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Ubuntu安装caffe及python和opencv Ubuntu版本：16.04.03 LTS，可以比较顺利地全部安装python所需的各种依赖，而不需要安装anaconda包。
否则会引起新的软件之间的冲突。
Opencv：2.4.9Python：2.7Cuda：8.0Cudnn：5.11.解决无法安装ubuntu操作系统的问题最近楼主购入一台华硕游戏本，发现无法安装ubantu。
在安装中发现除了debian外所有使用自动安装方式的linux发行版均不能安装，于是研究就开始了。
opensuse卡在写入引导，fedroa和centos卡在启动，ubuntu卡在启动安装，怀疑是u盘制作工具有问题，于是尝试了几种工具，就连dd命令也试过了，结果都无法解决。
解决方法：重新开机，光标选中“Install Ubuntu” ，按“e”，进入grub界面，将倒数第二行中的“quiet splash ---”改为“nomodeset”。
F10保存，就可以进入安装界面，进行安装。
安装ubuntu系统之后，还需要将Ubuntu集成的开源驱动加入黑名单，即增加/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf文件：sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf在该文件中增加如下两行：blacklist nouveauoptions nouveau modeset=0激活上述文件发挥功能，执行sudo update-initramfs –u执行 $lspci | grep nouveau，查看是否有内容，没有说明禁用成功，如果有内容，就执行：$sudo reboot2.安装caffe及python先下载caffe# sudo git clone https:///BVLC/caffe.git然后安装一堆第三方库# sudo apt-get install libatlas-base-dev# sudo apt-get install libprotobuf-dev# sudo apt-get install libleveldb-dev# sudo apt-get install libsnappy-dev# sudo apt-get install libopencv-dev# sudo apt-get install libboost-all-dev# sudo apt-get install libhdf5-serial-dev# sudo apt-get install libgflags-dev# sudo apt-get install libgoogle-glog-dev# sudo apt-get install liblmdb-dev# sudo apt-get install protobuf-compiler# sudo apt-get install python-dev接着，安装opencv# cd caffe# sudo git clone https:///jayrambhia/Install-OpenCV# cd Install-OpenCV/Ubuntu# sudo sh dependencies.sh# cd 2.4# sudo sh opencv2_4_10.shopencv的另一种安装方式直接克隆下来sudo git clone https:///jayrambhia/Install-OpenCV进入 cd Install-OpenCV/Ubuntu/2.4给所有shell脚本加上可执行权限chmod +x *.sh安装其他版本出错了,建议装这个:sudo ./opencv2_4_9.sh或：sudo sh opencv2_4_10.sh最终出现OpenCV ready to be used(表示成功)接下来，编译caffe# cd ~/caffe# sudo cp Makefile.config.example Makefile.config# make all至此，caffe安装完成。
cuda python 推理-回复cuda是一种并行计算平台和编程模型，用于利用GPU（图形处理器）进行高性能计算任务。
在这篇文章中，我们将以CUDA Python推理为主题，深入探讨如何使用CUDA和Python来实现并加速推理任务。
首先，让我们了解一下CUDA的基本概念和原理。
CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）是由NVIDIA开发的一种计算平台和应用程序接口（API），用于利用GPU来加速计算。
GPU是一种高度并行的处理器，具有数百个计算核心，可以同时执行大量的计算任务。
为了充分利用GPU的并行处理能力，CUDA提供了一种编程模型，使得开发者可以将计算任务划分为很多小的并行任务，然后在GPU上并行执行。
在CUDA中，我们使用CUDA C/C++或CUDA Python来编写并行计算任务。
