Cuda 10.1 on RTX 3000 PRO Blackwell or RTX 5070
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Evaluación
- Dificultad
- 3/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Aptitud para principiantes
- 35/100
- Tipo de issue
- Documentación
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Estancado
Línea de trabajo
Comienza con docs/machine-learning/how-to-guides/install-gpu-model-builder.md y compara sus instrucciones de instalación de CUDA 10.1 y DLL con el comportamiento informado de RTX 3000 PRO Blackwell y RTX 5070. Confirma qué configuración se requiere para la detección de objetos sin mensajes «no kernel found» y, después, actualiza el artículo para que la instalación documentada funcione con las GPUs afectadas.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Type of issue
Typo
Description
I tried on two systems, and if I only follow the description to install CUDA 10.1 with the DLLs, then I only see the no kernel found messages on object detection.
Image classification is working fine.
Thanks!
Page URL
https://learn.microsoft.com/de-de/dotnet/machine-learning/how-to-guides/install-gpu-model-builder
Content source URL
Document Version Independent Id
0c7c0298-37e3-f945-fee5-fc6ccd7a362d
Platform Id
36676779-6b38-ebd3-21c1-bb2b3625e98b
Article author
@luisquintanilla
Metadata
- ID: 0495cff9-97a6-68ba-504c-ec7fcbc69a9c
- PlatformId: 36676779-6b38-ebd3-21c1-bb2b3625e98b
- Service: dotnet-ml
- Lenguaje dominante
- Sin datos de lenguaje
- Estrellas
- 4.8k
- Forks
- 6.1k
- Merge medio
- 22 h 46 min
- PR fusionados (30 d)
- 296
Preparar el entorno
Inicia el contenedor de desarrollo del proyecto en tu navegador, con tu propia cuenta de GitHub.
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Tiene una plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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