1.1 概述
CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是顯卡廠商NVIDIA推出的運算平臺。
CUDA?是一種由NVIDIA推出的通用并行計算架構，該架構使GPU能夠解決復雜的計算問題。 它包含了CUDA指令集架構（ISA）以及GPU內部的并行計算引擎。
開發人員現在可以使用C語言來為CUDA?架構編寫程序，C語言是應用最廣泛的一種高級編程語言。所編寫出的程序于是就可以在支持CUDA?的處理器上以超高性能運行。CUDA3.0已經開始支持C++和FORTRAN和python。
計算行業正在從只使用CPU的“中央處理”向CPU與GPU并用的“協同處理”發展。為打造這一全新的計算典范，NVIDIA?（英偉達?）發明了CUDA（Compute Unified Device Architecture，統一計算設備架構）這一編程模型，是想在應用程序中充分利用CPU和GPU各自的優點。
現在，該架構已應用于GeForce?（精視?）、ION?（翼揚?）、Quadro以及Tesla GPU（圖形處理器）上。
從上圖可以看出，如果在CPU上運行（訓練與預測），只需要到左側的CPU環境，這個環境，在安裝annacond的時候已經全部搞定。
然后, 如果需要在GPU上運行，不僅僅需要左側的CPU，增加了右側的GPU, 為了能夠在使得CPU和GPU能夠協同工作，從底層到應用層，都需要做適當的改進，才能夠在GPU上正確的運行，包括操作層GPU的驅動程序、系統庫層的GPU的系統庫、算法庫，這些是不同深度學習框架共有的，除此之外，不同的深度學習框架，也需要按照相應的庫，以方便應用程序簡潔的通過深度學習框架提供的API使用GPU或CPU進行訓練與預測。
1.2 不同模塊的版本制約關系
說明：本文以Windows10為例。
2.1 GPU硬件的安裝與確認: 本文以臺式機RTX2070為例
(1) 硬件說明
注意1：顯卡驅動有筆記本和臺式機的區別，官網下載驅動時請注意選擇notebook版本還是默認的臺式機版本
注意2：如果使用臺式機出現黑屏情況，請將連接顯示器的數據線接在CPU端口的核顯上，安裝好后再接在獨顯的端口上，HDMI、VGA、mDP的線都可以，看你的機器CPU和獨顯輸出都有哪些端口
顯卡型號：RTX2070
（2）硬件驅動的確認
在桌面上右擊如果能找到NVIDA控制面板，則說明該電腦有GPU顯卡。
控制面板如下，并通過查看系統信息獲取該GPU硬件支持的Cuda并行計算開發框架的版本。
上圖中，RTX2070 Super支持的驅動版本是496.13，這個版本會限定了CUDA的選擇，不能選擇過高的CUDA的版本，否則最新的CUDA功能將在此硬件上無法實現！！！
如果沒有NVIDA控制面板，或看不到相應的硬件的驅動信息，就需要為NVIDA GPU安裝特定操作系統的硬件驅動程序了。
2.2 Nvidia GPU顯卡硬件驅動的更新 （針對操作系統）
說明：
由于CUDA并行框架的新功能依賴于硬件驅動的版本與功能。
因此如果充分利用CUDA的功能，最好能夠升級硬件驅動到最新版本，然后在根據硬件驅動支持的最高版本，選擇CUDA的版本。否則，高版本的CUDA的功能在低版本的驅動上無法實現！！！
2.3 Nvidia GPU顯卡硬件驅動的新安裝 （硬件驅動程序庫）
（1）官網驅動下載地址：
https://www.geforce.cn/drivers
（2）選擇GPU型號
（3）下載新驅動安裝
（4）安裝驅動程序
2.4 Nvidia Cuda 的安裝（并行計算框架庫）
說明：Cuda的版本越高，功能越強大與完善，但所需要的底層硬件驅動程序的版本就越高，因此Cuda要與硬件驅動的版本兼容。
低版本的硬件驅動，高版本的Cuda的功能無法得到實現。
因此，需要確保Cuda與硬件驅動的一致性。
（1）CUDA 版本與硬件驅動程序對應關系表官網
Release Notes :: CUDA Toolkit Documentation
（2）選擇CUDA的版本
備注：CUDA的版本受限于硬件驅動的版本。
在本案例中，硬件支持的Windows驅動程序的最新版本是：496.13, Cuda的最高版本可以選擇11.4以上的版本，也可以選擇低于11.4的版本。
在硬件驅動版本限制的情況下，盡可能選擇高一點版本的CUDU，以支持更多的功能。
（3）下載cuda（15分鐘）
CUDA Toolkit 9.0 Downloads | NVIDIA Developer
https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive
（4）安裝（10分鐘）
選擇精簡安裝，這樣節省空間。
（5）安裝后的檢查
安裝好之后的環境變量默認包含：
CUDA_PATH：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5