CUDA Python是一种在Python语言中使用CUDA的扩展库，可以方便地在Python中编写CUDA程序。
CUDA Python提供了一系列的API，用于管理GPU设备、分配和传输数据、调度并行任务等等。
通过使用CUDA Python，我们可以充分利用GPU的计算能力，实现高性能的并行计算任务。
接下来，让我们详细介绍如何在Python中使用CUDA进行推理。
首先，我们需要安装CUDA开发环境和相应的Python库。
在安装完成后，我们可以使用以下步骤来执行CUDA推理任务：1. 导入必要的库和模块：在Python中，我们需要导入一些必要的库和模块，如CUDA Python库、NumPy库等等。
这些库和模块提供了我们在CUDA推理任务中需要使用的函数和工具。
pythonimport numpy as npfrom numba import cuda2. 准备输入数据：在进行CUDA推理之前，我们需要准备好输入数据。
通常，我们可以使用NumPy库来生成输入数据。
Ubuntu安装caffe及python和opencv Ubuntu版本：16.04.03LTS，可以比较顺利地全部安装python所需的各种依赖，而不需要安装anaconda包。
否则会引起新的软件之间的冲突。
Opencv：2.4.9Python：2.7Cuda：8.0Cudnn：5.11.解决无法安装ubuntu操作系统的问题最近楼主购入一台华硕游戏本，发现无法安装ubantu。
在安装中发现除了debian外所有使用自动安装方式的linux发行版均不能安装，于是研究就开始了。
opensuse卡在写入引导，fedroa和centos卡在启动，ubuntu卡在启动安装，怀疑是u盘制作工具有问题，于是尝试了几种工具，就连dd命令也试过了，结果都无法解决。
解决方法：重新开机，光标选中“Install Ubuntu”，按“e”，进入grub界面，将倒数第二行中的“quiet splash ---”改为“nomodeset”。
F10保存，就可以进入安装界面，进行安装。
安装ubuntu系统之后，还需要将Ubuntu集成的开源驱动加入黑名单，即增加/etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf文件：sudogedit /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf在该文件中增加如下两行：blacklist nouveauoptions nouveau modeset=0激活上述文件发挥功能，执行sudo update-initramfs –u执行$lspci | grep nouveau，查看是否有内容，没有说明禁用成功，如果有内容，就执行：$sudo reboot2.安装caffe及python先下载caffe# sudo git clone https:///BVLC/caffe.git然后安装一堆第三方库# sudo apt-get install libatlas-base-dev# sudo apt-get install libprotobuf-dev# sudo apt-get install libleveldb-dev# sudo apt-get install libsnappy-dev# sudo apt-get install libopencv-dev# sudo apt-get install libboost-all-dev# sudo apt-get install libhdf5-serial-dev# sudo apt-get install libgflags-dev# sudo apt-get install libgoogle-glog-dev# sudo apt-get install liblmdb-dev# sudo apt-get install protobuf-compiler# sudo apt-get install python-dev接着，安装opencv# cd caffe# sudo git clone https:///jayrambhia/Install-OpenCV# cd Install-OpenCV/Ubuntu# sudosh dependencies.sh# cd 2.4# sudosh opencv2_4_10.shopencv的另一种安装方式直接克隆下来sudogit clone https:///jayrambhia/Install-OpenCV进入cd Install-OpenCV/Ubuntu/2.4给所有shell脚本加上可执行权限chmod +x *.sh安装其他版本出错了,建议装这个:sudo ./opencv2_4_9.sh或：sudosh opencv2_4_10.sh最终出现OpenCV ready to be used(表示成功)接下来，编译caffe# cd ~/caffe# sudocpMakefile.config.exampleMakefile.config# make all至此，caffe安装完成。
