最近编译rk3288源码遇到一个奇怪的问题，正常编译使用的Android源码。如果做一些改动之后。再烧录启动失败很是苦恼，主要报下面错误 kernel 失败日志[ 4.088148] EXT4-fs (mmcblk0p12): recovery complete
[ 4.088569] EXT4-fs (mmcblk0p12): mounted filesystem with ord
在服务器上跑gpu版本tensorflow 一直天真的以为学校服务器上面有gpu就可以自动的照着gpu版本的跑了，但是每次发现输出信息中的device都显示是cpu，虽然速度是比我的电脑快，但batchsize=8跑个6000张的图像一轮就要2小时，感觉不大对劲。后来一查，发现可用设备里面压根没有gpu啊？？ 首先看cuda版本的，一定要装匹配版本的gpu：借鉴了此篇cat /usr/loc
torch.multiprocessing是Pythonmultiprocessing的替代品。它支持完全相同的操作，但扩展了它以便通过multiprocessing.Queue发送的所有张量将其数据移动到共享内存中，并且只会向其他进程发送一个句柄。Note当Variable发送到另一个进程时，Variable.data和Variable.grad.data都将被共享。 这允许实现各种训练方法，如
本篇其实与PyTorch学习笔记：使用state_dict来保存和加载模型是高度关联的，之所以单独拎出来写，主要是想突出它的重要性。首先来描述一个本人实际遇到的问题：首先在GPU服务器上训练了一个ResNet34的模型，然后将该模型在本人PC机(没有GPU)上进行推理，模型加载代码如下：# load model weights
weights_path = "./resNet34.pth"
ass
1、GPU发展简介自1999年NVIDIA发布第一款GPU以来，GPU的发展就一直保持了很高的速度。为了实时生成逼真3D图形，GPU不仅采用了最先进的半导体制造工艺，在设计上也不断创新。传统上，GPU的强大处理能力只被用于3D图像渲染，应用领域受到了限制。随着以CUDA为代表的GPU通用计算API的普及，GPU在计算机中的作用将更加重要，GPU的含义也可能从图形处理器（Graphic Proces
torch.mul()函数功能：逐个对 input 和 other 中对应的元素相乘。本操作支持广播，因此 input 和 other 均可以是张量或者数字。举例如下：>>> import torch
>>> a = torch.randn(3)
>>> a
tensor([-1.7095, 1.7837, 1.1865])
>>
一直很想做cuda-GPU编程，很早就将CUDA9.0安装好了，后面就没怎么管它，忙别的去了。敲黑板，划重点，我科研还是很努力的，可是很多人看不见罢了。之前一直在使用粒子方法进行流体模拟，计算时间极其漫长，周末想了想，自己来做一个大型显式动力学分析软件，学学CUDA编程是不错的。所以现在为大家呈上热腾腾的一泡小白教程（调皮）。 首先到英伟达官网上下载安装CUDA最新版，要注册。其次，安装vs201
1 pytorch安装（CPU版本）pip3 install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple2 torchvision、torchaudio、torchtext安装：解决ModuleNotFoundError: No module named ‘torchvision‘问题（conda
一、前言最近在学习pytorch框架，记录一些涉及到的知识点，方便后续查找和学习。二、主要内容内容可能有些散，初次学习，可能把握不好知识之间的连贯性和整体性，后续适当调整。关于CUDA的一些函数接口：
torch.cuda.is_available() #查看系统GPU是否可以使用，经常用来判断是否装好gpu版的pytorch
torch.cuda.current_device() #返回当
1.2 GPGPU 发展概述 l随着半导体工艺水平不断提高和计算机体系结构设计的不断创新，GPU快速发展，从传统图形图像相关的三维图形渲染专用加速器拓展到多种应用领域，形成通用的图形处理器。1.2.1 GPU图形图像任务：在计算过程中，将三维立体模型转化为屏幕上的额日为图像需要经过一系列的处理任务，这些处理步骤在实际设计中会形成图形处理的流水线。 图形流水线需要通过不同的应用程序接口来定义它们的
