CUDA（BLAS）提供了高效计算线性代数的方法。有三级API

会发现 nvidia-smi 不管用了。不要立即重启，会黑屏的。赶紧记录使用的驱动版本号，最好找到安装包位置。直接重装原版驱动，环境还能用。参考我的安装博客。已经黑屏就进入安全模式，network模式。卸载可视化桌面和显卡驱动。驱动程序已经更新，可以尝试回滚到之前的版本。

对特定的函数、内存操作或其他CUDA活动进行深入分析。

检查点成功转换后，您将看到包含转换后的检查点的新存储库的链接。点击新存储库的链接，您将看到 Convert KerasCV Space 生成了一个带有推理小部件的模型卡，用于尝试转换后的模型。根据模型的训练方式，您不一定需要提供 UNet 和文本编码器的路径。在开始之前，请确保您有 Diffusers 的本地克隆来运行脚本并登录到您的 Hugging Face 帐户，以便您可以打开拉取请求并将转换

本地目录与 ‘openai/clip-vit-large-patch14’ 同名：如果你的本地目录中有一个名为 ‘openai/clip-vit-large-patch14’ 的文件夹，可能会导致加载错误。请检查你的工作目录或者其他相关目录中是否有同名文件夹，并确保没有命名冲突。模型路径错误：确保 ‘openai/clip-vit-large-patch14’ 是正确的模型路径，可以尝试重新确认模

用于机器学习安全性的Python库。ART 由ART提供的工具可帮助开发人员和研究人员针对以下方面捍卫和评估机器学习模型和应用程序：逃逸，数据污染，模型提取和推断的对抗性威胁。ART支持所有流行的机器学习框架（TensorFlow，Keras，PyTorch，MXNet，scikit-learn，XGBoost，LightGBM，CatBoost，GPy等），所有数据类型（图像，表格，音频，视频等

ssh -T git@github.com 命令后，您会收到以下消息：“Hi You’ve successfully authenticated, but GitHub does not provide shell access.” 这条消息表示您的 SSH 认证成功，但 GitHub 不提供 shell 访问权限。这是因为 GitHub 是一个代码托管平台，主要用于版本控制和协作开发，而不是提供

Error:No CUDA runtime is found, using CUDA_HOME=‘/usr/local/cuda-10.0‘错误原因：cuda安装问题&显卡驱动问题建议分步骤测试完成后再进行下一步。没安装成功或者没有配置路径。需要重新配置nvcc -Vnvidia-smi如果是多版本cuda，需要手动切换cuda的home位置到对应版本。Torch版本问题Torch和Tor