torch.cuda.is_available()返回False的问题解决
2022-04-06 03:11:38 1002B pytorch
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包括cudnn64_7.dll cudnn64_8.dll cublas64_10.dll cudart64_100.dll cufft64_10.dll curand64_10.dll cusolver64_10.dll cusparse64_10.dll
2022-04-06 03:11:13 374.19MB tensorflow pytorch 深度学习 paddlepaddle
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NVIDIA 显卡匹配的CUDA 驱动,CUDA驱动很早久和Grig显卡驱动包里区分开了,需要单独格外安装,grid 10以上都可以安装
2022-04-06 02:13:49 58.12MB CUDA驱动 NVIDIA 显卡驱动 vgpu驱动
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cuda-pcl cuda-pcl有一些库用于处理带有CUDA的点云,还有一些示例供其使用。 项目中有几个子文件夹,并且每个子文件夹都具有: 由CUDA实施的用于细分的lib 示例代码可以显示lib的用法,还可以通过将其输出与PCL进行比较来检查性能和准确性。 要开始使用,请按照以下说明进行操作。 如果您遇到任何问题,请。 入门 要开始,请按照下列步骤。 第1步-安装依赖项 通过SDKManager安装Jetpack4.4.1 安装PCL(包括本征) $sudo apt-get update $sudo apt-get install libpcl-dev 第2步-构建 输入任何子文件夹,然后 $ make 第3步-运行 请先提升CPU和GPU $ sudo nvpmodel -m 0 $ sudo jetson_clocks 用法: $ ./demo [*.pcd] 如何
2022-04-04 20:13:57 2.98MB C++
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CUDA矩阵相乘A*B=C代码,任意输入矩阵A的宽度和矩阵B的宽度(A[wB][wA]*B[wA][wB]),cudaMallocPitch开辟显存空间,cudaMemcpy2D数组复制,Kahan's Summation Formula提高浮点计算精度。
2022-04-02 15:28:40 754KB CUDA matrixMul
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视频深度图——CS179项目 使用 Python 和 CUDA 生成实时视频深度图。 运行说明: 在项目根目录下; python scripts/run_disparity.py NOTE: stereo-video has to be located in $PROJECTROOT/videos/ subdirectory video must also be a juxtapose stereo video pair 依赖项: 可 Pip 的依赖项在requirements.txt中列出。 然而,这个项目也依赖于 OpenCV。 使用 Python3.4,我们选择使用 OpenCV 3.0.0-rc1,在 Ubuntu 15.04 (x64) 上从源代码编译。 安装脚本 opencv.sh 位于misc/ 。 脚本来自 注意:我们建议使用
2022-04-01 16:20:27 13KB Cuda
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有时候会碰到cuda报错,OSError: libcudart.so.10.0: cannot open shared object file: No such file 原因是cuda动态链接库没有链接上。 解决方法如下: cuda10.0: sudo ldconfig /usr/local/cuda-10.0/lib64 cuda9.0: sudo ldconfig /usr/local/cuda-9.0/lib64/ 说明 ldconfig 命令的用途,主要是在默认搜寻目录(/lib和/usr/lib)以及动态库配置文件/etc/ld.so.conf内所列的目录下,搜索出可共享的动态
2022-03-30 19:54:36 67KB .so ann ar
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《GPU高性能运算之CUDA》是进行GPU通用计算程序开发的入门教材和参考书。第1章介绍GPU通用计算的发展历程,介绍并行计算的历史;第2章介绍CUDA的使用方法,帮助读者理解CUDA的编程模型、存储器模型和执行模型,掌握CUDA程序的编写方法;第3章探讨CUDA硬件架构,深入分析Tesla GPU架构与CUDA通用计算的相互作用:第4章总结CUDA的高级优化方法,对任务划分、存储器访问、指令流效率等课题进行探讨;第5章以丰富的实例展示如何使用CUDA的强大性能解决实际问题。 《GPU高性能运算之CUDA》可作为CUDA的学习入门和编程参考书,对于学习高性能的同学是不可多得的教材。
2022-03-28 14:46:12 14.21MB GPU编程 cuda
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基础条件: Win10 + GTX 1060 安装显卡驱动 首先安装 显卡驱动: https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 按自己的GPU型号和操作系统去选择驱动版本,下载类型选择 Studio 下载后的驱动文件: 直接运行即可。 安装完成后,nvidia-smi即可查看GPU信息 安装CUDA 接下来安装 CUDA,试了9.0、9.2版本在安装时都会报一些错,大致是说驱动版本高而CUDA版本低,所以直接安装 10.2 主要参考了这篇文章: https://blog.csdn.net/bingo_liu/article/deta
2022-03-20 22:39:03 833KB cuda cudnn ens
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