多线程有什么好处？提高CPU的利用率，更好地利用系统资源，使用Monitor类可以同步静态/实例化的方法的全部代码或者部分代码段，使用不同的同步类创建自己的同步机制。多线程指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术。具有多线程能力的计算机因有硬件支持而能够在同一时间执行多于一个线程提升整体处理性能。多线程是指程序中包含多个执行流，即在一个程序中可以同时运行多个不同制的线程来执行不同的任务，允许单
一、Torchserve介绍Torchserve是Facebooke公司开发的在线深度学习模型部署框架，它可以很方便的部署pytorch的深度学习模型，读者可以访问Github地址获取最新功能和详细说明：官方地址https://github.com/pytorch/serve/blob/master/docs/README.md。我们已经在文章Ubuntu配置Torchserve环境，并在线发布你
在深度学习领域，神经网络模型训练所需的计算量巨大，这就对计算资源提出了高要求。为了处理这一问题，图形处理器（GPU）被引入到深度学习中，其并行计算能力可以极大加速神经网络的训练过程。PyTorch作为一款出色的开源深度学习框架，为用户提供了简便灵活的GPU使用方式。本文将深入探讨PyTorch中GPU的使用，包括GPU加速的原理、GPU的配置和使用方法，以及GPU对深度学习的意义。一、GPU加速的
计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G斯坦福大学博士生与 Facebook 人工智能研究所研究工程师 Edward Z. Yang 是 PyTorch 开源项目的核心开发者之一。他在 5 月 14 日的 PyTorch 纽约聚会上做了一个有关 PyTorch 内部机制的演讲，本文是该演讲的长文章版本。 大家好！今天我想谈谈 PyTorch 的内部机制。这
作为机器学习从业者，我们经常会遇到这样的情况，想要训练一个比较大的模型，而 GPU 却因为内存不足而无法训练它。当我们在出于安全原因不允许在云计算的环境中工作时，这个问题经常会出现。在这样的环境中，我们无法足够快地扩展或切换到功能强大的硬件并训练模型。并且由于梯度下降算法的性质，通常较大的批次在大多数模型中会产生更好的结果，但在大多数情况下，由于内存限制，我们必须使用适应GPU显存的批次大小。本文
机器学习模型训练之GPU使用1.电脑自带GPU2.kaggle之免费GPU3.amazon SageMaker Studio Lab 免费GPU使用推荐 深度学习框架由大量神经元组成，它们的计算大多是矩阵运算，这类运算在计算时涉及的数据量较大，但运算形式往往只有加法和乘法，比较简单。我们计算机中的CPU可以支持复杂的逻辑运算，但是CPU的核心数往往较少，运行矩阵运算需要较长的时间，不适合进行深
1、检查是否具有合适的GPU， 如有则安装Cuda,Cudnn(1)检查电脑是否有合适的GPU在桌面上右击如果能找到NVIDA控制面板，则说明该电脑有GPU。控制面板如下，并通过查看系统信息获取支持的Cuda版本。 (2)下载Cuda官网：https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-update2在https://docs.nvi
目录1. Pytorch完成模型常用API1.1 nn.Module1.2 优化器类1.3 损失函数1.4 把线性回归完整代码2. 在GPU上运行代码1. Pytorch完成模型常用API在前一部分，我们自己实现了通过torch的相关方法完成反向传播和参数更新，在pytorch中预设了一些更加灵活简单的对象，让我们来构造模型、定义损失，优化损失等那么接下来，我们一起来了解一下其中常用的API1.1
第一步：检查路径 常见的问题： ./ 和 ../ 搞错了。一个点表示是在当前目录下，两个点表示是回到上级目录。如果输入的路径地址是错的，那肯定是运行不起来的。不过这种通常会有明显的报错提示。 第二步. 缩小你的数据集当代码运行不起来/很久不出结果/也不报错也没结果的时候，我们必须搞清楚他是正在算；还是他已经歇菜了，但是因为种
本人在用YOLOv5进行物体检测时，使用使用detect.py文件时无法调用gpu，下载了pytorch的gpu版本后代码运行会报错，错误信息说是CUDA环境不正确，为此整理了一下CUDA和pytorch环境的安装。（由报错可知，detect.py选项无法运行并不是因为 gpu 环境未配置好，而是不能使用 gpu ，所以下载好 gpu 版本后，python detect.py --weights
