目录前言安装cuda安装d2l包与pytorch安装torch、torchvision、d2l包安装pytorchIs it available?cpu_pytorch ——> gpu_pytorch正确地安装正确的版本附前言Hi，这里介绍windows10+Nvidia GTX 1050配置下的一种《动手学深度学习》中的d2l兼gpu_pytorch环境安装方案。在《动手学深度学习》实践教
展开全部从笔记本电脑中GTX1050Ti和MX250两款62616964757a686964616fe4b893e5b19e31333433636233显卡性能来看，GTX1050Ti更加好些。可以从以下几个方面对比1、频率MX250默频为1518MHz，Boost 1852MH；GTX1050Ti核心频率1290/1392MHz。从频率上来看，MX250频率高些。2、流处理器数量MX250的流处
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2023-08-11 20:22:28
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1050和1050ti性能差距在哪里 1、CUDA数量对比 1050ti的cuda数量更多，它是768个，1050是640个。 显卡选gtx1050还是gtx1050ti这些点很重要2、架构对比 1050ti架构是GP107-400,1050架构是GP107-300。 3、频率对比 1050的核心频率是1354/1455，1050ti的核心频率是1290/1392。 4、显存容量对比 1050的显
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2023-07-30 11:17:19
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本文作者 Tim Dettmers 是瑞士卢加诺大学信息学硕士，热衷于开发自己的 GPU 集群和算法来加速深度学习。这篇文章深入研究这个问题，并提供建议，帮你做出最合适的选择。目前，我的主要建议是，使用RTX 2070 GPU并使用16位计算训练模型。我不推荐购买XP Titan，Titan V，任何Quadro显卡或任何FounderEdition的GPU。 但是，一些特定的GPU也有它们的合适
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2023-12-24 07:31:07
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因论文需要，简单的记录一个深度学习环境的配置过程 说明：与广为应用的基于Anaconda的深度学习环境配置方法不同的是，本文直接基于Python基础环境+Pycharm进行环境的配置，不安装，不安装，不安装Anaconda (几年前安装过Anaconda，其实觉得不怎么好用，倒不如直接基于基础环境进行)，记得好几年前自己第一次接触不怎么懂(小小小白)，然后瞎摸索还是蛮花费时间的。首先，基础软硬件配
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2024-08-11 22:58:55
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项目内容这个作业属于哪个课程2020春季计算机学院软件工程(罗杰 任建)这个作业的要求在哪里个人博客作业-软件案例分析我在这个课程的目标是完成一次完整的软件开发经历并以博客的方式记录开发过程的心得掌握团队协作的技巧做出一个优秀的、持久的、具有实际意义的产品这个作业在哪个具体方面帮助我实现目标尝试着分析一个软件学会规划分析软件的步骤和设计衡量方式教学班级006简介本文主要介绍邹欣老师团队的一项OCR
一、简介最近要使用keras训练模型，要使用GPU来对模型进行训练，就尝试着去搭建环境，看了很多的博客，也尝试了很多的次，终于安装完成了。先说一下本机的配置Ubuntu 16.04，显卡是GTX 1050TI搭配环境时候最重要的是看一下官网的配合情况，主要是CUDA、cudnn、Nvidia Driver的配合情况。本文安装如下的环境配置，CUDA 10.0 + cudnn 7. 4 + pyth
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2024-09-18 15:24:37
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虚拟内存只能有一个，只能在一个盘中！内存不能为read的情况很多，但是你的情况应该是因为虚拟内存设置重复导致的。我的电脑右键属性－高级－性能栏设置－高级－虚拟内存更改。虚拟内存的最佳设置是把虚拟内存的初使值和最大值都设置成一样，值为你物理内存的1到2倍，比如512M内存就设成1024就行了，这样的设置也是有缺陷的，容易当机。以你的配置不设置虚拟也没关系，你还每个盘都设置了。再说明一下，虚拟内存可不
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2024-09-12 23:05:33
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# 深度学习与NVIDIA 1050Ti的实践指南
随着人工智能的快速发展，深度学习已经成为科技行业中一个非常重要的领域。对于刚入行的小白来说，理解如何使用NVIDIA 1050 Ti进行深度学习可能会显得有些复杂。本文将为您提供一个简单易懂的流程，帮助您逐步实现深度学习项目。
## 深度学习实施流程
以下是使用NVIDIA 1050Ti进行深度学习的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-12 07:33:00
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在讨论“1050ti ollama windows”这一技术问题时，我们首先需要对其背景进行定位，以便清晰了解问题的技术构成、发展历程以及相关的需求模型。
## 背景定位
随着计算技术的发展，NVIDIA的1050 Ti显卡因其极佳的性价比被广泛应用于主流计算任务。Ollama作为一种流行的机器学习框架，能够充分利用GPU进行高效的计算资源分配。而在Windows平台上运行Ollama时，常常