Ubuntu16.04上安装CUDA9.0详细教程前⾔：本篇⽂章是基于安装CUDA 9.0的经验写，CUDA9.0⽬前⽀持Ubuntu16.04和Ubuntu17.04两个版本，如下图所⽰（最下⾯的安装⽅式我们选择第⼀个，即runfile⽅式）：⼤家可以先将CUDA⽂件下来，但是最好不要急于安装，⼀定要先将NVIDIA给出仔细看⼀下，然后再找⼏篇好的博客看⼀下，⼤致了解⼀下CUDA的安装过程，对安装过程中可能出现的问题要⼤致有⼀个了解，不到万不得已不要重装系统。
安装建议：1）去官⽹下载CUDA的同时，⼀定要找份相应官⽅的安装⽂档仔细阅读，尽可能按照它的步骤⼀步步⾛，不可偷懒。
同时再找⼏篇好的博客作为参考，安装之前做到胸有成⽵。
2）在安装之前⼀定要详细检查⾃⼰的电脑配置（单显卡还是双显卡）、显卡的种类是否符合CUDA的安装要求、系统是否满⾜安装要求。
3）安装过程中每进⾏⼀项操作，都尽量去检查⼀下该项操作是否操作成功。
安装过程：⼀、安装、熟悉ubuntu16.04系统安装软件之前最好对ubuntu的命令⾏有⼀些基本的了解，像sudo、cd、ls、nona、cat、chmod等等，这样能够在安装过程中省去很多不必要的⿇烦。
（推荐⼤家去百度搜⼀下莫凡Python，他有关于ubuntu命令的视频，每⼀集都很精炼，讲的很好）⼆、检查⾃⼰的电脑环境是否具备安装CUDA的条件1) 验证⾃⼰的电脑是否有⼀个可以⽀持CUDA的GPU你可以电脑的配置信息中找到显卡的具体型号，如果你是双系统，在Windows下的设备管理器中也可以查到显卡的详细信息；你也可以在ubuntu的终端中输⼊命令： $ lspci | grep -i nvidia ，会显⽰出你的NVIDIA GPU版本信息，不过不是很详细。
我的显⽰为（GeForceGT630M）：01:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GF117M [GeForce 610M/710M/810M/820M / GT 620M/625M/630M/720M] (rev a1)然后去CUDA的查看⾃⼰的GPU版本是否在CUDA的⽀持列表中。
linux环境GPU版pytorch安装教程在Linux环境下安装GPU版PyTorch需要进行以下步骤：1.确认显卡驱动：首先要确保系统中正确安装了适配自己显卡的驱动程序。
可以通过输入以下命令来检查显卡驱动版本：```nvidia-smi```如果出现显卡驱动的信息说明已经正确安装。
2. 安装CUDA：PyTorch使用CUDA进行GPU加速，所以需要安装对应的CUDA版本。
可以通过以下步骤安装CUDA：```chmod +x cuda_*.runsudo ./cuda_*.run```安装过程中会询问是否安装NVIDIA驱动，如果之前已经安装了驱动则无需再次安装。
c. 添加CUDA路径到系统环境变量。
找到cuda安装目录下的bin文件夹，打开终端，并执行以下命令：```export PATH=/usr/local/cuda-<version>/bin${PATH:+:${PATH}}export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-<version>/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} ```其中`<version>`为CUDA的版本号，例如`11.0`。
3. 安装cuDNN：cuDNN是NVIDIA提供的用于深度学习框架的GPU加速库，PyTorch需要使用到它。
可以按照以下步骤安装cuDNN：4. 创建虚拟环境：为了避免与系统Python环境冲突，最好在安装PyTorch之前创建一个虚拟环境。
可以使用`virtualenv`或者`conda`来创建虚拟环境。
这里使用`conda`为例：a. 如果没有安装`conda`，可以先安装`conda`，并创建一个新的环境：```conda create -n pytorch_env python=3.7```在这个例子中，我们创建了一个名为`pytorch_env`的环境，并选择了Python 3.7版本。
常用Python版本引言Python是一种简单易学、功能强大的编程语言，由于其开源免费、可移植性强等特点，逐渐成为最受欢迎的编程语言之一。
截至目前，Python已经发布了多个版本，针对不同的需求和发展方向，衍生出了许多分支版本。
本文将介绍一些常用的Python版本，并详细探讨它们的特点和适用场景。
一、Python 2.x系列Python 2.x系列是Python编程语言的早期版本，最后一个版本为2.7，发布于2010年。
在发布Python 3之前，Python 2.x系列是最广泛使用的Python版本。
然而，由于一些设计和功能上的限制，以及与Python 3的不兼容性，Python 2.x 系列逐渐不再维护和支持。
1. Python2.7Python 2.7是Python 2.x系列的最后一个版本，也是很多项目目前仍在使用的版本之一。
