07-04-27#今天的任务

最新推荐文章于 2025-05-14 12:43:33 发布
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#Hibernate #ASP.net #ASP #Access #.net

 今天的任务是：

      收集一些关于日语的简单词汇；

      把工作室网页的首页做了；

      中午做一个简单的ASP。NET的流言簿，基于ACCESS；

      HIBERNATE弄一个简单的例子；

     晚上看看HIBERNATE。

【CUDA】如何查看 CUDA 版本：详细指南
人生苦短，睡觉要紧，睡醒再说
08-15 3万+
了解 CUDA 版本对于确保软件兼容性和优化性能非常重要。以上介绍的几种方法涵盖了从命令行工具到程序代码的多种选择，适用于不同的操作系统和环境。根据你的需求，选择最适合的方法来检查 CUDA 版本，确保你的开发工作顺利进行。
CUDA：王者之巅——探究CUDA为何能成为并行计算的佼佼者
异构算力老群群（在读985计算机博士生）的技术博客
05-21 2008
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA公司为其GPU（图形处理器）设计的一种并行计算平台和编程模型。诞生背景GPU的并行处理能力：GPU原本主要用于图形处理，但其内部的大规模并行结构使得它非常适合进行密集型计算工作负载。计算需求的增长：随着科学技术的发展，尤其是在科学计算、大数据处理、机器学习和深度学习等领域，对计算能力的需求不断增长。编程接口的需求：为了充分利用GPU的强大计算能力，需要一种易于编程和优化的接口，CUDA应运而生。
pytorch 查看cuda 版本方式
12-17
由于pytorch的whl 安装包名字都一样，所以我们很难区分到底是基于cuda 的哪个版本。 有一条指令可以查看 import torch print(torch.version.cuda) 补充知识：pytorch：网络定义参数的时候后面不能加”.cuda()” pytorch定义网络__init__()的时候，参数不能加“cuda()”, 不然参数不包含在state_dict()中，比如下面这种写法是错误的 self.W1 = nn.Parameter(torch.FloatTensor(3,3), requires_grad=True).cuda() 应该去掉”.cuda()”
深度学习环境搭配——cuda+cudnn+tensorflow-gpu+keras
01-20
深度学习环境搭配——cuda+cudnn+tensorflow-gpu+keras 一、手动安装： cuda下载：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit cudnn下载：https://developer.nvidia.com/cudnn tensorflow版本和cuda的对应关系： https://www.tensorflow.org/install/source#common_installation_problems https://www.tensorflow.org/install/source_windows keras和tenso
CUDA详细安装及环境配置——环境配置指南 – CUDA+cuDNN+PyTorch 安装
最新发布
2501_90350274的博客
05-14 1983
本文详细介绍了如何确定显卡支持的CUDA版本、选择对应的cuDNN版本，并逐步安装CUDA、cuDNN和PyTorch。首先，通过命令行输入nvidia-smi.exe查看显卡支持的CUDA版本。接着，根据CUDA版本选择对应的cuDNN版本并下载。然后，从NVIDIA官方网站下载CUDA安装包，按照提示进行安装，并检查是否安装成功。同样地，下载cuDNN安装包，解压后将文件拷贝到CUDA安装目录中，并通过命令行验证安装是否成功。最后，根据PyTorch官网的指引，选择合适的安装命令进行PyTorch的安装
nvcc --version和nvidia-smi显示的CUDA Version不一致
won_t的博客
05-04 4122
CUDA有两种API，一个是驱动API（Driver Version），依赖NVIDIA驱动，由nvidia-smi查看，另一个是运行API（Runtime Version）是软件运行所需要的，一般驱动API版本>=运行API版本即可。驱动API的依赖文件由GPU driver installer安装，nvidia-smi属于这一类API；参考链接：https://codeantenna.com/a/5eVVAE9Q27。运行API的依赖文件由CUDA Toolkit installer安装。
windows系统CUDA版本查看终于搞懂了
weixin_60818935的博客
08-23 1306
想要正常利用GPU运行TensorFlow、PyTorch、Keras环境， 两种CUDA都要正确安装，版本需要符合兼容要求。一般来说，驱动版本越新越好；而运行库版本，如果需要根据开源项目进行开发，则需要参考对方指定的CUDA版本，一般来说不要太高；但是注意一点，30系的显卡只能运行CUDA11以上版本。
查看 CUDA 版本
rememberjjjz的博客
02-19 1万+
查看CUDA版本
怎么查看cuda的版本
keyboard专栏
01-23 6万+
如果您正在开发使用 CUDA 的程序，可以通过编程方式查询 CUDA 版本。在安装 CUDA 的计算机上，您可以直接浏览 CUDA 安装目录。如果 CUDA 正确安装且环境变量设置正确，这些命令将显示 CUDA 的版本信息。在命令行中，您可以使用以下命令来查看安装的 CUDA 版本。这段代码将打印出 CUDA 驱动程序和运行时库的版本号。在这些目录中，通常会有一个包含版本信息的文件。