CUDA_PATH_V11.5：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5
PATH:
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\bin
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\libnvvp
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.5\extras\CUPTI\libx64(這個需要自己添加)
2.3 Nvidia cuDNN的安裝（卷積庫）
cudnn是pytorch搭建深度學習模型的依賴，沒有它，不能運行卷積等操作。
目前下載cuDNN比較麻煩，要在官網注冊，而且有時候網站打不開。
（1）官網下載地址：
cuDNN Archive | NVIDIA Developer
（2）版本選擇
（3）下載
（4）安裝（手工）
（5）安裝后檢查
3.1 主頁
Index of /anaconda/pkgs/main/win-64/ | 清華大學開源軟件鏡像站 | Tsinghua Open Source Mirror
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/
3.2 通過網站直接下載cuda window版本安裝
3.3 通過網站直接下載cudnn windows版本安裝
3.4 解壓
3.5 安裝
4.1 前提: 已經安裝好了Anaconda的開發環
4.2 為Pytorch準備好虛擬環境
創建pytorch環境, 如：conda create -n pytorch1.8_py3.8
激活pytorch環境, 如：conda activate pytorch1.8_py3.8
4.3 通過conda安裝 cudatoolkit和cudnn （如果沒有安裝的話）
conda install cudatoolkit=10.2 #在激活的環境中安裝cudatoolkit （GPU 工具集）
conda install cudnn=7.6 #在激活的環境中安裝cudnn （卷積庫）
或者指定鏡像地址
conda install cudatoolkit=10.2 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/win-64/4.4 安裝 Pytorch GPU庫（大致需要1小時）
（1）登錄到官網
PyTorch
An open source machine learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment.
https://pytorch.org/
（2）獲取conda的執行命令
安裝pytorch最新版本： conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
( 去掉后面的 -c pytorch 就是只使用清華源，不去掉就是官方源也可能會用到)
備注：這個過程需要較長的時間，根據網絡的情況，可能要數個小時。
4.5 驗證pytorch GPU庫的安裝
(pytorch1.8_py3.8) PS C:\Users\Administrator> python Python 3.8.10 (default, May 19 2021, 13:12:57) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>> print(torch.version.cuda)
'10.2'
>>> torch.backends.cudnn.version()
7605
>>> quit()
5.1 前提: 已經安裝好了Anaconda的開發環
5.2 為tensorflow創建conda的虛擬項目環境
conda create -n tensorflow2.4_py3.8 python=3.8
conda activate tensorflow2.4_py3.8
5.3 通過conda安裝 cudatoolkit和cudnn （如果沒有安裝的話）
conda install cudatoolkit==10.2 #在激活的環境中安裝cudatoolkit （GPU 工具集）
conda install cudnn==7.6 #在激活的環境中安裝cudnn （卷積庫）
5.4 tensorflow的GPU的安裝
pip install tensorflow-gpu # 安裝tensorflow （gpu 基礎庫）
備注：
上述只包括深度學習框架自身提供的cuda工具鏈和cudnn庫，不包括Nvidia提供的工具鏈和cudnn庫。
