在Windows10下配置深度学习环境（tensorflow-gpu + CUDA & CUDNN）本文的基础建立在DUT汽院515教研室的师兄的教程之上，由本人总结更新，希望能帮到更多人，十分感谢师兄们的付出。CUDA的配置请参考本人的另一篇文章，我怀疑是老黄从中作祟，限制了国内用户对于CUDA的开发利用，具体解决方案将于明日更新，在知乎（cuda无法下载了吗？？？）中已经有一些朋友提供
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2024-08-21 10:43:25
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0.引子在深度学习框架GPU版本安装成功后，需要测试一下是否成功安装。GPU版本不像CPU版本的简单，CPU版本测试一般只需import一下测试是否能正确导入即可。GPU版本还需要测试CUDA或者GPU模块是否能正确调用起来。下面将介绍笔者常用框架的测试方法，包括TensorFlow，PyTorch，MXNet，PaddlePaddle。如果小伙伴有其他框架测试需求或者经验，欢迎在评论区指出。必要
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2024-04-15 13:23:05
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作者：凌逆战从事深度学习的研究者都知道，深度学习代码需要设计海量的数据，需要很大很大很大(重要的事情说三遍)的计算量，以至于CPU算不过来，需要通过GPU帮忙，但这必不意味着CPU的性能没GPU强，CPU是那种综合性的，GPU是专门用来做图像渲染的，这我们大家都知道，做图像矩阵的计算GPU更加在行，应该我们一般把深度学习程序让GPU来计算，事实也证明GPU的计算速度比CPU块，但是(但是前面的话都
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2024-03-08 08:59:47
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# Python测试调用GPU
在现代计算领域，GPU（图形处理单元）因其强大的并行计算能力而越来越受到重视。Python作为一种广泛使用的编程语言，提供了多种方式来调用GPU进行加速计算。本文将介绍如何使用Python测试调用GPU，并提供相关的代码示例。
## 为什么使用GPU
GPU最初设计用于图形渲染，但随着技术的发展，它们已经演变成一种强大的通用计算设备。GPU具有以下优势：
1
原创
2024-07-17 04:49:48
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开始学习tensorflow了，记录一下 提前说一下前面我已经安装好了nvidia的驱动以及 cuda cudnn，没有安装的话需要根据文档安装 cuda文档地址 cudnn安装文档 下面的教程根据官方文档记录 文档地址，python3, 我安装的时候出现一个问题，解决方法是一定要安装cuda9.0 cuda9.1会有问题，tf暂时不支持1. 安装libcupti-devlibcupti-d
# Python调用GPU测试指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何使用Python调用GPU进行测试感到困惑。本文将为你提供一个详细的指南，帮助你理解整个过程，并提供必要的代码示例。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装必要的库和工具 |
| 2 | 配置CUDA环境 |
| 3 | 编写Pyt
原创
2024-07-17 04:47:06
107阅读
# 如何实现Python代码调用GPU
## 1. 整体流程
```mermaid
journey
title Python代码调用GPU流程
section 准备工作
开发者准备环境
section 代码编写
开发者编写Python代码
section 调用GPU
开发者调用GPU进行加速计算
```
## 2
原创
2024-05-14 05:51:36
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Matlab是学术界和业界公认的高级编程语言，其优点在于编程复杂度低，缺点在于for循环的效率极低。为了利用Matlab已有的算法，降低编程复杂度，同时解决for循环效率低的问题，Matlab引入了Mex机制，使得Matlab可以调用C++编写的函数。CUDA是Nvidia推出的并行计算框架，基本遵循了C++语法规则。于是乎出现了Matlab调用CUDA的方法，称之为“MexCuda”。本文就Me
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2024-07-31 15:45:59
795阅读
# 测试GPU性能的Python代码
在进行机器学习、深度学习等计算密集型任务时，GPU的性能往往比CPU更为优越。因此，了解GPU的性能情况对于优化计算任务是非常重要的。本文将介绍如何使用Python代码测试GPU性能，并展示代码示例。
## GPU性能测试原理
GPU性能测试的原理是通过运行一系列计算密集型的任务来评估GPU的性能。通常使用的测试方法包括浮点运算性能测试、图形处理性能测试
原创
2024-07-07 04:15:51
360阅读
网站的加载速度是决定网站等级的重要因素，值得站长特别关注。原因很简单，没有人愿意为了打开一个网页而等老半天，换句话说，如果你的网站打开
速度很慢，将流失大量的访客，甚至出现多米诺效应的不良影响。在埋头深入代码中试图提高网站速度之前，先要确定导致网站访问速度缓慢的真正原因是什么。本
文收集了非常有用的WEB服务和工具，可以帮助你诊断和分析你的网站，让你更加全面的了解自己的网站性能。&
