目录一：cpu命令概述1.1明确物理CPU、核数、逻辑cpu数的概念1.2命令行的参数意义二：快速查询想要获取的信息2.1物理cpu：物理cpu数量，实际服务器中插槽上的cpu个数2.2cpu核数：一块CPU上面能处理数据的芯片组的数量2.3逻辑cpu：操作系统可以使用逻辑CPU来模拟出真实CPU的效果2.4查看cpu型号2.5查看cpu的主频一：cpu命令概述在linux操作系统中，CPU的信息
1.由于pytorch在Windows中不支持Python2，所以决定安装python3版本的pytorch。https://pytorch.org/get-started/locally/2.首先，由于之前尝试过conda和pip安装pytorch，速度慢，所以决定使用清华的源安装pytorch，anaconda源切换成清华的源之后，我的Python版本是3.7，cuda版本是10.1，所以使用
1.首先GPU版本就是显卡的版本，所以独立显卡就是gpu的版本，请根据自己的电脑自行选择。2.检查GPU的版本这个环节很重要，gpu的版本不是显卡的型号，要知道自己gpu的版本，与之后的cuda和cudnn对应3.查看GPU版本的两种方法1.右键单击桌面点击nvidia控制面板。点击帮助可以查看驱动程序版本 2.在cmd控制台输入nvidia-smi命令可以在Driver Version处查看驱动
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2023-10-29 16:40:22
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首先，笔记本的显卡不是不能更换，只是换起来比较麻烦。因为是和主板焊在一起的，用专业工具是可以更换的。其次是独立显卡是区别于核心显卡(集成在CPU内部，显存使用系统内存)的，也就是有独立的显卡核心和显存等配件。而笔记本上所谓的独显确实是两者兼有的，所以叫独立显卡并没有毛病。 但是总的来说还是商家的一种营销方式，给你一种买到赚到，而且是高端货的感觉。笔记本上的独立显卡一般是同级别桌面独显的
# 从GPU版的PyTorch代码转换为CPU版代码的详细指南
在使用深度学习框架PyTorch进行模型训练时，很多开发者会选择使用GPU以提高计算速度。然而，在某些情况下，我们可能需要将GPU代码转移到CPU上，例如在缺乏GPU支持的机器上进行推理或调试模型。因此，将GPU版代码转换为CPU版代码是一个非常重要的技能。
### 1. PyTorch中的设备管理
在PyTorch中，设备管理
这篇文章的原始问题是：如何使Keras和Tensorflow与AMD GPU一起运行。这个问题的答案如下：1.)如果您可以使Tensorflow正常工作(可选地在您的虚拟/ conda环境中)，则Keras将正常工作。2.)如其他人所述，要使Tensorflow在AMD GPU上运行，可行的一种方法是编译Tensorflow以使用OpenCl。 为此，请阅读下面的链接。 为简便起见，我将在此处总结
# CPU版本与GPU版本的PyTorch：一个简单的概述
在深度学习的世界中，PyTorch作为一种流行的框架，因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。在使用PyTorch时，开发者会面临一个关键选择：是使用CPU版本还是GPU版本。本文将深入探讨这两种版本的区别，并通过代码示例帮助理解。
## 1. CPU与GPU的基本概念
### 1.1 CPU（中央处理单元）
CPU是计算机的核心组件，
首先需要解释CPU(Central Processing Unit)和GPU(Graphics Processing Unit)这两个缩写分别代表什么。CPU即中央处理器，GPU即图形处理器。其次，要解释两者的区别，要先明白两者的相同之处：两者都有总线和外界联系，有自己的缓存体系，以及数字和逻辑运算单元。一句话，两者都为了完成计算任务而设计。 CPU和GPU均有自己的存储，控制逻辑和运
学习率调整策略梯度下降： Wi+1 = Wi - LR * g(Wi) 学习率(learning rate)控制更新的步伐。Class _LRSchedulerclass _LRScheduler(object):
def __init__(self, optimizer, last_epoch=-1):
def get_lr(self):
raise NotImplementedErro
修改植物大战僵尸数据1.Hex editor下载修改用户数据查看隐藏文件2.找到用户数据文件修改金钱数量3.特别注意！！ 这篇博文主要讲述如何用Hex editor修改植物大战僵尸，首先先下载Hex editor Neo。1.Hex editor下载在我的个人页面能在上传的资源里找到Hex editor，我已经将执行文件设置为免费，大家可以安心下载。修改用户数据查看隐藏文件1.找到Program
