当你从头开始构建模型时，它很有用，但当你想重用SOTA的模型时，它就不太有用了。一个更全局性的解决方案将是在前向传播的时候在上下文中使用torch.no_grad。...这样可以不用在在结果中存储图中变量的梯度，从而减少内存消耗。它节省内存，简化计算，因此，你得到更多的速度和更少的内存使用。...错误 #2 — 没有使能cudnn优化算法 你可以在nn.Module中设置很多布尔标志，有一个是你必须知道的。使用cudnn.benchmark = True来对cudnn进行优化。...它的意思是，如果你的数据形状变化不大(参见错误#2)，JIT是一种选择。老实说，和上面提到的no_grad和cudnn相比，它并没有太大的区别，但可能有。这只是第一个版本，有巨大的潜力。...现在是时候使用一点数学了。如果你还记得大部分NN是如何用所谓的张量训练的。张量在数学上是一个n维数组或多线性几何向量。
删除无用文件 操作目的 删除默认安装时的无用文件 检查方法 检查Apache目录下是否存在无用文件 加固方法 删除默认安装的HTML文件# cd /usr/local/apache2/htdocs/，有选择性的删除删除不使用的默认安装的...检查方法 1、判定条件无法访问Web目录之外的文件。 2、检测操作访问服务器上不属于Web目录的一个文件，结果应无法显示。...设置错误日志中的信息的详细程度，可以选择下列level：Level 描述 例子 emerg 紧急(系统无法使用)"Child cannot open lock file....httpd.conf，检查是否使用ErrorDocument自定义错误信息 加固方法 修改Apache配置文件httpd.conf，自定义错误信息，可以设置返回指定字符串，文件或重定向地址，如下：ErrorDocument...$De4fvJ4Qeyded6J6NOElE/ 限制IP访问 操作目的 对网站或敏感目录的访问IP进行限制 检查方法 未设置此参数时，任意IP地址都可以访问网站或敏感目录 加固方法 查看Apache配置文件
，你的电脑上有独立的N卡，没有N就不用看了！...中的lib/x64目录与bin目录下的全部文件copy到安装好的CUDA10.1对应的目录中去，分别如下： ## lib copy to cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.5.32.../simple 使用国内的镜像安装会很快安装完成。...2.Import torch时候遇到下面的错误： caffe2_detectron_ops_gpu.dll makes import torch occur OSerrorXXXX 是因为cuDNN的dll...无法找到，或者无法适配，用正确版本，不行把cudnn64_7.dll拷贝到widnows的system32文件夹下肯定可以的。
接着参照NVIDIA官方教程进行测试即可（1.4），其中可能会报错： test.c:1:10: fatal error: FreeImage.h: 没有那个文件或目录 1 | #include.../' 调用 stat 失败: 没有那个文件或目录 (base) fang@fang-Linux-4090:~/下载$ cp -r /usr/src/cudnn_samples_v8/ ./...cp: 对 '/usr/src/cudnn_samples_v8/' 调用 stat 失败: 没有那个文件或目录 (base) fang@fang-Linux-4090:~/下载$ cd /usr/src...64 TARGET OS: linux SMS: 50 53 60 61 62 70 72 75 80 86 87 90 test.c:1:10: fatal error: FreeImage.h: 没有那个文件或目录.../mnistCUDNN: 没有那个文件或目录 (base) fang@fang-Linux-4090:~/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN$ make clean && make
，只出现 /dev/nvidia0 /dev/nvidiactl a中的一个或两个，但没有/dev/nvidia-num，即文件显示不全。...这里有点与官方安装文档稍有不同，需要说明： 官方文档里说只需在终端中运行上述两条export语句即可，但如果不将它们不写入/etc/profile文件的话，这样的环境变量在你退出终端后就消失了，不起作用了...第一次运行时可能会报错，提示的错误信息可能会是系统中没有gcc， 解决办法就是通过命令重新安装gcc就行，在终端输入：$ sudo apt-get install gcc 安装完gcc后， 再make就正常了...接着在上一个终端中输入 ： cd /home/xxx/NVIDIA_CUDA-9.0_Samples/bin/x86_64/linux/release 其中xxx是你自己的用户名 然后在终端输入...-10.0-linux-x64-v7.3.1.20.tgz 解压下载的文件，可以看到cuda文件夹，在当前目录打开终端，执行如下命令： sudo cp cuda/include/cudnn.h /usr