5.5 驗證
(tensorflow2.4_py3.8) PS C:\Users\Administrator> python Python 3.8.10 (default, May 19 2021, 13:12:57) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import tensorflow as tf
>>> tf.__version__
'2.4.0'
>>> tf.__path__
>>> tf.test.is_gpu_available()
True
>>> quit()
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版權聲明：本文為CSDN博主「文火冰糖的硅基工坊」的原創文章，遵循CC 4.0 BY-SA版權協議，轉載請附上原文出處鏈接及本聲明。
原文鏈接：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/121241620
許多年輕的新手媽媽對產檢了解不清楚，那到底孕婦第一次產檢檢查什么呢，要注意哪些事項呢，下面跟隨小編一起詳細了解了解吧~
一、孕婦第一次產檢檢查什么
1.量體重和血壓
醫師通常會問準媽媽未懷孕前的體重數，以作為日后準媽媽孕期體重增加的參考依據。整個孕期中理想的體重增加值為10～12.5千克。
2.血常規檢查
準媽媽做抽血檢驗，主要是驗準媽媽的血型、血紅蛋白(檢視準媽媽貧血程度)、肝功、腎功及梅毒、乙肝、艾滋病等，好為未來做防范。
3.尿常規檢查
主要是驗準媽媽的糖尿及蛋白尿兩項數值，以判斷準媽媽本身是否已有糖尿病或耐糖不佳、分泌胰島素的代謝性疾病、腎臟功能健全與否(代謝蛋白質問題)、子癇前癥、妊娠糖尿病等各項疾病。
4.肝腎功能檢查
檢查是否有無肝炎、腎炎等疾病。進行乙型肝炎(HBV)病毒學檢查 ，因肝炎病毒可直接傳播給孩子。
5.超聲檢查聽寶寶心跳
醫師運用多普勒胎心儀來聽寶寶的心跳。
6.身體各部位檢查
醫師會針對準媽媽的甲狀腺、乳房、骨盆腔來做檢查。由于骨盆腔是以內診方式進行檢查，為避免過于刺激子宮，所以，醫師會讓準媽媽平躺在診斷臺上，以手來觸摸準媽媽腹部上方是否有腫塊。若是有腫塊，就要懷疑是否為卵巢腫瘤或子宮肌瘤，但大部分以良性腫瘤居多。
7.檢查子宮大小
準媽媽從孕期第6周開始，子宮開始逐漸變大;到了孕期第12周時，子宮底會在恥骨聯合的上方;到孕期第20周時，會跨過骨盆腔到肚臍位。因此，從孕期20周到35周，醫師為準媽媽從恥骨聯合的地方到子宮底所量出的厘米數，可大致等于為胎兒周數。此周數也可作為胎兒正常發育與否的依據，通常會以±3厘米來做一推斷，即小于3厘米，代表胎兒較小;大于3厘米，代表胎兒較大。
8.唐氏綜合癥產前篩查
這是預防唐氏癥患兒出生的孕期檢查之一。一般在15-20周時醫生會讓孕婦做唐氏篩查，如果發生高風險，醫生會建議做羊水穿刺進一步檢查胎兒的染色體是否畸形。
9.NT檢查
在我國，一般醫生會建議唐氏綜合征高危人群做頸后透明帶掃描，如大于35歲的高齡孕婦、以前分娩過唐氏兒或有分娩唐氏兒的家族史等。雖然頸后透明帶掃描不能確切判斷胎兒是否染病，但是可以幫助孕婦決定是否需要進行進一步的診斷性檢測。
NT檢查和絨毛活檢或羊水穿刺這樣的診斷性檢測則不同，它們能提供一個確定的診斷結果，但NT檢查只能提示風險。要判斷胎兒是否有染色體異常，仍須依靠絨毛膜取樣或羊膜穿刺術，作進一步的染色體分析。
10.TORCH綜合癥產前篩查
防止胎兒發生嚴重的先天性畸形等。
二、孕婦第一次產檢的注意事項
1.注意第一次產檢的時間
第一次正式產檢建檔是懷孕12周，不晚于懷孕16周。接下來的產檢每4周檢查一次，直到懷孕28周;28~36周每兩周一次;36周后每周一次直到分娩。準媽媽和胎寶寶的健康無特殊情況的前提下，孕期檢查一般需10~12次。
2.要建卡
孕12周就要到醫院去建卡。這時醫生會讓你做一些檢查，先稱體重，量血壓，問一些基礎的信息資料，再去做檢查。一般要做血糖、肝功能、腎功能、心電圖，還有B超等。
3.需空腹
因為要抽血，所以早上要空腹。但是如果你的妊娠反應比較嚴重，還是建議帶些牛奶、巧克力在身上，抽血完畢后補充能量。
4.中段尿液最好
產檢進行的尿液檢查必須留中段尿。留尿時，先把前半段的尿液解掉，留取中間一段的清潔尿去化驗，這樣得出的化驗結果比較真實。
5.身體平靜時測血壓
測量血壓的時候，要在平靜、飯后至少半個小時、沒有運動的情況下測量才準確。這樣情況下測量的血壓才能客觀地反映血壓的真實情況，以便及早發現并治療輕度的妊娠期高血壓疾病，使之盡快痊愈。
6.保管好病例，記好下次檢查日期
有的醫院會幫助孕媽保存產檢的病歷和檔案，有的要求自己保管。要求自己保管的時候準媽媽可以拿一個文件袋專門放產檢的資料，下次檢查的時候一并帶去，避免遺失。一般醫生會告知下次產檢日期，一定要記好。