Python 2.7包含了许多有用的库和工具，并且有相对完善的文档和社区支持。
然而，需要注意的是，Python 2.7不再积极开发和维护，也不再接收新的特性更新，因此在新项目中选择Python 2.7可能会有一些限制。
二、Python 3.x系列Python 3.x系列是Python编程语言的最新版本，目前最新的稳定版本为3.9。
Python 3通过对语言的改进和优化，解决了Python 2.x系列中的一些问题，并引入了一些新的特性和语法。
然而，由于与Python 2.x系列的不兼容性，一些现有的Python代码需要进行适当的修改才能在Python 3中运行。
1. Python 3.9Python 3.9是Python 3.x系列的最新版本，于2020年发布。
Python 3.9引入了一些新的语法和特性，提供了更好的性能和可用性，同时修复了一些bug。
Python 3.9是目前最新的稳定版本，推荐在新项目中使用。
2. 版本兼容性问题由于Python 3.x系列与Python 2.x系列的不兼容性，迁移现有代码到Python 3可能存在一些挑战。
PyTorch2ONNX2TensorRT踩坑⽇志PyTorch2ONNX2TensorRT 踩坑⽇志麦克斯韦恶魔 2019-12-07 15:30:05 10543 收藏 26分类专栏：学习笔记 # linux gpu 相关 # TRT ⽂章标签： onnx pytorch tensorrt 转换 onnx2tensorrt版权PyTorch2ONNX2TensorRT 踩坑⽇志从“⽤PyTorch写的⽹络，通过ONNX，使⽤TensorRT序列化，最终完成模型加速”的全流程踩坑⽇志。
2019/12/07 初版2019/12/17 更新AdaptivePooling, 找BUG思路2019/12/27 添加AdaptivePooling⽰例2020/01/01 添加VGG16⽰例链接实验环境ONNX可以不⽤安装，对ONNX2TRT没有影响，推荐使⽤anaconda管理包。
Ubuntu 16.04RTX2080TI, Driver Version: 410.79CUDA 10.0cudnn 7.6.3 (经测低版本如7.5.0⽆影响)pycuda 2019.1.2pytorch 1.3.1torchvision 0.4.2tensorrt 6.0.1.5python 3.6.9经测ONNX⽆法使⽤，建议使⽤python 3.7.xonnx 1.6.0protobuf 3.9.2 (需要降级到3.9.x，不然onnx会报libprotobuf.so.20的错)1. RuntimeError: ONNX export failed: Couldn’t export operator aten::upsample_bilinear2d⽆法解决，ONNX2TensorRT报错，待TensorRT后续版本⽀持，见后⽂替代⽅法#4近似地，应该与警告信息 UserWarning: ONNX export failed on upsample_bilinear2d because align_corners == True not supported 相关联。
文章标题：深入探讨CUDA、PyTorch和Python对应版本的关系在计算机科学领域中，CUDA、PyTorch和Python是三个备受关注的重要技术和工具。
它们分别代表着通用并行计算架构、深度学习框架和高级编程语言，它们之间的关系和版本对应一直是人们关注的焦点。
本文将深入探讨CUDA、PyTorch和Python对应版本的内容，帮助读者全面理解它们之间的关联。
一、 CUDACUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的一种通用并行计算架构。
它充分利用了NVIDIA GPU的并行计算能力，将通用计算任务和图形处理任务结合在一起。
CUDA的出现极大地提升了GPU在科学计算、深度学习等领域的应用能力。
在CUDA的发展过程中，不同的版本对应着不同的NVIDIA GPU架构。
比如CUDA 9.0适用于Kepler架构，而CUDA 10.0支持了Volta架构。
在选择CUDA版本的时候，需要根据自己的GPU架构来确定最适合的版本，以获得更好的性能和稳定性。
二、 PyTorchPyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook开发并维护。
它提供了丰富的张量计算功能和灵活的神经网络设计，深受研究者和工程师的青睐。
PyTorch的出现极大地推动了深度学习技术的发展，并在学术界和工业界取得了广泛的应用。
PyTorch的版本更新非常频繁，每个新版本都会带来新功能和改进。
PyTorch也会根据不同的CUDA版本进行优化，以保证在不同GPU 环境下的稳定性和性能。
在选择PyTorch版本的时候，需要考虑与CUDA对应的情况，以获得最佳的使用体验。
三、 PythonPython是一种简单易学、功能丰富的高级编程语言，被广泛应用于科学计算、人工智能和网页开发等领域。
作为一种动态类型语言，Python以其清晰的语法和丰富的库支持，成为了众多开发者的首选。
