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,使得直接使用系统上已有的新版本 cuda 时会无法编译使用。
总体而言,CUDA 已经成为科学计算和各种数据密集型应用的重要工具之一,通过利用 GPU 的并行计算能力,显著提高了计算速度和效率。
Release Notes :: CUDA Toolkit Documentation
在AI应用容器化时,会碰到cuda failure 35错误,查了下是跟CUDA驱动版本有关。但有时同一个镜像在不同环境运行仍会有问题,查了下宿主机的显卡驱动版本,也没发现什么问题。为了彻底解决这类问题,了解了CUDA API的体系结构,并对NVIDIA Docker实现CUDA容器化原理进行了分析。
OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库。CUDA是由NVIDIA所推出的一种集成技术,透过这个技术,用户可利用NVIDIA的GeForce 8以后的GPU和较新的QuadroGPU进行计算。本文将不涉及OpenCV或者CUDA的更多介绍和使用,主要是提供了对特定版本编译时遇到问题的解决方案。
配合上Tap补全功能,其实也蛮快的,反正目前我就想到这个办法,不知道还有什么更好的办法
CUDA Toolkit https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit
这个错误一般表示你的CUDA驱动版本不兼容当前的CUDA运行时版本。这篇文章将向你展示如何解决这个问题。
这里,我们以cuda9-1版本和cuda9-0版本为例(先安装哪个无所谓) 首先,在cuda版本库中选择自己需要的cuda版本。
当您在使用 PyTorch 进行深度学习应用时,有时会遇到下面这个错误信息:“Attempting to deserialize object on a CUDA device but torch.cuda.is_available() is False”。本文将为您解释这个错误的原因以及如何解决它。
torch.cuda.get_device_name(0) 返回gpu名字,设备索引默认从0开始;
要搭建TensorFlow的GPU版本,首先需要的必备条件就是一块能够支持CUDA的NVIDIA显卡,因为在搭建TensorFlow的GPU版本时,首先需要做的一件事就是安装其基础支持平台CUDA和其机器学习库cuDNN,然后在此基础上搭建TensorFlow GPU版本。
CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算架构)是由NVIDIA所推出的一种集成技术,是该公司对于GPGPU的正式名称。
CUDA 是“Compute Unified Device Architecture (计算统一设备架构)”的首字母缩写。CUDA 是一种用于并行计算的 NVIDIA 架构。使用图形处理器也可以提高 PC 的计算能力。
在使用深度学习框架,如PyTorch或TensorFlow时,我们经常希望利用CUDA加速计算。然而,有时可能会遇到一个错误:RuntimeError: No CUDA GPUs are available。 这个错误表明深度学习框架无法检测到可用的CUDA GPU。但是大家明明都安装了CUDA了。 那么本文将详细分析这个错误的原因,并提供相应的解决方案。
NVIDIA是GPU(图形处理器)的发明者,也是人工智能计算的引领者。我们创建了世界上最大的游戏平台和世界上最快的超级计算机。
报错cannot find -lcudart/cannot find -lcusparse的修复
对于深度学习初学者来说,配置深度学习的环境可能是一大难题,因此本文主要讲解CUDA; cuDNN; Pytorch 三者是什么,以及他们之间的依赖关系。
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。
镜像需求cuda-10.2 python-3.8 构建步骤base 镜像可以随便找一个grpc的官法docker镜像cuda 安装在虚拟机上安装cuda会需要人为输入操作指令,而在docker上安装则可以直接通过yum,具体可参照Nvidia的[dockerfile](https://gitlab.com/nvidia/container-images/cuda/-/tree/master/dist/10.2/centos7), 注意repo中有三个镜像 `base`, `run`, `devel`,
前不久刚刚入手了一台新电脑,显卡为RTX3060,在安装环境的时候,踩了不少坑,现在将经验总结如下:
本节详细说明一下深度学习环境配置,Ubuntu 16.04 + Nvidia GTX 1080 + Python 3.6 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.1 + TensorFlow 1.6。 Python 3.6 首先安装 Python 3.6,这里使用 Anaconda 3 来安装,下载地址:https://www.anaconda.com/download/#linux,点击 Download 按钮下载即可,这里下载的是 Anaconda 3-5.1 版本,如果下载速度过慢可以选择使用清华
修正:Ubuntu 18.04+RTX2080Ti建议安装cuda10.0,cudnn7.5.1,pytorch1.4.0+cu100 / torchvision0.5.0+cu100,tensorflow-gpu1.14.0 修正日期:20200611
