fast-whisper官网地址：https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper搭建环境时，按照官方的创建环境要求执行的使用condacreate-nfast_whisperpython=3.9创建虚拟环境执行pipinstallfaster-whisper安装库pipinstallnvidia-cublas-cu12nvidia-cudnn-cu12==8.*降低nump

FROMubuntu:22.04#docker启动方式#dockerrun-itd--gpusall--privileged=true--shm-size8G--nameonnx197271d29cb79/bin/bashMAINTAINERSuSu#切换阿里云源RUNapt-getupdate&&apt-getinstall-yvim&&apt-getinstall-ysudo&&

跨大版本不推荐，到处是坑、坑、坑~。tensorrt10、cuda12、cudnn9是目前最新的大版本，但是对于一般的老显卡（1050等），太新可能提醒一些错误（主要是tensorrt太新导致的）。为了不折腾，使用如下版本：tensorrt8.6.1、cuda11.8、cudnn8.9.7默认已经安装了英伟达显卡的最新版本驱动。系统Ubuntu22

准备查看显卡驱动版本nvidia-smi若未安装显卡驱动，则先去安装对应的显卡驱动输出右上角的CUDAVersion即为可安装的最高CUDA版本下载去官网下载自己需要的版本CUDAToolkit-FreeToolsandTraining|NVIDIADeveloper下面教程以11.3为例安装CUDAsudobashc

目录1、从NVIDIA安装CUDA11.8.0正式开始的分界线（可以从这里开始看）2、下载cudnn3、下载pytorch4、检查1、从NVIDIA安装CUDA11.8.0在Cuda|Anaconda.org中找到你要下载的版本的指令（有错，但已解决，先往下看先不要动手，可以从目录跳转到正式开始的分界线） 但是

目录1.版本说明2.安装Pycharm3.安装anaconda1.安装2.配置路径3.修改镜像源4.修改默认虚拟环境安装位置1.查看conda信息2.修改对应文件的权限3.再次查看信息5.配置Pycharm环境4.安装torch5.安装TensorFlow+cuda+cudnn1.打开对应的文件CUDA2.打开CUDNN3.安装T

目录cuda安装前期准备查看电脑支持的cuda版方式一 方式二安装与配置官网下载安装包安装 安装检验环境变量检查（可选）卸载cudnn安装安装包下载配置 环境变量配置安装检验 ​编辑cuda安装前期准备查看电脑支持的cuda版方式一 按快捷键win+R输入“cmd

问题描述实验室的Ubuntu主机重启之后显示器分辨率显示异常，双屏只亮了一个，另外一个显示无信号。打开nvidia-smi显示找不到驱动，遂从网上搜集重新安装驱动以及cudnn的教程。此文记录此过程，方便后续查阅。软硬件版本：Rtx3090+Ubuntu22.041.安装驱动#removenivida*sudoapt-g

前言建议大伙自己建一个文件夹（不能有中文），专门放深度学习的软件，后续添加环境，比较方便。1.安装Anaconda1.1下载AnacondaAnaconda官网：https://www.anaconda.com清华大学镜像网站：Indexof/anaconda/archive/|清华大学开源软件镜像站|TsinghuaOpenSourceMirror安装A

TheNVIDIACUDADeepNeuralNetworklibrary(cuDNN)isaGPU-acceleratedlibraryofprimitivesfordeepneuralnetworks.cuDNNprovideshighlytunedimplementationsforstandardroutinessuchasforwardandbackwardconvolution,attention,matmul,pooling

本文介绍如何使用WindowsGPU云服务器，通过云服务器控制台搭建深度学习环境。实例环境实例类型：GN8.LARGE56操作系统：WindowsServer2019数据中心版64位中文版CPU：Intel(R)Xeon(R)[email protected]*6vCPUsRAM：56GBGPU：TeslaP40*1驱动及相关库、软件版本：CUDA

 在运行深度模型时，遇到了下面有关cuDNN的错误，虽然好像不影响模型训练，但是感觉很烦、有一捏捏代码洁癖。D:\anaconda\envs\myPytorch\Lib\site-packages\torch\autograd\graph.py:744:UserWarning:PlanfailedwithacudnnException:CUDNN_BACKEND_EXECUTION_PLAN_DESCRIPT