1.常规操作下因程序问题导致系统崩溃，迫使整个系统无法使用（其中非程序问题有：系统配置、数据结构变动、session超时、网络中断、人为变更数据库中的数据、系统缺少相应文件或目录等）。...2.因程序问题迫使正在操作的流程无法继续且无其他操作可以修复问题的（其中非程序问题有：系统配置、数据结构变动、Session超时、网络中断、人为变更数据库中的数据、系统缺少相应文件或目录等）。...5.因程序问题迫使正在操作的流程无法继续且有其他操作可以修复问题的（其中非程序问题有：系统配置、数据结构变动、Session超时、网络中断、人为变更数据库中的数据、系统缺少相应文件或目录等）。...4.因错误操作且因程序问题导致系统崩溃，迫使整个系统无法使用（其中非程序问题有：系统配置、数据结构变动、Session超时、网络中断、人为变更数据库中的数据、系统缺少相应文件或目录等）。...3.非程序代码导致黄页（如：手动删除、修改、增加数据库中的数据；缺少相应的系统配置；项目缺少目录或文件、因不明操作导致数据库中数据不符合正常逻辑关系）。
错误原因这个错误通常发生在使用PyTorch等深度学习框架时，其内部调用了CUDA和cuDNN库。cudnn64_7.dll是cuDNN库的其中一个动态链接库文件，它在运行时被动态加载。...当发生 "RuntimeError: cudnn64_7.dll not found" 错误时，说明运行时无法找到这个库文件。...PATH：将CUDA和cuDNN的bin目录添加到系统环境变量中。...总结"RuntimeError: cudnn64_7.dll not found" 错误是在使用GPU加速深度学习过程中的常见错误之一。...这可能是因为cuDNN库没有正确安装或配置，或者与CUDA版本不兼容等原因。 为了解决这个错误，您可以确保正确安装了CUDA和与其兼容的cuDNN库，并进行相关的环境变量配置。
环境配置）时，/usr/local/下是没有cuda库文件的，若需映射到/usr/local/cuda 路径下，则按照cuda安装指引完成cuda安装，在nvidia官网下载对应cudnn版本解压， 拷贝...① conda环境的cuda库文件存储于conda环境所在目录的lib目录中，可以自行拷贝过去并配置环境即可 ② 若需在/usr/local/下的cuda文件，则需要正确安装cuda及对应的cudnn，...① conda环境的cuda库文件存储于conda环境所在目录的lib目录中，可以自行拷贝过去并配置环境即可 ② 若需在/usr/local/下的cuda文件，则需要正确安装cuda及对应的cudnn，...才可以正常使用GPU 有没有腾讯云的conda源？...关掉外网后conda无法下载组件（腾讯云这边没有conda源），目前配cuda 10.1和cudnn7.6.5的环境， 给选手提供离线包下载上传，https://share.weiyun.com/Y7iiYybq
解决问题：Could not find 'cudnn64_6.dll'当我们在使用基于GPU的深度学习框架时，例如PyTorch或TensorFlow，有时我们可能会遇到以下错误提示：plaintextCopy...CUDA是一种并行计算平台和编程模型，用于使用GPU进行加速计算。确保将CUDA的bin文件夹添加到系统环境变量PATH中，这样系统就可以找到相关的CUDA和CuDNN文件。3....检查文件版本还有一种可能的情况是，您安装的CUDA版本与您使用的CuDNN版本不兼容。请确保在安装CuDNN之前，已经正确安装了与之兼容的CUDA版本，这样才能避免可能出现的兼容性问题。4....请确保将代码中的cudnn_path替换为您实际安装CuDNN的路径。如果路径不正确或CuDNN文件确实不存在，将会在控制台打印错误信息。...为了正确使用CuDNN，您需要将包含cudnn64_6.dll的路径添加到系统环境变量中。这样，当深度学习框架需要在GPU上执行操作时，它就可以找到并加载相应的CuDNN库文件。
txt文件，然后安装： pip freeze > requirements.txt # 导出文件 # 然后将该文件包含在项目的代码库中，其他项目成员即使在他的电脑上没有安装conda也可以使用该文件来安装和我一样的开发环境...Linux，Linux是在哪个目录下启动，就会默认哪个目录为工作空间，但是Windows中不是这样，那么怎么修改默认工作空间呢？...Cuda和Cudnn的安装 CUDA是一个并行运算的一个计算平台，而CuDNN是在上面的一个深度神经网络的GPU加速库。...的时候，会自动的cuda的bin目录以及libnvvp目录加入到环境变量中，但是并没有加CUPA和Cudnn的路径，我们需要把这俩加入进来，这样，在使用TensorFlow的时候，才不会报错。...， 这里会发现100，这其实意味着cuda要用10.0版本的，因为安装完cuda的时候，会在cuda的bin目录下面有这么一个dll文件： 也就是TensorFlow在导入的时候，会去找有没有这样的一个文件
