使用RTX2080Ti做网络训练，GPU编译通过，但训练时报错

陈滚滚 2019-05-08 05:06:17

使用win10+Matconvnet1.25+matlab2018b+vs2015+cuda9.2+RTX2080Ti做网络训练，vl_compilenn('enableGpu', true）编译通过，但是训练的时候报错。有没有大神有解决方案？

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陈滚滚 2019-05-08

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https://github.com/vlfeat/matconvnet/issues/1206 是和我一样的问题，但是也没有解决……

在配置好深度学习环境后，你可以使用Python或C++编写代码，利用RTX 4070 Ti的强大计算力进行模型训练。对于C++部署，libtorch提供了一个丰富的API集合，可以方便地加载预训练模型，进行预测操作。总之，搭建一个...

特别地，对于RTX5060Ti显卡的用户，文章特别指出了需要配置的CMake命令，这一命令能够让OpenCV编译时能够识别到RTX5060Ti显卡的特定计算能力，并且将CUDA和cuDNN的优势最大化。在编译过程中，可能需要等待一段时间，...

运行安装脚本，注意在提示时选择“yes”来编译和安装驱动： ```bash sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-460.39.run ``` 安装完成后，重启系统并进入图形界面。检查驱动是否成功安装，可以使用`nvidia-smi`命令： ```...

总之，NVIDIA-Linux-x86-64-470.103.01.run是一个用于64位Linux系统的GPU驱动，适配GeForce RTX 2080 Ti显卡，提供对Turing架构GPU的支持，包括光线追踪和并行计算功能。正确安装此驱动能提升GPU在Linux环境下的性能...

gpu-3.1.1.dev20250803-cuda12.9-cudnn9.11-sm120-cp313-cp313-linux-x86-64.whl文件之前，我们需要明确这个文件是PaddlePaddle深度学习平台针对GPU支持的一个Python包安装文件，它适用于使用CUDA 12.9和cuDNN 9.11...

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