环境：wsl2+ubuntu+docker
我想测试一下这个paddlehub 的模型cuda 什么的gpu都安装好了不知道为什么就是跑不起来求解答？是环境问题吗？
深度学习模型paddlehub+cuda+gpu运行错误？
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- 2019-04-18 18:22回答 1 已采纳 自己蠢了，解决问题的方法不对。。总是纠结于vs2017这个环境。。。想着配置调试环境。。。只需要在程序中编程就行了。。。
- 2022-01-22 22:12回答 2 已采纳 loss_unsup = torch.mean(((tensor_vec-mean_pred)*2)/sigma_est[0]) + 1.0self.lambda_vartorch.log(torch
- 2023-01-31 19:05回答 4 已采纳 简单来说，gpu的利用率是指平均利用率而不是瞬时。所以你这个是显卡有调用，但是由于显卡计算速度快，而数据读到显卡里面慢的问题。也就是显卡计算完毕之后是在等待cpu指令然后内存给数据，他是空闲状态才导致
- 2024-01-13 00:42daipuweiai的博客 主要介绍如何从零到一完成深度学习Docker镜像配置
- 2022-09-26 11:10回答 3 已采纳 选win10版本就可以，在win11系统上安装使用不影响，win11感觉就是视觉UI上跟win10相比有些变化而已，其他的变化不大
- 2022-05-06 13:21回答 2 已采纳 11.3
- 2023-03-22 18:46回答 2 已采纳 这个路径只是用来释放安装程序的临时路径（而不是程序被安装到的路径），然后才是正式的安装，所以这个路径在哪里无所谓
- 2020-08-30 11:38lvfang0912的博客 写在前面 把人生中第一篇博文献给了百度飞桨，不得不说21天零基础入门是一个良心课程，视频教学结合notebook代码实现，可以结合自己的实际情况调整学习的节奏。...回到这次的主题是paddlehub，有点像是相机中的傻
- 2022-11-27 00:07回答 1 已采纳 显卡是什么显卡？一般是不建议使用最新版本的cuda，虽然说高版本可以兼容低版本，但是你不能保证软件是否一定可以兼容，我比较建议换软件出来之前的最新版本的cuda和cudnn另外，你连接的里面找到论坛h
- 2021-12-06 21:24回答 1 已采纳 不会啊，3090都能跑tf1.14的，3070为啥跑不了，一般只跟你装的cuda版本有关
- 2020-09-01 09:55回答 2 已采纳 cdua的版本要和你显卡的型号配套，opencv的版本最好别换，4和2版本相差的太多了，还有opencv路径的配置，cuda的配套C的驱动包这些都看看是否正确
- 2022-07-28 18:34空持千百偈，不如吃茶去的博客 python 4.2.0.34 opt-einsum 3.3.0 packaging 21.3 paddlehub 1.7.1 paddlepaddle-gpu 1.8.2.post107 pandas 1.0.4 pandocfilters 1.4.3 parso 0.8.2 pathlib 1.0.1 pexpect 4.8.0 pickleshare 0.7.5 ...
- 2021-03-14 19:19回答 1 已采纳 你好，cudart64_101.dll可以去下面的链接下载，https://www.dll-files.com/download/1d7955354884a9058e89bb8ea34415c9/cu
- 2022-12-29 15:25钱彬 (Qian Bin)的博客 但是，由于部署环境的多样性，在深度学习产业落地过程中，走通深度学习模型部署的最后一公里是不容易的，其中涉及的问题很多，包括：显卡利用率低、内存溢出、多线程调度奔溃、加速算子不支持等等。 本文借助飞桨...
- 2024-04-24 01:42AI扩展坞的博客 补充观看之前1.0版本的讲解吧文档视频基础作业（结营必做）配置 LMDeploy 运行环境以命令行方式与 InternLM2-Chat-1.8B 模型对话进阶作业设置KV Cache最大占用比例为0.4，开启W4A16量化，以命令行方式与模型对话。...
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