# Python读取显存数据
## 简介
显存（Graphics Memory）是计算机中用于存储显卡渲染数据的专用内存，是实现高性能图形处理的关键组成部分。Python是一种优秀的编程语言，具备强大的数据处理和分析能力。本文将介绍如何使用Python读取显存数据，并提供相关的代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[检查显卡信息]
原创
2023-11-24 05:03:43
143阅读
使用过java读取mysql大数据量的人应该都知道，如果查询时不开游标不设置一次性区大小的话，会一次性的把所有记录都拉取过来再进行后续操作，数据量一大就很容易出现OOM
如果用python去读取mysql也会遇到同样的问题
那么这么在python中来设置使用游标呢
也很简单
这里使用pymysql来举例子
普通
在深入了解 python 的 copy() 方法之前先回顾以前以前学过的变量赋值，如：a = 123123
b = a
print(b)毫无疑问，在变量中我可以直接以等于号来复制一个值出来，打印出来的是和 a 相等的值，如：123123，但是在数组中为什么用这种方法不行，最后找到了一个方法，id()id()id() 方法使用来查看 变量 在计算机中真实的 内存地址 的一个方法，如：a = 1231
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2023-09-01 22:00:46
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# 使用 Python 读取 CUDA 显存大小
随着计算机技术的发展和深度学习的崛起，GPU（图形处理单元）已经成为加速计算的核心工具之一。在进行深度学习或其他计算密集型任务时，了解GPU的显存使用情况尤为重要。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一个强大的并行计算平台，使GPU能够用于通用计算。本文将介绍如何使用Python读
原创
2024-09-10 04:20:40
212阅读
1 实验标准因为训练使用的框架是Pytorch，因此读取的实验标准如下：1、读取分辨率都为1920x1080的5张图片（png格式一张，jpg格式四张）并保存到数组。2、将读取的数组转换为维度顺序为CxHxW的Pytorch张量，并保存到显存中（我使用GPU训练），其中三个通道的顺序为RGB。3、记录各个方法在以上操作中所耗费的时间。因为png格式的图片大小差不多是质量有微小差异的jpg格式的10
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2023-12-20 23:18:14
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# 如何实现"PyTorch读取可用显存"
## 概述
在深度学习模型训练过程中，显存的使用是一个非常重要的问题。PyTorch提供了一种简单的方法来读取当前可用的显存，并根据需要进行相应的操作。对于刚入行的小白来说，了解如何实现PyTorch读取可用显存是非常有帮助的。
### 整体流程
下面通过表格展示整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1
原创
2024-07-05 04:05:29
44阅读
StringIO的行为与file对象非常像，但它不是磁盘上文件，而是一个内存里的“文件”，我们可以像操作磁盘文件那样来操作StringIO。这篇文章主要介绍了Python StringIO模块，此模块主要用于在内存缓冲区中读写数据。模块中只有一个StringIO类，所以它的可用方法都在类中，此类中的大部分函数都与对文件的操作方法类似。--------------------------------
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2024-08-09 14:28:49
188阅读
# PyTorch如何读取显存大小
在深度学习训练过程中，显存管理是一个非常重要的环节。显存大小直接影响到模型训练的效率和稳定性。本文将介绍如何在PyTorch中读取显存大小，并给出一个实际应用的例子。
## 读取显存大小
PyTorch提供了一个非常方便的函数`torch.cuda.get_device_properties`，可以获取当前GPU的属性，包括显存大小。我们可以通过以下代码获
原创
2024-07-18 14:44:20
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获取内存信息
使用psutil获取物理内存和交换内存信息，分别使用:
>>> psutil.virtual_memory()
svmem(total=8589934592, available=2866520064, percent=66.6, used=7201386496, free=216178688, active=3342192640, inactive=2650341
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2023-07-02 17:15:07
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torch显存分析——如何在不关闭进程的情况下释放显存1. 基本概念——allocator和block2. torch.cuda的三大常用方法3. 可以释放的显存4. 无法释放的显存？5. 清理“显存钉子户” 一直以来，对于torch的显存管理，我都没有特别注意，只是大概了解到，显存主要分为几个部分（cuda context、模型占用、数据占用），然而在接触大模型之后，遇到越来越多的显存合理利
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2023-07-28 21:34:45