故事起因本人十分热爱动漫，特别对宫崎骏、新海诚的画风十分喜欢，最近看到Github上有个项目可以将图片转化为二次元风格，于是迫不及待的想本地实现一下，。本次主要讨论环境搭建过程中安装 tensorflow-gpu 遇到种种问题，希望对大家有帮助。安装须知tensorflow-gpu的安装涉及到很多的组件，安装顺序和版本都有对应要求，且安装方式多种多样，本次介绍的是最方便的安装方法，首先安装顺序如下
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2024-09-02 00:03:58
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在个人PC上使用游戏级的显卡安装CUDA要比在服务器上的安装麻烦一些，在安装的过程中也遇到了不少的坑，所以在此总结一下。参考了不少的博客，下面列出一部分吧：（主要参考的这个，但是这个博客安装的过于顺利了~_~） #### (关于GCC的升级或降级问题)（针对第一个连接中的网站下载不了的问题的解决方案） 系统：Win7+Ubuntu 16.04 ，在
目录写在前面一、安装步骤1. 安装Visual Studio 2015 社区版2. 安装CUDA（重要）CUDA安装失败的解决方法关于CUDA安装的说明3. 安装Anaconda4. 安装cuDNN5. 安装TensorFlow-gpu验证TensorFlow是否安装成功6. Pycharm配置tensorflow二、参考博客总结 写在前面本学期有个计算机应用技术实践任务，首先需要搭建P
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2023-12-18 15:51:51
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其它硬件与配置点评：推荐显卡：铭瑄GTX1050Ti 4G终结者显卡推荐理由：性价比甜品级游戏显卡如果考虑吃鸡或者单机大作，配备一款相对高性能显卡还是有必要的。目前GTX1060显卡涨幅过高，现阶段GTX1050Ti才是我们首选千元主流显卡之一，性能中端偏上，满足大型游戏也毫不含糊，所以满足吃鸡、守望先锋这类游戏更是不在话下，完全没有任何压力。铭瑄GTX1050Ti 4G终结者显卡显卡方面，装机之
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2023-08-25 22:23:54
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前言大家好，我是捡田螺的小男孩。之前工作中，遇到一个504超时问题。原因是因为接口耗时过长，超过nginx配置的10秒。然后 真枪实弹搞了一次接口性能优化，最后接口从11.3s降为170ms。本文将跟小伙伴们分享接口优化的一些通用方案。github地址，感谢每颗star：github
1. 批量思想：批量操作数据库优化前：//for循环单笔入库
for(TransDetail detail:tra
Device Acceleration Performance of a FEM software using Kokkos第一次测试多物理场有限元软件（软件名待定）的并列计算功能，结果如下。基本设计 各计算节点间的通信采用MPI， 节点内通过调用Manycore Device Performance Portability Library Kokkos来实现在不同硬件平台上的并行加速计算功能。
# 在Ubuntu上使用1050ti进行深度学习的步骤
## 1. 硬件要求
在使用Ubuntu操作系统进行深度学习之前，首先需要确保你的计算机拥有1050ti显卡。如果你的机器上没有安装这个显卡，你需要先购买并安装它。
## 2. 安装Ubuntu操作系统
如果你的机器上还没有安装Ubuntu操作系统，你需要先安装它。以下是在Ubuntu上使用1050ti进行深度学习的步骤：
| 步骤
原创
2023-10-31 15:23:06
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# 如何让1050ti跑深度学习
## 介绍
在深度学习领域，GPU是非常重要的硬件设备，它可以大幅提升模型训练的速度。而Nvidia的1050ti是一款性价比较高的显卡，在深度学习初学者中也比较受欢迎。在本文中，我将向你介绍如何让1050ti跑深度学习。
## 流程
首先，让我们来看一下整个操作的流程：
```mermaid
gantt
title 1050ti跑深度学习流程
原创
2024-04-29 06:54:38
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Win10+1050Ti配置Tensorflow教程笔者使用的是联想Y7000笔记本，显卡是1050Ti，在安装TensorFlow时，发现自己的显卡型号并不在NVDIA官网上支持型号的名单中，于是网上看了很多教程，很多都有问题（或者不适用于我这台电脑），踩了许多坑，总结很多之后最终配置成功，在这留下详细步骤。NVDIA官网支持的显卡型号可以看到并没有1050Ti的支持，然而其实是支持的（我也想要
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2023-12-25 13:37:03
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Windows10 1050Ti cuda toolkit11.3 pytorch-gpu 踩坑教程本篇博客记录了自己电脑安装pytorch GPU版本整个过程，包括很多踩过的坑，希望能帮助到有需要的人。1. 安装环境操作系统：Windows10显卡：GTX 1050Ticuda toolkit 11.3cuDNN 8.4.0pytorch 1.102. cuda toolkit 安装检测显卡型号
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2024-08-05 11:20:48
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