显卡驱动和CUDA一、升级显卡驱动到官方最新版    1、打开英伟达官网，输入显卡芯片型号，手动搜索并下载显卡驱动。 NVIDIA官方驱动 ​    2、下载完成后安装驱动。 二、确认显卡支持的最高CUDA版本    1、键盘"win+R"，调出运行输入cmd后点”

cuda下载https://developer.nvidia.com/cuda-downloadscudnn下载https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive关闭docker服务sudosystemctlstopdocker.socketsudosystemctlstopdockersudosystemctlstopdocker.service卸载，采用nvidia-smi官方给的卸载方法

CUDA12.6.1及其配套的cuDNN8.9.7.29【均来自英伟达官网】【Windows11】链接:https://pan.baidu.com/s/1wTluMG1-KbOZCOZfcxqsrw?pwd=2rqg提取码:2rqg内容：cuda_12.6.1_560.94_windows.exe（560.94是要求最低显卡驱动版本）cudnn-windows-x86_64-8.9.7.29_cuda12-archive.zip

目录1.项目背景2.系统与软件版本2.1操作系统与硬件2.2软件版本2.3对应版本3.环境配置步骤3.1安装Anaconda3.2创建虚拟环境3.3安装CUDA和cuDNN3.3.1安装CUDA11.83.3.2安装cuDNN8.63.3.3验证CUDA和cuDNN安装3.4安装TensorFlow3.4.1安装

@目录GPU、NVIDIAGraphicsDrivers、CUDA、CUDAToolkit和cuDNN的关系使用情形判断仅仅使用PyTorch使用torch的第三方子模块安装NVIDIAGraphicsDrivers（可跳过）前言Linux法一：图形化界面安装（推荐）法二：手动下载文件后命令行安装（不推荐）windows法一：GeForceExperience自动安装法二：手动

标题：深度学习加速秘籍：PyTorchtorch.backends.cudnn模块全解析在深度学习领域，计算效率和模型性能是永恒的追求。PyTorch作为当前流行的深度学习框架之一，提供了一个强大的接口torch.backends.cudnn，用于控制CUDA深度神经网络库（cuDNN）的行为。本文将深入探讨torch.backends.cu

下面乱七八糟的实验过后问题解决，用了三天的时间，总算搭建成功了 查了无数资料无法解决问题，将目标定为pytorch和cuda版本不匹配，重新下载pytorch发现报错在pytorch官方可以下载版本对应的pytorch从本地开始|Py火炬(pytorch.org)这里根据自己需要点一点，然后复制下面代码

文章目录一、前言二、安装CUDA1.确定是否支持所需的CUDA版本2.下载CUDA3.安装CUDA4.环境变量三、安装cudnn1.下载cudnn2.替换文件四、切换CUDA版本1.切换版本2.检查版本是否切换成功参考一、前言  当我们跑深度学习的代码时，有时

问题描述：测试代码如下：importtorchprint(torch.__version__)print(torch.cuda.is_available())print(torch.cuda.device_count())测试结果为false问题原因：使用清华源conda下载导致它会自动给你下载为cpu版问题解决：删除虚拟环境condaenvremove--namemyenv创建

cap=cv2.VideoCapture('video.mp4')defrealTime():whileTrue:success,img=cap.read()img=cv2.resize(img,(0,0),None,0.5,0.5)ih,iw,channels=img.shape#Drawthecrossinglinescv2.line(img,(0

pytorch中保证代码复现的随机种子设置（Reproducibility）关注B站可以观看更多实战教学视频：hallo128的个人空间1.代码复现的必要性代码是用来设置整个笔记本的种子，以保证每次运行时得到相同的结果，实现结果的可重现性。首先，使用numpy和random库设置种子，然后使用torch库设置

书接上回，因为CUDA和CUDNN突然用不了了，被迫卸载重新下载。删除的教程参考的是https://blog.csdn.net/m0_53883779/article/details/135701971。在控制面版卸载中，其实可以留意一下NVIDIA相关软件的安装日期，很快也就分辨出来了，因为我并不是一天把所有的软件都装好了。我这里还有一个