多线程和并行的理解及区别1、什么是多线程2、什么是并行 由于需要，最近要用到dppo(Distributed Proximal Policy Optimization)算法。 Google deepmind论文中多个机器人传递给中央大脑的是在不同环境收集数据的梯度gradient，然后中央大脑利用得到的梯度进行更新； 而openai的文论用的是单线程，莫烦将这两个结合，写出了多线程的DPP
从效果上看，PP-OCRv2 主要有三个方面提升：在模型效果上，相对于 PP-OCR mobile 版本提升超 7%；在速度上，相对于 PP-OCR server 版本提升超过 220%；在模型大小上，11.6M 的总大小，服务器端和移动端都可以轻松部署。为了让读者了解更多技术细节，飞桨 PaddleOCR 原创团队针对 PP-OCRv2 进行了更加深度的独家解读，希望可以对大家的工作学习有所帮助
GitHub - PaddlePaddle/PaddleOCR at release/2.1一.环境准备pip3 install --upgrade pip
如果您的机器安装的是CUDA9或CUDA10，请运行以下命令安装
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.0.post101 -f https://www.paddlepaddle.org.
参考博主的：官网源码的：2、创建一个conda虚拟环境打开Anaconda Prompt终端：左下角Windows Start Menu -> Anaconda3 -> Anaconda Prompt启动控制台创建新的conda环境# 在命令行输入以下命令，创建名为ocr的环境
# 此处为加速下载，使用清华源
conda create --name ocr python=3.8 --c
tensorflow多GPU并行计算TensorFlow可以可以利用GPU加速深度学习模型的训练过程，在这里介绍一下利用多个GPU或者机器时，TensorFlow是如何进行多GPU并行计算的。 首先，TensorFlow并行计算分为：模型并行，数据并行。模型并行是指根据不同模型设计不同的并行方式，模型不同计算节点放在不同GPU或者机器上进行计算。数据并行是比较通用简便的实现大规模并行方式，同时使
PaddleOCR Linux-centos安装与部署1. **运行环境准备**1.1 **参考资料****1.2 PaddleOCR的环境**2. **centos下准备好docker工具****2.1** **备份之前的yum源文件****2.2** **更换yum源为阿里云****2.3** **清除缓存并生成新的缓存****2.4测试发现还是报错****2.5** **添加仓库****2
使用的环境：Python 3.8Pycharm(IDE)Paddle和PaddleOcr(实现图像识别)CV2实现摄像头抓取与分割成帧，以及最后的显示效果PIL实现TEXT提示的覆盖显示Process与pickle实现数据的序列化与进程间数据传输使用IP摄像头通过RTSP协议调用手机摄像头思路 利用cv2实现摄像头抓取并分割成帧&n
人工智能随着核心算法、计算能力的迅速提升，以及海量联网数据的支持，在本世纪终于迎来了质的飞跃，人工智能将是未来应用最广泛的技术之一，在市场经济领域带来更多的机遇与机会，在医学领域可以大大加快诊断速度和准确性，在军事领域人工智能武器将成为未来武器的王牌……（一）了解深度学习算法 深度学习两个主要过程：训练（Training）和推理（Inference）。其中：训练（Training）是将大量数据加载
paddle环境安装由于c盘爆满我将conda整个移到了d盘在cmd中的代码conda create --prefix==D:\... python使用–prefix==指定了位置 相应的激活也要使用特定路径activate D:\conda\envs\paddle_env然后老老实实按照官网进行下载有多个python.exe文件 这里最好指定python进行，有时候不指定也可以，偶尔会报错的
背景
在使用百度飞桨的paddleocr过程中，安装配置gpu运行环境，代码部署后运行报错，无法检测到gpu。（实际我的环境是有八张显卡gpu的）。具体错误信息如下：Compiled with WITH_GPU, but no GPU found in runtime.You are using GPU version Paddle, but your CUDA device is not set
要在具体用加载模型代码的文件里面加上import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"才有效果 ...
