高度信息，映射到彩色空间，比较耗时的是正弦运算，还执行了多次乘除法，当图像大小为2038*4000时，处理耗时为170ms。原算法是处理点云，这里是输入一张深度图像，数据类型为intvoidsetRGBColorByBanding(cv::Mat*src,cv::Mat*dst,floatfreq=10.0f){   cv::TickMeterst;   s
小充·2025-06-27 13:30

OpenCV CUDA模块设备层-----逐通道的正弦运算函数sin()

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述OpenCV的CUDA模块（cv::cudev）中的一个设备端数学函数
村北头的码农·2025-06-27 12:57

CUDA与venv的配置

根据技术原理和实际配置经验，CUDA工具包本身无法完全安装在Python的venv虚拟环境目录中，但可通过环境变量和依赖管理实现虚拟环境对特定CUDA版本的调用。
老兵发新帖·2025-06-27 03:17

PyTorch版本匹配终极指南：手把手教你避开99%的安装坑

我照着CSDN教程装PyTorch，结果训练时直接报错cudaruntimeerror！”
·2025-06-27 02:42

Anaconda 创建python3.9+pytorch1.10.1+cuda11.3环境

1.打开AnacondaPowershellPrompt2.创建conda环境condacreate--nameRordAIpython=3.9conda一些命令condainfo--envs：输出中带有【*】号的的就是当前所处的环境condalist:看这个环境下安装的包和版本condainstallnumpyscikit-learn:安装numpysklearn包condaenvremove-
canny_kevin·2025-06-27 02:39

Pytorch血泪安装史好吗（GPU版本+cuda12.1+python3.9.13）

1.安装cuda首先看下自己电脑是CPU还是GPU，看自己电脑对应的cuda版本看右下角英伟达标识，点击组件，我的cuda版本是12.3，但最后发现安12.1比较好2.安装12.1cuda版本对应的cudnn
宇宙最强袋鼠·2025-06-26 22:16

CUDA编程：优化GPU并行处理与内存管理

背景简介CUDA是NVIDIA推出的一种通用并行计算架构，它利用GPU的强大计算能力来解决复杂的计算问题。
Omoo·2025-06-26 19:19

如何使用YOLOv8对遥感图像中的滑坡-泥石流进行分割 深度学习遥感图像滑坡泥石流分割数据集的训练及应用

如何使用YOLOv8对遥感图像中的滑坡-泥石流进行分割深度学习遥感图像滑坡泥石流分割数据集的训练及应用文章目录遥感图像滑坡-泥石流分割数据集情况数据集概述类别统计总体统计注意事项✅一、安装CUDA驱动（
计算机C9硕士_算法工程师·2025-06-26 18:11

bitsandbytes：轻量级CUDA自定义函数Python封装库

bitsandbytes库简介bitsandbytes是一个轻量级的Python库，它主要为CUDA自定义函数提供了一个便捷的封装。这个
步子哥·2025-06-26 11:06

bitsandbytes 安装和配置指南

bitsandbytes安装和配置指南bitsandbytes8-bitCUDAfunctionsforPyTorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/bitsandbytes1
黎沁颖Desired·2025-06-26 11:35
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