您只需要专注于深度学习本身，无需安装任何深度学习环境，零设置开启您的深度学习之旅。极客云，为深度学习而生，您只需简单几步操作即可测试和训练您的模型。1.上传代码和训练集数据（不收费）上传的数据将会被挂载到 连接后服务器的 /data 目录下2.选择适合配置，创建云服务器。我第一次配置时候选择最便宜的，来熟悉环境，下载所需软件包。3. 配置好云主机后，打开Jupyter Notebook
学生如何选择GPU服务器？哪家GPU服务器？腾讯云GPU服务器和阿里云GPU对比，GPU服务器可以选择按量付费计费模式，用的时候创建一台按量GPU实例，不用的时候释放掉，这样比较划算。腾讯云百科来详细说下哪家GPU服务器划算以及按量付费GPU服务器使用攻略：GPU服务器滴滴云GPU服务器还行不错，但是滴滴云目前半死不活的状态，GPU服务器很久之前就售罄了，之前购买滴滴云GPU服务器使用AI大师码1
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2024-03-06 16:56:37
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写在前面的话为什么写tensorflow环境搭建我的深度学习是使用tensorflow开始的，这个框架可以说很优秀，搭配python来完成CNN更是事半功倍，然而最难的一步却是环境搭建，不仅有些难以完成，还经常因为莫名其妙的原因崩掉，于是又要再次重装，结合之前写的Ubuntu重装那个简直就是我的一部血泪史。不同的机器经常会出现不同的奇葩的问题，我也写出来仅供参考我的环境电脑：Y430P显卡：GeF
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2024-05-31 03:59:26
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随着云计算、大数据、物联网等新技术的广泛应用，各行业数字化转型加速落地，移动云顺应时代的更迭，全面升级GPU云主机GACS，聚焦可行性云资源，致力于为更多企业提供稳定安全的运行业务，真正为高效工作赋能，打造云时代值得信赖的服务商。 加速数字运算能力，赋能企业上云上云是企业数字化转型的“必选题”，云主机更是
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2023-08-08 13:56:55
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关键词：2.5倍 151% 现在在国内能提供P100云主机的厂商有三家，阿里云、天翼云、还有华为云。阿里云在去年7月30日左右抢先华为云一个月发布了P100实例，并且现在能够开放购买。华为云还在公测阶段，需要申请。到底谁才有真功夫，可以通过一系列的对比来一探究竟。 &nb
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2024-03-21 15:42:08
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# GPU云服务搭建
在进行深度学习、大规模数据处理等计算密集型任务时，GPU云服务是一种方便快捷的选择。通过云服务提供商提供的GPU实例，用户可以快速启动、配置和管理GPU服务器，节省了硬件投资和维护的成本。本文将介绍如何搭建GPU云服务，并提供代码示例。
## 1. 选择云服务提供商
目前市面上有众多云服务提供商，如AWS、Azure、Google Cloud等。用户可以根据自身需求选择
原创
2024-05-20 04:27:34
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前言以下是接触云服务器，如何一步步的实现炼丹之旅本文主要内容是在服务器上部署 stable diffusion，实现自由炼丹之路。缘由，奈何本人的电脑显卡是1050，只有2g显存。在炼丹的途中动不动就炸炉(CUDA out of memory)，可把我急坏了。在炼丹的路上，缺少好的丹炉，着实是让学徒级炼丹师的自己，走的更加艰难。无奈之下，只有斥巨资购买 GPU 云服务器，安装个远程版本的，开启炼丹
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2023-08-26 15:21:48
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之前⼀直使⽤ Tensorflow 训练模型，第⼀次训练Pytorch模型的时候，发现速度很慢，仔细观察，发现GPU 内存占⽤为0，基本没有使⽤GPU。AssertionError: CUDA unavailable, invalid device 0 requestedcuda不可⽤报错，现实没有有效的驱动可使⽤测试cuda是否配置正确import torchprint(torch.cuda.i
原创
2023-01-10 14:40:17
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并单击。
原创
2024-09-19 13:47:57
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pytorch的GPU环境配置真的是相当简单啊，想之前受tf环境配置折磨的日子，简直要发疯。接下来是具体操作流程：查看显卡信息。在cmd框框中输入dxdiag 即可。注：貌似只支持Nvidia 的独显。进入cuda官网进行下载，各项选择如下图，最后点击Download，安装时按照默认安装。 安装完之后，可进行命令行窗口，输入nvidia-smi，查看cuda是否成功安装，即查看cuda版