一、搭建Tensorflow（CPU版本）1、安装前准备在Tensorflow官网的安装向导中可以看到，tf有两个版本，分别为CPU和GPU版本，两个版本的区别在于：GPU版本依赖于NVIDIA（英伟达™）GPU（图形处理器，即显卡），并且通过NVIDIA提供的运算平台CUDA(Compute Unified Device Architecture)及cuDNN（CUDA Deep Neural
0 前言 TensorFlow 2.0，今天凌晨，正式放出了2.0版本。不少网友表示，TensorFlow 2.0比PyTorch更好用，已经准备全面转向这个新升级的深度学习框架了。本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本（CPU与GPU），由我来踩坑，方便大家体验正式版本的TF2.0。废话不多说现在正式开始教程。 1 环境准备 我目前是在Windows10上面，使用con
这是我写的第一篇博客，可能文字都比较生硬，但任然希望自己在写博客的过程中能够学习到更多的知识，也由衷的希望得到同道中人的指点，我也会虚心学习的。 下面正式开始吧： 多核的CPU和众核的GPU已经成为目前大多数计算机中最重要的两种处理器。传统上
最近深度学习CPU根本不够用，老板配置了GPU 怎么能不会用呢？原来从来没有关注过的底层东西，于是乎痛下决心搞清楚原理和操作先来看看第一部分为什么GPU比CPU更diao呢？ 这里就需要从他么的区别入手那他么的区别是什么呢？ 这里就需要从他的原理出发了，由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景CPU 需要很强的通用性 为了处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转
看配件之间是否兼容，一般是先选定CPU，因CPU决定使用什么主板，因主板决定谁用什么内存，显卡等，根据这些配置情况，由CPU、显卡等功率决定主机电源，例如，一般选择了AMD的CPU，就要选择AMD芯片组的主板，显卡也要选择AMD-ATI芯片组的，这样一般不出这3件的兼容问题，内存的选择要根据主板，有的主板说明支持哪种内存，没写的内存一般不要选，电源要选择额定功率略大于各配件的功率综合，其他的注意接
# 如何将GPU版本的PyTorch模型转换为CPU版本的
作为一名经验丰富的开发者，你可能会遇到这样的情况：你使用了一个GPU版本的PyTorch模型，但是需要在没有GPU支持的机器上运行该模型。这时候，你需要将GPU版本的模型转换为CPU版本的。在本文中，我将向你展示如何完成这个过程。
## 流程概览
首先，让我们来看一下整个过程的流程概览。
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gantt
Pytorch的cpu和gpu版本的安装一、CPU版本的安装1、本地安装二、GPU版本的安装1、通过网络下载安装2、本地安装环境包（1）conda的安装conda安装的出错（2）win10离线安装离线安装包离线下载安装包 一、CPU版本的安装1、本地安装通过命令行自动下载安装的方法是不可行的，因为下载总是找不到资源或者下载失败，所以只能通过命令行的方式进行安装。 这个链接是各种版本torch的.
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2023-09-08 17:55:07
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这里以Anaconda为例：在jupyter中安装方法：首先，打开Anaconda Prompt，创建一个虚拟环境，创建时anaconda会为你安装一系列必要的包，命令:conda create -n m_pytorch python=3.10 。此环境名字即为m_pytorch，同时可以指定需要的python版本号。使用命令conda info --e可以查看此时你的Annaconda创建的虚拟
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2023-08-07 10:56:29
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由于电脑的显卡是AMD的，不支持cuda 调试中可能会遇到的bug1. bug1：mnist数据集下载失败mnist = datasets.MNIST(
root='./data/', train=True, transform=img_transform, download=True
)?这条语句报的错 他会自动创建一个文件夹，在网上找到下载好MINIST的raw放到文件夹里就可以了 因
前言、Tensorflow版本对应问题前排友情提醒，若电脑无独立显卡，请不用安装GPU版本，乖乖的安装CPU版本吧 目前已被验证的最新版兼容的各部分版本如下：tensorflow - 2.1python - 3.7.6cudatoolkit - 10.1cudnn - 7.6.5 若想了解旧的Tensorflow版本以及对应的cuda、cudnn版本，请访问Tensorflow官网，并下滑至最底部