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## 使用Python查询显存的完整指南
在今天的计算机视觉、深度学习和高性能计算领域，显存的管理是一个重要的任务。合理地监测和管理显存使用情况可以帮助开发者优化性能并避免由于显存不足导致的崩溃。对于刚入门的小白来说，了解如何使用Python查询显存是一项实用的技能。接下来，我将为你展示如何实现这一目标，通过明确的步骤和代码示例，使整件事情变得简单明了。
### 流程概览
以下是我们完成任务
原创
2024-09-24 08:29:16
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# Python清理显存
在使用Python进行大规模数据处理或者训练深度学习模型时，经常会遇到显存占用过高的问题。这时候需要及时清理显存，以避免程序崩溃或者系统变慢。本文将介绍如何在Python中清理显存，并给出具体的代码示例。
## 显存清理方法
在Python中，我们可以使用`torch.cuda.empty_cache()`方法来手动清理显存。这个方法会释放当前CUDA设备上的所有未
原创
2024-04-14 06:27:55
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一、首先要搞清楚的问题1) 关于显卡驱动显卡驱动是我们使用显卡的最基础的条件，没有显卡驱动就没有办法使用显卡；但是，对于机器学习或者深度学习环境的配置来说，不必过多的关注显卡驱动，我们要做的只是要看看我们的显卡驱动是不是版本过低，因为每一个版本的 cuda toolkit 都有一个最低版本的显卡驱动要求【如果版本过低或者不是 NVIDIA 驱动，因为CUDA Toolkit本地安装包内含特定版本N
问题引入 ： 为什么 局部变量无法在 函数体外部 访问？？函数在内存中的调用1 age = 10
2 name = 'james'
3
4 def info():
5 global age
6 gender = '男'
7 b = 20 # 只是为了方便下面 讲解，定义一个局部变量 内存（对于本代码没啥用）
8
# Python 清空显存
> 本文将介绍在Python中清空显存的方法，并提供相应的代码示例。
## 1. 背景知识
在使用Python进行大数据处理或者机器学习模型训练时，经常会遇到显存不足的问题。这是因为随着数据集和模型的增大，显存的使用也随之增加。当显存不足时，程序可能会崩溃或变得极其缓慢。
为了解决这个问题，我们可以使用一些方法来清空显存，释放已经使用的资源。下面将介绍几种常用的
原创
2023-09-21 03:12:04
943阅读
# 如何释放Python显存
作为一名经验丰富的开发者，我将向你详细介绍如何释放Python显存。对于刚入行的小白来说，理解和掌握显存释放的方法是非常重要的，因为它可以帮助你优化代码和提高程序的性能。
## 释放Python显存流程
下面是释放Python显存的整个流程，我们可以用表格展示出来：
| 步骤 | 描述 |
| :---: | --- |
| 步骤一 | 导入相关的库和模块 |
原创
2023-10-07 13:51:07
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# Python 分配显存：提高深度学习模型性能的技巧
在深度学习中，显存（GPU内存）是一个非常重要的资源。合适的显存分配可以显著提高模型训练和推理的性能。在本文中，我们将介绍如何在Python中管理和分配显存，适用于使用TensorFlow和PyTorch两种主流深度学习框架的情况。
## 什么是显存？
显存是图形处理单元（GPU）中用于存储纹理、图像、模型参数以及其他临时数据的内存。当
原创
2024-10-31 08:26:11
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# Python释放显存指南
作为一名刚入行的开发者，你可能会遇到需要释放显存的情况。显存是GPU（图形处理单元）的内存，用于存储图形数据。在进行深度学习或图形处理时，显存的使用变得尤为重要。本文将为你提供一份详细的指南，帮助你学会如何在使用Python时释放显存。
## 步骤流程
以下是实现“Python释放显存”的步骤流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1
原创
2024-07-18 04:26:18
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# 如何释放Python显存
## 一、整体流程
首先，我们需要明确释放Python显存的整体流程，下面是一个简单的流程表格：
```markdown
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|------|--------------------|----------------------|
| 1 | 导入必要的库
原创
2024-05-09 05:20:08
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前言 无论是模型训练还是实际测试，数据读取都是第一步，因为深度学习说到底是由数据驱动的。如果有能够准确的读入数据的程序，后面再结合预处理、Pytorch中预训练的模型和优化器等就可以构建一个简易的用于预测的模型了。Pytorch的数据读取的核心是DataLoader方法和Dataset类。 Dataset类torch.utils.data.Dataset Dataset是一个代表数据的抽象
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2024-05-20 11:32:41
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