Tools: 提供一些像profiler,debuggers等工具，这些工具可以从bin/目录中获取 Libraries: 下面列出的部分科学库和实用程序库可以在lib/目录中使用(Windows上的DLL...相反，runtime API自己决定为线程使用哪个上下文: 如果一个上下文通过driver API成为调用线程的当前上下文，runtime将使用它， 如果没有这样的上下文，它将使用“主上下文(primary...runtime使用的上下文，即当前上下文或主上下文，可以用cudaDeviceSynchronize()同步，也可以用cudaDeviceReset()销毁。...例如，对于那些需要给较大的软件包写插件的开发者来说者会带来不少麻烦，因为如果所有的插件都在同一个进程中运行，它们将共享一个上下文，但可能无法相互通信。...当将driver API与基于runtime API(如cuBLAS或cuFFT)构建的库一起使用时，这种runtime-driver上下文共享非常重要。 ?
Tools: 提供一些像profiler,debuggers等工具，这些工具可以从bin/目录中获取 Libraries: 下面列出的部分科学库和实用程序库可以在lib/目录中使用(Windows上的DLL...相反，runtime API自己决定为线程使用哪个上下文: - 如果一个上下文通过driver API成为调用线程的当前上下文，runtime将使用它， - 如果没有这样的上下文，它将使用“主上下文...runtime使用的上下文，即当前上下文或主上下文，可以用cudaDeviceSynchronize()同步，也可以用cudaDeviceReset()销毁。...例如，对于那些需要给较大的软件包写插件的开发者来说者会带来不少麻烦，因为如果所有的插件都在同一个进程中运行，它们将共享一个上下文，但可能无法相互通信。...当将driver API与基于runtime API(如cuBLAS或cuFFT)构建的库一起使用时，这种runtime-driver上下文共享非常重要。
该文件运行时，会将文件解压缩到一个临时目录；运行安装向导；在安装完成后移除临时文件。所有的语言文件都包括在此档案文件中。您不需要另行下载其他语言包。...（无法执行指定的命令行！）错误。 即插即用更新 使用 /e 参数解压档案文件之后，您可以用其进行即插即用更新或安装。...w 记录非致命警告。 e 记录错误消息。 a 记录所有动作的启动。...注意： 如果您指定一个日志文件路径，该路径必须已经存在。如果您不指定一个完整的路径，则将在当前目录中创建安装日志。 如果设定了 DMIX=1，则 ANS 属性应仅设为 ANS=1。...即使 iSCSI=1 被通过，但是如果操作系统和安装的适配器不支持使用 DCB 的 iSCSI，则不会安装使用 DCB 的 iSCSI。 公共属性区分大小写。所有字符均为大写，字符之间没有空格。
，首先需要打开该文件，通过以下命令打开： sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf 打开后发现该文件中没有任何内容，写入： blacklist...然后修改 Makefile.config 文件，在 caffe 目录下打开该文件： sudo gedit Makefile.config 修改 Makefile.config 文件内容： 1.应用 cudnn...OK ，可以开始编译了，在 caffe 目录下执行 ： make all -j8 这是如果之前的配置或安装出错，那么编译就会出现各种各样的问题，所以前面的步骤一定要细心。...fatal error: numpy/arrayobject.h: 没有那个文件或目录 解决方法： sudo apt-get install python-numpy 此外也可能是由于 Makefile.config...文件中 python 路径设置错误出现的错误，可根据上一步检查一下，也可能出现别的错误，百度谷歌之～ 编译 pycaffe 成功后，验证一下是否可以在 python 中导入 caffe 包，首先进入
spyder/Ipyton/jupyter notebook等，会发现其实IDE使用的kernel并不是新建立的这个环境的kernel，而是“base”这个环境的，而“base”环境中我们并没有安装tensorflow...这也就是为什么有很多人在安装好tensorflow后仍然在IDE里无法正常使用的原因了。...CUDA® Toolkit 9.2了就感觉最新版的更好，而安装最新版，这样很可能会导致tensorflow无法正常使用，所以一定要跟着tensorflow 官网的提示来。...接下来，解压“cudnn-9.0-windows10-x64-v7.zip”，将一下三个文件夹，拷贝到CUDA安装的根目录下。 ?...这样CUDA Toolkit 9.0 和 cuDnn 7.0就已经安装了，下面要进行环境变量的配置。 配置环境变量 将下面四个路径加入到环境变量中，注意要换成自己的安装路径。
