cuda10.2安装失败

cuda10.1安装失败怎么解决?

在Linux服务器上为Python安装CUDA的步骤如下：首先，使用nvidia-smi命令查看服务器上安装的显卡类型及所支持的CUDA驱动级别。以示例服务器为例，发现有两个显卡：一个是TITAN X，另一个是Tesla K20m。这两款显卡都支持CUDA 10.2的驱动。接着，为了安装CUDA 10.2驱动，需要在路径/usr/local下选择相应的版本。通过修改～/.bashrc文件，并加入以下两行代码来完成此操作。随后，通过运行source ~/.bashrc命令并执行nvcc -V命令，显示结果确认驱动版本正确。其后，利用conda工具安装CUDA Toolkit 10.2。具体步骤如下：完成conda安装后，通过运行特定代码进行测试，返回True表明安装成功。最后，在Python3环境中检查可用的GPU数量，通过运行相关代码，结果表明服务器上安装了两块GPU。

pytorch安装 cuda版本总结

起因，我在2080ti显卡上通过pip安装了pytorch1.9+cuda10.2版本，当时在2080ti上运行正常。然而，当我将环境迁移到3090显卡后，却遇到了问题，无法正常运行，系统报错。经过查阅资料和实验，我总结了一些关于pytorch和cuda版本安装的要点。首先，要明确pytorch的cuda版本是指pytorch版本所能使用的最高cuda版本，这个版本可以高于服务器本地的cuda版本。在安装过程中，应参考pytorch官网的命令，并注意以下几点：服务器本地cuda版本应与driver版本匹配，可以通过nvidia-smi查看。对于使用conda安装的情况，需要注意conda安装的cudatoolkit版本号要与服务器中的driver版本匹配，避免过高。pytorch版本和pytorch的cuda版本之间不冲突，只要pytorch官网上存在对应的包，就可以正常安装。我的实验表明，只要pytorch的cuda版本稍高于服务器本地环境的cuda版本，就可以正常运行

CUDA10.2安装、配置TensorRT和PaddleTRT环境

首先，为了创建docker容器，我们需要确保环境的准备和安装步骤得到正确执行。安装Anaconda并按照官方文档完成分布式训练和TensorRT推理功能的配置。接着，遵循PaddlePaddle的官方指南，准备好我们的运行环境。这涉及到对CUDA和CUDNN的正确安装，需注意选择合适的版本以确保兼容性。下载并安装TensorRT，具体步骤包括选择合适的tar包版本7.2.3.4，解压并配置环境变量，安装必要的依赖，然后在python环境中导入TensorRT进行验证，确认其已成功安装。为了测试环境配置是否成功，可以运行YOLOv3图像检测样例，利用TRT Fp32执行该样例。若执行成功，表明我们的环境配置已无误。在使用过程中，若遇到问题，比如检测到致命错误“Segmentation fault”，这通常表示程序在尝试访问未分配或不正确的内存区域时崩溃。针对此类错误，我们需要检查内存管理、代码逻辑以及可能的资源限制

mmcv在windows上的安装踩坑记

本文使用 Zhihu On VSCode 创作并发布前言因为要运行一个项目，该项目中使用了mmdetection和mmcv，并且需要使用pytorch 1.7.0才能运行。因此，我创建了一个新的虚拟环境来安装mmdetection和mmcv。项目提供的配置主要是使用pytorch官方源，并且对windows的配置进行了额外处理，只有1.6.0版本，没有1.7.0版本。一开始想在服务器上运行这个项目，但服务器上的pytorch版本锁定在1.3.0，无法运行。因此，最后在本地windows环境下尝试运行。初试使用项目文档中提到的python setup.py develop一键安装方法，但在安装pytorch和torchvision时遇到了错误。然后中断了安装过程。根据配置，直接安装pytorch 1.7和torchvision 0.8.1，并适配本机的CUDA 10.2环境。安装完成后，使用conda安装tensorboardX