export环境变量 export ENV=/home/dyt/app export CUDAHOME=$ENV/dependency_cuda10_py3/cuda-10.1 export PYTHONHOME=$ENV/dependency_cuda10_py3/anaconda3 export PATH=/opt/compiler/gcc-4.8.2/bin:$CUDAHOME/bin:$PYTHONHOME/bin:$PATH export LD_LIBRARY_PATH=$CUDAHOME/lib64:$CUDAHOME/lib64/stubs:...
原因是export "="后面的内容中有空格,删除空格即可 image.png
#exportPATH=/usr/local/cuda-10.1/bin${PATH:+:${PATH}} #exportLD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.1/lib64 export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin:/usr/local/cuda-10.1/NsightCompute-2019.1${PATH:+:${PATH}} #exportLD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-10.1/...
docker run -itd --name guider -v ${PWD}:/mnt -p 10001:22 -p 10002:8080 --gpus all -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all --privileged=true --shm-size 32G nvidia/cuda:10.2-cudnn7-devel-ubuntu18.04 /bin/bash run 表示创建并运行容器 -itd 表示以交...
I am using nsys to profile an application that uses cuda graphs to execute a bunch of kernels. I use a command similar to this: usr/local/cuda/nsight-systems-2023.2.3/target-linux-x64/nsys profile --nic-metrics=true --g…
%247 : Float(requires_grad=0, device=cuda:0) = onnx::Constant[value={2}]() # /home/mvalente/.local/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/functional.py:2486:0 %248 : Float(16, *, 768, device=cpu) = onnx::Pow(%246, %247) # /home/mvalente/.local/lib/python3.8/site-packages...
🐛 Describe the bug The exported model failed to do inference on cuda. import torch ep = torch.export.load('retina.pt2') gm = ep.module() gm(torch.rand(1, 3, 800, 1216)) # success gm = ep.module().cuda() gm(torch.rand(1, 3, 800, 1216).cud...
在深度学习中,CUDA 可以加速神经网络的训练和推理过程。使用 CUDA,开发人员可以在 GPU 上实现深度学习算法,充分利用 GPU 的并行计算能力,从而大幅提高训练和推理速度。目前,很多深度学习框架,如 TensorFlow 和 PyTorch,都支持 CUDA。 CUDA 与 Python 的结合可以通过 PyCUDA 实现。PyCUDA 是一个用于编写 CUDA 程序的...
`export` 是 Linux shell 中的一个命令,用于设置或显示环境变量。环境变量是一种存储在操作系统中的配置信息,可以被运行在系统上的程序读取和使用。 ### 基础概念 在 Linux...
2.解析 关键字try 以及except是 使用Python 解释器主动抛出异常的关键， Python解释器从上向下执行 当...