全网最详细 | Windows 安装 TensorFlow2.0 GPU 详细教程
在Github上有一些比较早的代码需要的环境可能是CUDA8.0,而对于一个新手来说,正常思维都会选择最现金的版本进行环境配置,在这里简单的介绍一下,如何在实用GPU进行运算的时候,CUDA8.0和CUDA9.0共存的问题。
最近需要用GPU来进行tensorflow进行训练,发现需要安装cuda 9.0版本才可以,因为tensorflow默认的就是cuda 9.0,为了减少对tensorflow源码进行重构的时间,将之前的cuda8.0版本进行了卸载,然后再安装cuda 9.0
这里选择continue继续就好(这里我想的是要是之前没有安装显卡驱动的话,在这里安装的显卡驱动重启后会不会黑屏)
在使用CUDA进行GPU加速的过程中,有时候会遇到类似于"CUDA error: an illegal memory access was encountered"这样的错误信息。这个错误常常涉及到对GPU内存访问的问题,通常是由于访问了未分配或已释放的内存导致的。
(3). 安装cuda8.0, 已有的不需要安装 官网下载cuda8.0,网速慢的话
这个包增加了对CUDA张量类型的支持,它实现了与CPU张量相同的功能,但是它们利用gpu进行计算。它是惰性初始化的,所以您总是可以导入它,并使用is_available()来确定您的系统是否支持CUDA。CUDA semantics提供了更多关于使用CUDA的细节。
cuda的卸载方法网上都有很多,这些方法大同小异,几乎都是错的,我在卸载cuda时基本试了个遍,各种踩坑。 能查到的方法一般都是从官方文档搬过来的,然而这种使用apt-get --purge remove命令的方法并不能将cuda完全卸掉。这里把官方文档的方法贴出来:
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:
假设已经装好了pycharm、anaconda,并且新建了一个conda虚拟环境(我的虚拟环境名为pytorch)。接下来需要安装新版的显卡驱动,安装cuda、cudnn、pytorch和torchvision,这几个环境的版本互相关联,为了能使用更新的项目,尽量安装最新版本的环境。
sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf
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。
打开终端,输入”gedit ~/.bashrc“,然后再弹出的编辑器的最后,添加如下两行
https://tensorflow.google.cn/install/source
torch.cuda 用于设置和运行 CUDA 操作。它会跟踪当前选定的GPU,并且默认情况下会在该设备上创建您分配的所有 CUDA tensors。可以使用 torch.cuda.device 上下文管理器更改所选设备。
3. run方式安装cuDNN 参考博客 CUDA、CUDNN在Ubuntu下的安装及配置
在使用Ubuntu操作系统下进行深度学习开发时,有时候可能会遇到include/darknet.h:14:14: fatal error: cuda_runtime.h: No such file or directory的错误。这个错误通常是由于缺少CUDA相关的头文件导致的。本文将介绍如何解决这个错误。
关于具体的安装步骤可以查看这个网址:https://oldpan.me/archives/pytorch-gpu-ubuntu-nvidia-cuda90
今天遇到一个奇怪的现象,使用tensorflow-gpu的时候,出现内存超额~~如果我训练什么大型数据也就算了,关键我就写了一个y=W*x…显示如下图所示:
官方地址:https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
从https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,下载 cuda_9.1.85_387.26_linux.run文件
国庆节期间,NVIDIA在其开发者Blog上发布了一篇文章: 也就是说:开发者从CUDA11.8开始,可以在Jetson上像PC上那样的安装新版本的CUDA开发包了! 这确实是一件好事情,为什么这么说呢? 原本Jetson上有两种系统,一种是NV打包好的Jetpack,普通开发者们已经很熟悉了。另外一种是用的NV的BSP包,第三方厂商自己制作的系统(在NV的一堆组件, 包括内核源代码的基础上)自己构建的。 但是无论这两种情况,里面都自带有一个固定版本的CUDA开发包/运行时/驱动,例如11.x或者10.
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。
https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
无sudo权限,参考https://blog.csdn.net/weixin_41278720/article/details/81255265 CUDA Toolkit 9.0和cudnn 7
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