在Python的发展过程中，不同的版本也对应着不同的特性和优化。
cudatoolkit version driver什么是CUDA Toolkit？CUDA Toolkit是一款由NVIDIA公司开发的软件开发工具套件，它允许开发者在NVIDIA GPU上进行并行计算。
CUDA是一种通用计算架构，可以将GPU用于处理更加复杂、计算密集型的任务，从而加快应用程序的执行速度。
CUDA Toolkit提供了一系列的工具和库，可以帮助开发者进行CUDA程序的编写、调试和优化。
CUDA Toolkit的版本与驱动之间的关系在使用CUDA Toolkit之前，需要确保计算机上正确安装了与版本兼容的GPU驱动程序。
CUDA Toolkit的版本与驱动之间是有一定关系的，不同版本的CUDA Toolkit需要特定版本的GPU驱动才能正常工作。
下面将详细说明不同CUDA Toolkit版本与驱动版本之间的关系。
CUDA Toolkit 11.2和驱动版本之间的兼容性：CUDA Toolkit 11.2支持的驱动版本范围是从460.27.04到最新版本。
CUDA Toolkit 11.1和驱动版本之间的兼容性：CUDA Toolkit 11.1支持的驱动版本范围是从455.23.04到最新版本。
CUDA Toolkit 11.0和驱动版本之间的兼容性：CUDA Toolkit 11.0支持的驱动版本范围是从450.36.06到最新版本。
CUDA Toolkit 10.2和驱动版本之间的兼容性：CUDA Toolkit 10.2支持的驱动版本范围是从418.87到最新版本。
CUDA Toolkit 10.1和驱动版本之间的兼容性：CUDA Toolkit 10.1支持的驱动版本范围是从418.39到最新版本。
CUDA Toolkit 10.0和驱动版本之间的兼容性：CUDA Toolkit 10.0支持的驱动版本范围是从410.48到最新版本。
安装和配置CUDA Toolkit及驱动1. 检查GPU驱动版本：在命令行中输入“nvidia-smi”命令，可以查看GPU驱动的版本。
morphoj安装教程最近人工智能等多门课需要复现论文，近两年的论文很多都是Pytorch环境，所以，这里总结一下Pytorch的安装教程，做好最快、最简单、最好地完成安装。
本机环境Win10+1050Ti+Python3.71、查看本机的CUDA版本cmd命令行输入nvidia-smi，在第一行最右边可以看到CUDA 的版本号，我的版本是11.12、安装Pytroch1、点击进入Pytorch官网然后选择Get Started，就是如下界面2、这里进行Pytorch版本的选择，首先我选择的是Stable稳定版，然后OS是Windows系统，Package包就使用Conda，Language肯定选Python，最后的Compute Platform就根据大家的需求来定了。
大家如果想在自己电脑（具有NVIDIA显卡）上跑通代码，就选CUDA，如果不需要在自己电脑上跑（在服务器上跑）或者没有独立显卡，就选CPU。
我们在第一步已经看过自己的NAVIDA的CUDA版本了，这里我们一定要选择比自己版本低的CUDA。
比如，像我的版本是11.1，那么就只能选择10.2，因为11.3有点高了。
同样道理，基本上大家都能选择10.2。
3、安装下anaconda深度学习神器，没有安装的同学，请按照这篇教程安装好anaconda，并创建一个python环境：anaconda安装配置教程，python的版本根据你的需求而定，这里我根据复现算法的需求环境，安装的是python3.7。
4、打开anaconda命令行，先激活需要安装Pytorch的python环境（这里我将python环境命名为pytorch，环境名称随意），复制第二步最下面那段命令行语句，然后回车执行：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2-c pytorch5、可以看到将要安装的包里面有pytorch和cudatoolkit，我们输入y确认，然后回车6、下面就等待这些package安装成功，可以看到Pytorch还是比较大的，所以耐心等待一下。
cuda9 python版本
CUDA 9 Python版本
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，用于利用NVIDIA GPU进行高性能计算。
CUDA 9是CUDA的一个重要版本，它为Python语言提供了强大的支持，使得开发者能够更方便地利用GPU加速Python程序。
一、CUDA 9的新特性
1. 新的CUDA编译器：CUDA 9引入了一个全新的编译器，能够提供更高效的代码生成和更好的性能。
2. CUDA Graphs：CUDA 9引入了一种新的抽象层，称为CUDA Graphs，它可以将一系列的CUDA操作组合成一个图，以便在多次执行中重复使用，从而提高性能。
3. 支持Volta架构：CUDA 9首次支持NVIDIA最新的Volta架构，这使得开发者能够充分利用Volta GPU的强大计算能力。