但是老的显卡可能无法更新到最新的显卡驱动，比如Fermi显卡只能装到391驱动，因此只能用到CUDA9.1。...安装进行 安装完成 查看系统变量中是否添加了路径，如果没有需要自己添加 测试环境是否安装成功 运行cmd，输入nvcc –version 即可查看版本号； set cuda，可以查看 CUDA...cudnn不是一个exe文件，而是一个压缩包，解压后，有三个文件夹，把三个文件夹拷贝到cuda的安装目录下。...v11.1是你自己的版本号 CUDA 安装目录文件： 拷贝时看到，CUDA 的安装目录中，有和 cuDNN 解压缩后的同名文件夹，这里注意，不需要担心，直接复制即可。...cuDNN 解压缩后的同名文件夹中的配置文件会添加到 CUDA安装目录中的同名文件夹中。
总之，找到特定应用程序(如果有的话)所需的TensorFlow版本，或者如果没有这样的限制，可以使用我目前使用的TensorFlow 1.8.0。...但是这样做的目的是知道我们需要哪个版本的CUDA，在这个例子中是9.0。官方文档中TF版本和CUDA版本的对应关系不是很清楚，所以我一直觉得这种逆向工程方法更好。 然后，我们再回到CUDA的安装。...NVIDIA提供的一个叫做cuDNN的库，它可以使用GPU加速深度神经网络的计算。...注意，本教程中的cuDNN版本是7.0。...Linux 这样，.tgz文件就开始下载了，将文件存储到你的机器上，并使用以下命令进行提取， tar -xzvf CUDNN_TAR_FILENAME> 最终提取出一个名为“CUDA”的文件夹，切换到该目录
，还会出现无法开机、无限循环登录等一些列毁天灭地的后果。...如果侥幸顺利安装后，一个”CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version”的错误可以让你玩一年~ 装了N次之后我已经有些绝望了...下载Nividia Cuda Toolkit的deb安装包 CUDA Toolkit下载地址 根据自己的系统一步一步选择，注意主要下载的是.deb文件 3....执行命令进行安装 在deb所在目录下依次执行以下命令即可。...编译NVIDIA_CUDA-9.1_Samples下的例子，然后跑两个可执行文件。
使用编辑器编写代码，并在命令行中运行 使用Jupyter Notebook编写代码并运行 安装包 可以用pip或conda安装 Python包 pip install tensorflow keras...Desktop 我习惯于后者，所以在后续代码中，如果使用字符串表示或拼接文件路径，则都是使用/ 如果在 Windows 上报错，请将/相应地改为\ 中文编码 在Windows上读写文本文件时，最好指定...，TensorFlow 更灵活 Keras的backend可以是Theano或TensorFlow，为了保持一致，将backend改为TensorFlow 编辑以下文件，如果是Windows，则将$Home...使用CUDA8.0和CuDNN8 从tensorflow1.6开始，使用CUDA9.0和CuDNN7 tensorflow版本更新很快，录课开始时还是1.4，录课结束时已经更新到了1.10 没有一成不变的配置...pan.baidu.com/s/1qXKIPp6，提取密码为kade 18课中，在Windows上可能出现无法读取 中文名称图片 的情况，将图片名称修改成英文即可 29课中，main.py19行的split
原文博客：Doi技术团队 链接地址：https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心：记录优秀的Doi技术团队学习经历 目录 文章目录 目录...PaddlePaddle在各个显卡驱动版本的安装和使用，所以同时也学习如何在Ubuntu安装和卸载CUDA和CUDNN，在学习过程中，顺便记录学习过程。...，多数情况下都是安装了错误版本的显卡驱动。....tgz 解压之后可以得到以下文件： cuda/include/cudnn.h cuda/NVIDIA_SLA_cuDNN_Support.txt cuda/lib64/libcudnn.so cuda.../lib64/libcudnn.so.7 cuda/lib64/libcudnn.so.7.4.2 cuda/lib64/libcudnn_static.a 使用以下两条命令复制这些文件到CUDA目录下
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