【学习记录】如何正确查看 CUDA 版本（驱动支持 vs 实际安装）
热门推荐
行云流水剑的博客
05-12 7万+
摘要 本文介绍了两种查看CUDA版本的方法：1）使用nvcc --version命令查看实际安装的CUDA Toolkit版本；2）通过nvidia-smi命令或NVIDIA控制面板查看驱动支持的最大CUDA版本。适用于Windows和Linux系统，帮助用户快速确认CUDA版本，以便正确配置PyTorch等深度学习框架的开发环境。
查看cuda版本
weixin_48224845的博客
09-16 6011
cuda查看
cuda立体匹配——中值滤波
06-20
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA公司推出的一种并行计算平台，用于加速高性能计算任务，如立体匹配中的大量计算操作。 在本课题中，立体匹配算法的关键步骤包括匹配代价计算、代价聚合、视差...
CUDA——性能优化（一）
01-20
这是因为CUDA的硬件设计使得在一个时钟周期内，同一Warp内的所有线程可以同时执行一条指令。这种同步执行机制大大提高了计算效率，但同时也引入了潜在的问题，尤其是在处理控制流指令（如if, switch, do, for, while...
如何实现一个高效的Softmax CUDA kernel？——OneFlow 性能优化分享
OneFlow深度学习框架
01-04 1208
Softmax操作是深度学习模型中最常用的操作之一。在深度学习的分类任务中，网络最后的分类器往往是Softmax + CrossEntropy的组合： 尽管当Softmax和CrossEntropy联合使用时，其数学推导可以约简，但还是有很多场景会单独使用Softmax Op。如BERT的Encoder每一层的attention layer中就单独使用了Softmax求解attention的概率分布；GPT-2的attention的multi-head部分也单独使用了Softmax 等等。 深度学习框架
【深度学习】CUDA —— nvcc 和 nvidia-smi 显示的版本不一致？
haoweixl的博客
06-14 9476
其实，只要上去Pytorch官网瞄瞄，细心的你应该能够发现在命令中指定CUDA版本时，用的是 cudatoolkit，而 nvcc --version 显示的版本就是通过CUDA Toolkit Installer在安装时决定的，因此，我们应该选择与 nvcc --version 对应的CUDA版本匹配的Pytorch。那么 nvcc --version 与 nvidia-smi 的版本不一致的情况下，有些朋友可能就会懵了：我该如何选择与CUDA版本匹配的Pytorch呢？
nvidia-smi CUDA Version:N/A
JiuYux的博客
04-20 2254
nvidia-smi显示：CUDA Version:N/A显示：CUDA Version: Not Found。
关于CUDA版本查看的问题
盛世芳华
09-03 452
右上角显示的CUDA Version：12.1并非本机的 CUDA 版本，而是 GPU 最高支持的 CUDA 版本，本机安装的CUDA版本不能高于GPU最高支持的版本。如果是linux系统，也可以进入/usr/local目录查看cuda文件夹显示的版本。通过nvcc --version查看到的版本才是本机实际安装的CUDA的版本。cuda-11.7就说明本机安装的是11.7版本的cuda。显卡驱动安装成功后，通过nvidia-smi命令查看显卡信息。
error LNK2019: 无法解析的外部符号 __imp_clock
12-22
错误信息 "error LNK2019: 无法解析的外部符号 __imp_clock" 表明在程序中使用了函数 __imp_clock，但编译器和链接器无法找到该函数的定义或实现。这种错误通常是由于缺失符号的定义、编译器搜索路径错误或编译器/链接器选项错误引起的。 解决这个错误的方法有以下几种： 1. 确保包含了正确的头文件：检查代码中是否包含了正确的头文件，特别是包含了声明 __imp_clock 的头文件。如果没有包含正确的头文件，编译器将无法找到函数的定义。 2. 检查编译器的搜索路径：编译器需要知道在哪里查找函数的定义。确保编译器的搜索路径设置正确，以便能够找到函数的定义。可以通过设置编译器的选项或环境变量来修改搜索路径。 3. 检查编译器/链接器选项：检查编译器和链接器的选项设置，确保没有设置错误的选项。有时候，错误的选项设置可能导致编译器无法找到函数的定义。 下面是一个示例代码，演示了如何使用函数 __imp_clock： ```c++ #include <iostream> #include <ctime> int main() { std::clock_t start = std::clock(); // 执行一些操作 std::clock_t end = std::clock(); double duration = (end - start) / (double) CLOCKS_PER_SEC; std::cout << "程序执行时间：" << duration << " 秒" << std::endl; return 0; } ``` 这段代码使用了函数 std::clock() 来计算程序的执行时间。确保在代码中包含了正确的头文件，并且编译器能够找到函数的定义。
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