ndarray 多维数组(N Dimension Array)NumPy数组是一个多维的数组对象（矩阵），称为ndarray，具有矢量算术运算能力和复杂的广播能力，并具有执行速度快和节省空间的特点。注意：ndarray的下标从0开始，且数组里的所有元素必须是相同类型ndarray拥有的属性
ndim属性：维度个数
shape属性：维度大小
dtype属性：数据类型ndarray的随机创建通过随机抽
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2024-04-03 14:56:04
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# 在PyTorch中实现ndarray在GPU中的运行速度
作为一名刚入行的小白，你可能对如何利用PyTorch的GPU加速有些困惑。本文将详细介绍如何在PyTorch中使用ndarray（NumPy数组）以利用GPU的运行速度。我们将通过一系列的步骤来实现这一目标，并通过代码示例逐步讲解。
## 流程概览
以下是实现ndarray在GPU中运行的流程：
| 步骤 | 描述 |
|---
原创
2024-09-10 05:57:12
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数组的修剪和压缩1. clip方法返回一个修剪过的数组, 就是将所有比给定最大值还大的元素全部设为给定的最大值, 把所有比给定义最小值还小的元素全部设为给定的最小值import numpy as np
a = np.arange(5)
print(a)
# [0 1 2 3 4]
print(a.clip(1,2))
# [1 1 2 2 2]2. compress方法返回一个根据给定条件筛选后
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2024-06-06 05:57:26
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通常，深度学习模型都是运行在GPU(图像处理器单元），因为它有SIMD并行化指令，所以能够快速处理图片。SIMD全称Single Instruction Multiple Data，单指令多数据流，能够复制多个操作数，并把它们打包在大型寄存器的一组指令集。其实CPU也可以使用SIMD指令，只不过GPU更擅长使用SIMD并行指令，GPU拥有更好地性能。Python的numpy库中矩阵运算会运用SIM
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2024-03-16 15:35:17
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# Docker在GPU上运行
## 简介
在深度学习和机器学习领域，GPU通常被用来加速计算，提高模型训练的速度。Docker是一个轻量级的容器化工具，可以帮助开发者快速部署、运行和管理应用程序。本文将介绍如何在GPU上运行Docker容器，并提供相应的代码示例。
## GPU支持
在Docker中运行GPU应用程序需要确保以下两点：
1. 硬件支持：服务器或个人电脑需要安装有支持CU
原创
2024-04-20 04:21:41
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ollama 在 GPU 下运行
本文将详细介绍如何解决“ollama 在 GPU 下运行”的问题，包括不同版本的对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展等内容。这些内容都将以直观的结构展示并配合适当的代码块和图形。
## 版本对比
首先，我们来看一下 ollama 不同版本在 GPU 支持方面的差异：
| 版本号 | GPU 兼容性 | 性能提升 | 兼容性分析
DataLoader是PyTorch中的一种数据类型。
在PyTorch中训练模型经常要使用它，那么该数据结构长什么样子，如何生成这样的数据类型？
下面就研究一下：
先看看 dataloader.py脚本是怎么写的（VS中按F12跳转到该脚本）
__init__（构造函数）中的几个重要的属性：
1、dataset：（数据类型 dataset）
输入的数据类型。看名字感觉就像是数据库，C#里面也有
1.导入numoy包import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt2.建立一个一维数组 a 初始化为[4,5,6], (1)输出a 的类型（type） (2)输出a的各维度的大小（shape） (3)输出 a的第一个元素（值为4）a = np.array([4, 5, 6])
print(type(a))
print(a.shape)
prin
x11、xserver看另一篇博客 openGL是一种规范，用于绘制图像OpenGL是Khronos Group开发维护的一个规范（也就是提供了一种接口），它主要为我们定义了用来操作图形和图片的一系列函数的API，需要注意的是OpenGL本身并非API。GPU的硬件开发商则需要提供满足OpenGL规范的实现，这些实现通常被称为“驱动”，它们负责将OpenGL定义的API命令翻译为GPU指令。Ope
模型通常具有许多很多参数。例如，流行的VGG图像分类模型有大约1.4亿个参数，分为16层！在运行推理(预测)时，你需要将输入数据(图像)传递到每个图层，通常将该数据乘以图层参数。在训练期间，你还必须稍微调整每个参数以更好地拟合数据。那是很大的计算量！CPU很擅长快速完成一些事情。 这通常很好，有足够的分支(如果用户这样做，那样做)，以及大规模并行性实际上不可能的其他顺序约束。GPU很好，可以做很多
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2024-03-04 09:49:18