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2023-11-18 22:52:28
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完整教程：深度学习环境配置（GPU条件&pytorch）如果是python小白，强烈推荐B站小土堆的视频，讲得很清晰（但需要花些时间）如果有些基础，跟着往下看就行。配置作用Anaconda灵活切换python运行环境、高效使用python包GPU软硬件：硬件基础（NVIDIA显卡）→安装显卡驱动程序→安装CUDAPytorch开源的python深度学习库Pycharm集成开发环境：编写及运
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2024-01-22 13:53:25
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BLAS 其他依赖项 OpenCV 1 2 3 4 1 2 3 4 git clone https://github.com/Itseez/opencv.git cd ~/opencv mkdir build cd build git clone https://github.com/Itseez/
原创
2022-03-03 16:18:27
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GPU缩写为Graphics Processing Unit的，一般称为视觉处理单元。GPU被广泛用于嵌入式系统、移动电话、个人电脑、工作站和电子游戏解决方案当中。现代的GPU对图像和图形处理是十分高效率的，这是因为GPU被设计为很高的并行架构这样使得比通用处理器CPU在大的数据块并行处理算法上更具有优势。1、GPU的起源1985年 8月20日 ATi公司成立，同年10月ATi使用ASIC技术开发
点击上"蓝字"关注我们! 之前⼀直使⽤ Tensorflow 训练模型，第⼀次训练Pytorch模型的时候，发现速度很慢，仔细观察，发现GPU 内存占⽤为0，基本没有使⽤GPU。 测试cuda是否配置
原创
2022-07-25 09:08:26
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# 在 Ubuntu 上搭建 PyTorch GPU 环境的完整指南
搭建 PyTorch 的 GPU 环境听起来可能有点复杂，尤其是对刚入行的小白来说。下面将为你介绍在 Ubuntu 系统上搭建 PyTorch GPU 环境的完整流程，并逐步讲解每一个步骤的代码和操作。
## 流程概述
以下是搭建 PyTorch GPU 环境的基本步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称
原创
2024-08-08 14:50:07
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阅读清单Anaconda的安装GPU版Pytorchanaconda prompt安装Pytorch在jupyternotebook使用自己创建的虚拟环境删除Jupyter中的内核 Anaconda的安装
GPU版Pytorchanaconda prompt从开始中找到anaconda prompt，点击打开 命令行输入：conda create --name pytorch_gpu_cuda8
目录PART ONE ：Windows本地内核提权漏洞概述漏洞原理漏洞复现windbg调试本地内核查看SSDT表和SSDTShadow表查看窗口站结构体信息分析SetImeInfoEx函数利用Poc验证漏洞漏洞利用分配零页内存构造能够获取SYSTEM进程令牌的shellcode查找获取HalDispatchTable表地址利用Bitmap任意内存读写Exp利用漏洞相关名词TokenBSOD参考资料
1.创建云服务器1.1注册滴滴云首先注册滴滴云，并进行实名认证，否则无法创建云服务器。点击“控制台”，进入控制台页面。1.2选择配置点击快速创建云服务器(DC2)，显示出云服务器配置列表。云服务器配置选择：付费方式：按时长。包月价格过高。可用区：广东1区。理论上北京区更好，但是北京区GPU服务器太差。服务器类型：GPU云服务器，通用型P100。镜像：标准镜像，这里我选择已经安装好CUDA的版本。配
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2023-07-31 23:40:02
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1. 官网注册打开FloydHub官网，注册。绑定信用卡，可免费获得2h的GPU和20h的CPU资源以及10G内存。2. 安装 Floyd CLIFloyd CLI 是基于 Python 的命令行工具，能够让我们通过终端访问 FloydHub 。安装Floyd CLI的官方文档给出以下两种安装方式：
conda install -y -c conda-forge -c floydhub fl
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2024-03-28 21:50:25
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并单击。
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2024-09-19 14:12:25
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