配置docker+vscode远程连接服务器端docker配置（pytorch+gpu）拉取镜像创建并运行容器docker配置换源（可选）安装ssh安装git（可选）vscode配置安装插件Remote - SSH其它插件可能出现的问题其它常用命令scp传送文件docker相关 服务器端docker配置（pytorch+gpu）拉取镜像查询服务器的cuda版本nvcc -V
去官网上查找自己服务
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2024-03-20 19:43:52
744阅读
# PyTorch 测试 GPU 正常调用
在深度学习领域，GPU 加速计算已成为常态。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它提供了 GPU 支持，使得训练和推理过程更加高效。本文将介绍如何使用 PyTorch 测试 GPU 并确保其正常调用。
## 环境准备
首先，确保你的系统中安装了 PyTorch 和 CUDA。你可以通过以下命令安装 PyTorch：
```bash
pip
原创
2024-07-19 12:51:27
67阅读
为方便日常的深度学习模型开发与测试，在自己笔记本上搭建一个深度学习的基础环境，便于学习AI使用。本人使用的笔记本配置是CPU为8代i5，显卡为GTX1060，内存为8G，基本上可满足日常的AI研究与学习。下面将介绍基础环境的搭建配置过程：
1、安装Ubuntu 18.04 （1）安装操作系统 从Ubuntu官网上下载最新的Ubuntu 18.04 LTS
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2024-07-24 10:14:56
403阅读
指令是处理器的语言，这个语言的格式决定了它和外界如何沟通，CPU如此，GPU也如此。 X86的指令是不等长的，1个字节的指令很多，很多个字节的也不少。早期版本的ARM处理器指令都是4个字节，为此曾被当年的手机巨头诺基亚批评占内存太多，聪明的ARM工程师加班加点，短时间内搞出了一套“指令减肥”方案，可以把很多常用指令编码为2个
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2024-05-06 15:26:41
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在调整超参数以使我的模型更好地执行时,我注意到每次运行代码时我得到的分数(以及因此创建的模型)都不同,尽管为随机操作修复了所有种子.如果我在CPU上运行,则不会发生此问题.他们将非确定性指向“tf.reduce_sum”函数.但是,对我来说情况并非如此.可能是因为我使用的是不同的硬件(1080 TI)或不同版本的CUDA库或Tensorflow.看起来CUDA库的许多不同部分都是非确定性的,并且似
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2023-09-20 13:39:27
173阅读
最近学校给了一个服务器账号用来训练神经网络使用，服务器本身配置是十路titan V，然后在上面装了tensorflow2.2，对应的python版本是3.6.2，装好之后用tf.test.is_gpu_available()查看是否能调用gpu，结果返回结果是false，具体如下：这里tensorflow应该是检测出了gpu，但是因为某些库无法打开而导致tensorflow无法调用，返回了fals
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2023-09-07 12:49:38
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# 机器学习中的GPU加速：实现与示例
随着大数据时代的到来，机器学习已成为数据科学的一个重要领域。由于模型训练通常需要处理大量数据和复杂计算，利用GPU（图形处理单元）进行加速成为了一种趋势。本文将介绍如何在机器学习中调用GPU代码以及相关示例。
## 什么是GPU？
**GPU（Graphics Processing Unit）**，也称为图形处理器，是一种专门用于处理图形和图像的处理器
原创
2024-08-22 05:26:48
135阅读
# PyTorch代码不调用GPU的探讨
在深度学习的发展中，GPU（图形处理单元）对模型训练的加速起到了至关重要的作用。PyTorch作为流行的深度学习框架，支持GPU加速，使得研究人员和工程师能够更快地训练模型。然而，有时由于环境问题、资源限制或其他原因，我们可能需要在CPU上运行PyTorch代码。本文将探讨如何确保PyTorch代码不调用GPU，并提供相应的代码示例。同时，我们还将用状态
# Python实例代码：如何判断是否调用GPU
近年来，随着深度学习和科学计算的迅猛发展，使用GPU（图形处理单元）来加速计算已经成为一项普遍的实践。Python作为一种高效的编程语言，已经成为了许多机器学习和深度学习框架的首选语言。那么，如何在Python中判断是否成功调用GPU呢？本文将通过示例代码为大家解答这一问题，并提供清晰的流程图和状态图。
## 1. 判断是否调用GPU的方法
CUDA编程： GPU与CPU之间使用全局统一内存的完整代码及编译最近碰到一个应用场景，需要从GPU访问host上创建的，一个很大的布隆过滤器（准确说是改进后的布谷鸟过滤器）。由于GPU卡上的显存有限，把整个过滤器复制到GPU卡显然不可能，于是想到用CUDA的全局统一内存来简化程序编写并提高性能。 由于以前没做过CUDA的编程，要从零开始学CUDA，还要进阶到用 统一虚拟内存寻址UVA，再到全局统
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2024-03-29 19:25:16
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