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本文详细讲解了如何安装YOLOv5网络依赖的GPU版本的Pytorch，本人自从入坑YOLOv5后，前前后后配置了近10次环境，有时代码调好能跑了，放上一两个月再跑，竟然报错了！ 最近重装了一次电脑，重新配置了一遍环境，于是痛下决心要记录下配置环境中可能出现的问题，这里需要强调的是，我是在配好环境后写的这篇文章，大多图片是采用别人博客中的图片（在Refenrence中表明了出处，实在不想再重
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2024-08-28 16:30:24
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文章目录CUDAGPU并行化的工作流程：修饰符`__global__``__host__``__device__`内存分配 CUDA随着显卡的发展，GPU越来越强大，而且GPU为显示图像做了优化。在计算上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了，因此NVidia推出CUDA，让显卡可以用于图像计算以外的目的。host 指代CPU及其内存， device指代GPU及其内存。
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2024-05-02 21:19:20
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文章目录工具-numpy线性代数矩阵转置矩阵乘法矩阵的逆与伪逆单位矩阵QR分解矩阵的行列式特征值和特征向量奇异值分解对角线和轨迹求解线性标量方程组矢量化 工具-numpynumpy是使用Python进行数据科学的基础库。numpy以一个强大的N维数组对象为中心，它还包含有用的线性代数，傅里叶变换和随机数函数。线性代数numpy中二维的ndarray可以在Python中高效地表示矩阵，下面将介绍一些
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2024-03-29 08:39:27
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## Python程序没有在GPU运行
在机器学习和深度学习领域，使用GPU进行计算可以显著提高训练和推理的速度。然而，有时候我们会遇到一些问题，例如发现我们的Python程序没有在GPU上运行。本文将介绍一些可能导致此问题的原因，并提供相应的解决方法。
### 确认是否有可用的GPU
在开始排查问题之前，首先需要确认您的计算机上是否安装了GPU并且驱动程序已正确安装。您可以通过运行以下代码
原创
2023-09-30 06:31:16
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1.简介mmdetection是商汤科技（2018COCO目标检测挑战赛冠军）和香港中文大学开源的一个基于Pytorch实现的深度学习目标检测工具箱。 源码详情见GitHub mmdetection支持多种主流目标检测方法和backbone：ResNetResNeXtSENetVGGHRNetRPN✓✓☐✗✓Fast R-CNN✓✓☐✗✓Faster R-CNN✓✓☐✗✓Mask R-CNN✓✓☐
一、网络解析输入：416x416x3 输出：3个feature map：13x13x255、26x26x255、52x52x255（255 = 3x85 =3 x(4+1+80) ） 分别下采样32倍、16倍、8倍得到输出13x13x255、26x26x255、52x52x255，在MCCOCO目标检测竞赛中，小物体<32x32，大物体>96x96 13x13x255：13x13个gr
1.HotSpot内存模型简图详细图1.1 类加载子系统类加载子系统负责从文件系统或者网络中加载Class文件,class文件在文件开头有也定的文件标识ClassLoader(类加载器)只负责class文件的加载,是否运行看Execution Engine(执行引擎决定)加载的类信息存放在一块为Method Area (方法区)的内存空间,除了类的信息以外,方法去还会存放运行是的常量池的信息。（包
ollama在windows不能运行gpu的问题涉及多个方面，本文将逐步讲解如何解决这一难题，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展等内容。
### 版本对比
在讨论“ollama”在Windows上运行GPU的问题之前，我们先了解不同版本之间的特性差异。下面是不同版本的功能对比表：
| 版本 | GPU支持 | 运行稳定性 | 性能优化 |
|------|--
# 在GPU上运行HanLP的方案
## 问题描述
HanLP是一款流行的自然语言处理工具，但默认情况下它在CPU上运行。如果想要在GPU上运行HanLP，我们需要进行一些配置和修改。
## 解决方案
我们可以使用JVM参数来指定HanLP在GPU上运行。具体步骤如下：
1. 配置HanLP的JVM参数，指定使用GPU资源。可以通过以下代码示例来完成此步骤。
```java
// 设置JV
原创
2024-05-30 03:26:34
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目录何为嵌入（嵌套，Embedding）特点神经网络中的Embedding可能的应用Ref何为嵌入（嵌套，Embedding）嵌入是从离散对象（例如字词）到实数向量的映射。嵌入是一种相对低维的空间，您可以将高维矢量映射到这种低维空间里。通过使用嵌入，可以让在大型输入（比如代表字词的稀疏矢量）上进行机器学习变得更加容易。试想，在N分类任务中，每个标签是由N长度的one-hot向量组成，其中有许多冗余
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2024-05-12 21:37:08
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