4. CUDA-aware MPI：CUDA 9增强了对MPI（Message Passing Interface）的支持，使得在使用MPI进行并行计算时能够更好地与CUDA进行集成。
5. CUBLAS和CUFFT的性能改进：CUDA 9对CUBLAS（CUDA Basic Linear Algebra Subroutines）和CUFFT（CUDA Fast Fourier Transform）进行了优化，提供更高效的线性代数和快速傅里叶变换功能。
二、CUDA 9 Python版本的优势
1. 简化GPU编程：CUDA 9 Python版本使得开发者能够以Python 语言进行GPU编程，无需学习复杂的CUDA C/C++语法和API，大大简化了GPU编程的难度。
2. 丰富的GPU加速库：CUDA 9 Python版本提供了丰富的GPU加速库，如Numba、PyCUDA和CuPy等，这些库能够帮助开发者快速实现并行计算，并充分利用GPU的计算能力。
3. 高性能的并行计算：CUDA 9 Python版本能够充分利用GPU的并行计算能力，加速Python程序的执行速度，特别是在科学计算、机器学习、深度学习等领域，能够显著提高计算效率。
4. 强大的调试工具：CUDA 9 Python版本提供了强大的调试工具，如NVIDIA Nsight和NVIDIA Visual Profiler等，能够帮助开发者进行性能分析和调优，提高程序的运行效率。
5. 平台的跨平台兼容性：CUDA 9 Python版本在支持的操作系统上具有很好的跨平台兼容性，可以在Windows、Linux和macOS等多种操作系统上进行开发和部署。
三、使用CUDA 9 Python版本进行GPU编程的步骤
1. 安装CUDA 9：首先需要下载并安装CUDA 9的GPU驱动和CUDA Toolkit，然后根据操作系统类型选择相应的安装方式进行安装。
2. 安装Python环境：在安装CUDA 9之前，需要先安装Python环境，推荐使用Anaconda来管理Python环境。
3. 安装CUDA 9 Python库：安装CUDA 9 Python版本的库，如Numba、PyCUDA或CuPy等，可以使用pip或conda命令进行安装。
4. 编写并运行CUDA 9 Python程序：使用CUDA 9 Python版本进行编程，编写并运行相应的代码，利用GPU加速Python程序。
四、实例：利用CUDA 9 Python版本加速矩阵乘法运算
以下是一个简单的示例代码，演示了如何使用CUDA 9 Python版本加速矩阵乘法运算：
```python
import numpy as np
from numba import cuda
# 定义CUDA核函数
@cuda.jit
def matrix_multiply(A, B, C):
i, j = cuda.grid(2)
if i < C.shape[0] and j < C.shape[1]:
C[i, j] = 0
for k in range(A.shape[1]):
C[i, j] += A[i, k] * B[k, j]
# 主程序
def main():
# 定义矩阵大小
N = 512
# 生成随机矩阵
A = np.random.rand(N, N)
B = np.random.rand(N, N)
# 分配设备内存
d_A = cuda.to_device(A)
d_B = cuda.to_device(B)
d_C = cuda.device_array((N, N))
# 定义网格和块大小
threads_per_block = (16, 16)
blocks_per_grid = ((N + threads_per_block[0] - 1) // threads_per_block[0],
(N + threads_per_block[1] - 1) // threads_per_block[1])
# 调用CUDA核函数
matrix_multiply[blocks_per_grid, threads_per_block](d_A, d_B, d_C)
# 将结果拷贝回主机内存
C = d_C.copy_to_host()
# 打印结果
print(C)
if __name__ == '__main__':
main()
```
以上代码使用CUDA 9 Python版本的Numba库编写了一个矩阵乘法的CUDA核函数，并在主程序中调用该核函数进行矩阵乘法运算。
通过使用CUDA 9 Python版本，可以充分利用GPU的并行计算能力，加速矩阵乘法运算的速度。
总结：
CUDA 9 Python版本为开发者提供了强大的GPU编程支持，使得开发者能够更方便地利用GPU加速Python程序。
通过安装CUDA 9和相应的Python库，开发者可以编写高效的并行计算程序，充分利用GPU的计算能力，提高程序的执行速度。
CUDA 9 Python版本不仅简化了GPU编程的难度，还提供了丰富的调试工具和跨平台兼容性，使得开发者能够更轻松地进行GPU编程。