转载
2021-09-09 15:23:00
345阅读
2评论
摘要：随着Keras(v2.0.8)最新版本的发布，使用多GPU 训练深度神经网络将变得非常容易，就跟调用函数一样简单!利用多GPU，能够获得准线性的提速。Keras是我最喜欢的Python深度学习框架，特别是在图像分类领域。我在很多地方都使用到了Keras，包括生产系统、我自己的深度学习项目，以及PyImageSearch博客。我的新书“基于Keras的深度学习计算机视觉”有三分之二的篇幅都跟这
概述Pytorch多GPU训练本质上是数据并行，每个GPU上拥有整个模型的参数，将一个batch的数据均分成N份，每个GPU处理一份数据，然后将每个GPU上的梯度进行整合得到整个batch的梯度，用整合后的梯度更新所有GPU上的参数，完成一次迭代。其中多gpu训练的方案有两种，一种是利用nn.DataParallel实现，这种方法是最早引入pytorch的，使用简单方便，不涉及多进程。另一种是用t
Q3：ipad2018款值得买吗？欢迎在点击右上角关注：「太平洋电脑网」，更多有趣资讯等着您哦。这是性价比非常高的一款iPad，如果你需要iPad的话，可以考虑这一款。9.7英寸的新款ipad面向校方的售价为299美元(约合人民币1877元)，在国内的零售价大约在2400元到2600元左右。这一台新的iPad有什么特点？新款9.7英寸iPad不出所料地搭载了A10处理器，并拥有800万像素的摄像头
使用keras进行训练，默认使用单显卡，即使设置了os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']为两张显卡，也只是占满了显存，再设置tf.GPUOptions(allow_growth=True)之后可以清楚看到，只占用了第一张显卡，第二张显卡完全没用。要使用多张显卡，需要按如下步骤：(1)import multi_gpu_model函数：from keras.utils i
PaddlePaddle学习笔记5人流密度检测试题说明近年来，应用于监控场景的行人分析视觉技术日益受到广泛关注。包括人体检测、人体属性识别、人流密度估计等技术在内的多种视觉技术，已获得在居家、安防、新零售等多个重要领域的广泛应用。其中作用于人流密集场景的人流密度估计技术（crowd density estimation）因其远高于肉眼计数的准确率和速度，已广泛应用于机场、车站、运营车辆、艺术展馆等
如果要用多GPU训练模型，那就要用到pytorch中的nn.DataParallel()函数对模型进行封装。1 # code_for_use_cuda
2 device_count = torch.cuda.device_count()#获得本机的显卡的个数
3 print("cuda.device_count",device_count)
4 device_ids = list(range(de
转载
2023-05-24 16:51:46
328阅读
PyTorch 单机多GPU 训练方法与原理整理这里整理一些PyTorch单机多核训练的方法和简单原理，目的是既能在写代码时知道怎么用，又能从原理上知道大致是怎么回事儿。如果只是炼丹，有时候确实没时间和精力深挖太多实现原理，但又希望能理解简单逻辑。PyTorch单机多核训练方案有两种：一种是利用nn.DataParallel实现，实现简单，不涉及多进程；另一种是用torch.nn.parallel
转载
2023-10-29 16:44:45
140阅读
PyTorch 多 GPU 训练总结前言一、单机单GPU数据集数据加载器创建模型定义优化器单 GPU 训练保存模型二、单机多GPU（Data Parallel (DP)）修改1. 获取机器上的所有 GPU 设备。修改2. 将模型放入多个 GPU 中修改3. 模型保存三、多服务器多GPU官方定义DataParallel 和 DistributedDataParallel 的区别基础DDP用例处理速
转载
2023-08-31 10:08:08
301阅读
文章目录12.5. 多GPU训练12.5.1. 问题拆分12.5.2. 数据并行性12.5.3. 简单网络12.5.4. 数据同步12.5.5. 数据分发12.5.6. 训练12.5.7. 小结 12.5. 多GPU训练12.5.1. 问题拆分[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-nffoafnV-1665751002401)(https://zh.d2l
