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
今天在阿里云上申请了一个深度学习服务器，碰到了很多坑，在网上查了好多资料，大都是自己电脑可以别的电脑就不可以的那种，整合了多个博客的文章才把环境配置好，现在写一个完整的配置方案，以后用起来就方便多了，也供大家参考。一、首先安装nvidia驱动：***在官网上查找符合自己gpu的驱动：http://www.nvidia.com/Download/index.aspx，选择合适的版本下载。 更新系统源
文章目录Google Colab免费GPU使用教程什么是Google Colab？让Google Colab随时可用在Google云端硬盘上创建文件夹创建新的Colab笔记本设置GPU使用Google Colab运行基本Python代码使用Google Colab运行或导入.py文件如何改变文本的样式下载泰坦尼克号数据集（.csv文件）和显示前5行从Github 仓库中克隆project到Goo
1. 已经安装cuda但是tensorflow仍然使用cpu加速的问题电脑上同时安装了GPU和CPU版本的TensorFlow，本来想用下面代码测试一下GPU程序，但无奈老是没有调用GPU。 import tensorflow as tf
with tf.device('/cpu:0'):
a = tf.constant ([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3]
1. YOLO原文：You Only Look Once: Unified, Real-Time Object DetectionYOLO的思路是将目标检测问题直接看做是分类回归问题，将图片划分为S×S的格子区域，每个格子区域可能包含有物体，以格子为单位进行物体的分类，同时预测出一组目标框的参数。 检测过程YOLO相当于将图片划分成 的格子区域，为每一个格子预测出
caffe若在GPU模式下，会默认是使用0号GPU，且默认只使用需要的GPU内存。（这一点和tensorflow不一样，tensorflow会默认使用所有的GPU，以及所有的GPU内存）train.sh -gpu 2 train.sh -gpu all train.sh -gpu 1,2,3 ...
原创
2022-10-13 09:56:21
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训练mmdetection 注：配置文件里的class_num=类别数+1，根据gpu数量修改学习率：8gpu:0.02,1gpu:0.0025 一、准备自己的数据拿nwpu数据集来举例，nwpu数据集文件夹中的内容是：images文件夹：存放数据图片 labelTxt文件夹：存放标注信息，images文件夹中每张图片都对应一个txt文件存放在此文件夹中，图片与标注文件的名称相同 test.tx
文章目录使用单GPU训练模型一，GPU设置二，准备数据三，定义模型四，训练模型 使用单GPU训练模型深度学习的训练过程常常非常耗时，一个模型训练几个小时是家常便饭，训练几天也是常有的事情，有时候甚至要训练几十天。训练过程的耗时主要来自于两个部分，一部分来自数据准备，另一部分来自参数迭代。当数据准备过程还是模型训练时间的主要瓶颈时，我们可以使用更多进程来准备数据。当参数迭代过程成为训练时间的主要瓶
实现"python指定gpu训练 os"的流程如下所示：
1. 安装必要的软件和库
2. 导入所需的库和模块
3. 指定要使用的GPU
4. 编写训练代码
5. 运行代码
下面将详细说明每一步需要做什么以及相应的代码：
### 1. 安装必要的软件和库
在开始之前，首先需要确保已经安装了以下软件和库：
- Python：用于编写和运行代码
- CUDA：用于GPU加速计算
- cuDNN：
在自己的 C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI 中的路径添加到环境变量 path 中，直接在cmd中输入 nvidia-smi 即可查看显卡的运行状态，在windows平台下直接通过监视器也可以查看显卡运行状态，尤其是win10的监视器还是很直观的
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2022-08-11 10:12:30
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作者 | 派派星为啥GPU利用率总是这么低上回说到，如何榨干GPU的显存，使得我们的模型成功跑起来了。但是，又一个问题来了，GPU的利用率总是一会99%，一会10%，就不能一直99%榨干算力？导致算力不能够完全利用的原因是数据处理的速度没有跟上网络的训练速度。因此，我们抓手在于提高数据的读取、预处理速度。定位问题首先，我们得先判断到底是不是数据读取、预处理阶段是整个pipeli
这篇文章主要介绍了 GPU 的使用。在数据运算时，两个数据进行运算，那么它们必须同时存放在同一个设备，要么同时是 CPU，要么同时是 GPU。而且数据和模型都要在同一个设备上。数据和模型可以使用to()方法从一个设备转移到另一个设备。而数据的to()方法还可以转换数据类型。从 CPU 到 GPU device = torch.device("cuda")tensor = tensor.to(dev
目前，深度学习已经进入大模型时代，虽然大模型有着诸多的其余深度学习模型无可比拟的优势，但是其庞大的规模却能让很多人望而却步，比如，训练一个大语言模型就是一件很困难的事。众所周知，目前的GPU内存是有限制的，就拿最有名的n卡来说，最大的内存容纳也只有80G，但是在训练大模型时，一个普通的训练过程其显存暂用量就有可能轻松超过80G，如果超过了80G后，我们就只能袖手旁观了吗？答案显然是否定
原文链接(https://mp.weixin.qq.com/s/5GC3kV2NCODE85FfFRfTqQ)1直接在终端中设定：shellCUDA_VISIBLE_DEVICES=1pythonmain.py2python代码中设定：pythonimportosos.environ"CUDA_VISIBLE_DEVICES"="0,1" 学习更多编程知识，请关注我的公众号：
原创
2022-08-18 16:00:10
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前言随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。来源于哔哩哔哩博主“霹雳吧啦Wz”，博主学习作为笔记记录，欢迎大家一起讨论学习交流。一、搭建EfficientNet网络示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。二、代码部分1.module.py----定义EfficientNet的网
前言大伙既然都来做这个了，那配个CUDA环境肯定是必不可少的了吧（笑）最前面的最前面，流程确定当前设备支持的CUDA版本安装CUDA Toolkit 和 GPU版的Paddlepaddle下载cuDNN Archive手动放置配套的cuDNN到指定文件夹测试1.确定当前设备支持的CUDA版本当然了，我这里默认了你是有安装NVIDIA驱动的，如果没有，你可以自己百度一下如何安装NVIDIA驱动，或者
有些时候，我们希望可以通过自己指定一块或者几块GPU来训练我们的模型，而不是用这种系统默认的方法。接下来将介绍三种指定GPU训练的方法。 我们现有的GPU个数如下所示： &
这两天在使用yolov3-tiny，记录下一些训练参数和其取值的意义。在不检测目标占比小的情况时，可以选用的yolov3-tiny模型1.模型训练参数yolo训练时输出的各项参数（这图用的是yolov3-tiny训练，所以只有16和23这二个yolo层），对比如上16层检测大的，23检测小的。count 是表示当前层与真实label正确配对的box数。其中所有参数都是针对这个值的平均值，除no o
Tensorflow&Keras下的GPU使用机制写作目的：结合自己踩过的坑，查了太多解决方案，记点笔记。1.问题描述 
导读在工业界一般会采用了tensorflow-serving进行模型的部署，而在模型构建时会因人而异会使用不同的深度学习框架，这就需要在使用指定深度学习框架训练出模型后，统一将模型转为pb格式，便于使用tensorflow-serving进行部署，本人在部署的过程中碰到了很多的问题。为此，文本对整个流程进行总结，首先介绍如何使用不同的深度学习框架构建模型，获得训练好的模型后将其转为pb格式的模型，
