训练验证码-2、确认自己电脑显卡N卡/A卡

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目录：

       一、深度学习之前准备

       二、认识自己的电脑

       三、确认CUDA和显卡驱动信息

上一篇：1、深度学习相关概念

下一篇：3、深度学习环境安装

一、深度学习之前准备

1.尽量准备高性能的电脑(推荐Intel的CPU和NVIDIA的GPU)

2.了解计算机基础知识(包括软件知识和硬件知识，什么是gpu，什么是cpu,   什么是缓存， 什么是内存，计算机知识的了解

3.了解Python面向对象、级Python的科学计算库(numpy，pandas）

4.了解高数/线性代数/概率论相关知识（业余爬虫可以不用了解太多，除非自己改算法）

7min视频介绍，如有不当望理解，非专业

二、认识自己的电脑

1.Win+R键， 输入dxdiag，查看CPU,GPU,内存等基本信息，如图

2.系统：包括计算机的品牌、系统制造商、系统型号、CPU处理器、内存等相关信息

3.显示1、显示2、呈现：显卡（Graphics Processing Unit，GPU），GPU制造商的芯片组，分别是NVIDIA和AMD，这两个制造商的显卡被广泛分为两个阵营：N卡（NVIDIA）和A卡（AMD）

• 如果你的电脑是双显卡的话，还会有一个呈现的选项卡
• 显卡主要分为两种类型：核芯显卡（核显）和独立显卡（独显）
• 显示1、显示2（核显）：完整显示设备，表示在笔记本无负荷的情况下使用的低功耗的集成显卡
• 呈现（独显）：仅呈现显示设备，高性能独立显卡

4.鼠标右击此电脑>点击显示更多选项>点击管理>点击设备管理器：可以看到计算机上所有的设备，包括鼠标键盘、屏幕、CUP等等

5.Ctrl+alt+delete 打开任务管理器，可以查看各个软件的运行情况，资源占用情况，也可以通过这里进行强制结束某个程序，同时在性能这里可以看到各个设备的具体实时的情况

三、确认CUDA和显卡驱动信息

1.NVIDIA和AMD：这两个制造商的显卡被广泛分为两个阵营：N卡（NVIDIA）和A卡（AMD) https://mp.weixin.qq.com/s/h7aZIvhLyuRm7C7x3CKDPw

• N卡型号：RTX3090Ti：RTX代表高端级别，30表示30系列，9（数字越高性能越强），0（无特殊意义），Ti表示加强版；GTX1080Ti：GTX代表中低端级别，10表示10系列，8（数字越高性能越强），0（无特殊意义），Ti表示加强版
• A卡型号：RX6900XT：RX代表AMD显卡，6900表示6000系列，XT表示加强版

2.CUDA和CUDNN：CUDA(ComputeUnified Device Architecture)，是NVIDIA发明的一种并行计算平台和编程模型。它通过利用图形处理器 (GPU) 的处理能力，可大幅提升计算性能，其中深度神经网络库(CUDNN) 是一个GPU加速的深度神经网络基元库；所以电脑必须配置的是NVIDIA的显卡，确定CUDA Toolkit的版本，以及对应的CUDNN版本，安装CUOA前查看Visual studio的版本

3.CUDA和显卡驱动：在电脑桌面右键>显示更多选项>打开NVIDIA控制面板，看到RTX3050， 显卡驱动是516.54>打开系统信息>点击组件>看到cuda是11.7.9

4.CUDA和显卡驱动：确认自带的cuda应该下载的显卡驱动版本：查看cuda与显卡驱动的映射表，根据CUDA的版本，确定驱动版本应该是多少，比如我的cuda版本是11.7，那么显卡驱动版本应该大于等于516.31

5.CUDA和显卡驱动：由于yolov5要求pytorch至少是1.7，所以cuda建议在9.2及以上，也就是显卡驱动至少大于397，这样命令搜索方便，如果需要升级显卡驱动的，则https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 打开下载对应驱动进行更新，更多详细安装看这边 https://blog.csdn.net/didiaopao/article/details/119787139

6.CUDA和显卡驱动：win+r 输入 cmd 打开，打开cmd窗口输入nvidia-smi显示GPU当前的状态，可以看到cuda版本是11.7，对应的显卡驱动Driver Version是516.54

7.接下来的每天更新内容大致如下

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原文始发于微信公众号（逆向OneByOne）：训练验证码-2、确认自己电脑显卡N卡/A卡