一、前言目前是2023.1.27,鉴于本人安装过程中踩得坑，安装之前我先给即将安装pytorch的各位提个醒，有以下几点需要注意1.判断自己电脑是否有GPU注意这点很重要，本教程面向有NVIDA显卡的电脑，如果你的电脑没有GPU或者使用AMD显卡，请安装CPU版本的pytorch。AMD显卡本人并不清楚具体如何操作，不在此赘述。2.选择合适的pytorch版本，具体方法后面会说3.更新显卡驱动，最
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2023-10-21 18:42:31
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ARM Mac可以说是今年数码圈中最大的黑马，虽然目前对于它的大部分性能测试都停留在影视制作以及跑分，但就从这两点的表现来看，M1芯片的能耗比相比于传统的x86架构芯片要强上许多。对于一个初代产品来说，ARM Mac以及其搭载的M1 SoC仍然可以说是「出道即巅峰」。ARM Mac的庞大声量也影响到了Linux之父Linus Torvalds，尽管过去他一直是x86架构的忠实拥趸，但最近他也表示自
最近在调试
2410
的过程中，经常出现程序跑飞的现象，跟踪进行后发现。。。所以决定把它记录下来。 现象： 调试用的是技创ARM仿真器（兼容multi-ICE）和ADS1.2，板子外扩Nand
FLASH
（装有Bootload）和
SDRAM
。当将程序烧到
FLASH
运行时会出现无规律的死机。用仿真器仿真时情况是这样：当CPU复位后，第一次装载程序执行时
# PyTorch与AMD显卡的兼容性探讨
在深度学习领域，PyTorch作为一款广受欢迎的开源框架，已经成为许多研究者和开发者的首选。然而，当涉及到硬件兼容性时，尤其是AMD显卡（通常称为“A卡”）的支持情况，许多人仍然存在疑问。本文将探讨PyTorch是否可以在AMD显卡上运行，具体实现过程以及相关代码示例。
## 背景知识
PyTorch最初是为NVIDIA的CUDA架构开发的，CUD
经常会有人问我2K分辨率显示器我该买什么显卡？我个人认为哈，分3钟情况：(1)打LOL类似的腾讯游戏 NBA2K20之类的轻度单机游戏，显卡1660 Super在2K分辨率下是非常够用的。(2)办公+影音娱乐使用，大部分显卡都是支持的(比如很多年前的老卡HD7750 GTX750 GTX650及以上级别显卡)(3)打绝地求生或各种单机大型游戏，最低建议RTX2060 Super，预算多一些的可考虑
目前，大多数网吧电脑都是用的Intel处理器，很少有看到AMD的。很多关注电脑硬件，并去过网吧的朋友不禁会问：为什么网吧很少用AMD处理器？对于这个问题，下面“电脑百事网”简单谈谈我的一些看法。为什么网吧很少用AMD处理器？小编认为，主要有以下几个原因：1、Intel曾经是桌面CPU霸主，AMD口碑则不佳在2017年之前，也就是AMD Ryzen处理器发布之前，Intel吊打AMD近十年。主要是在
[翻译]神经网络简介人工神经网络（ANN）是一种计算模型，受人脑中生物神经网络处理信息方式的启发。由于人工神经网络在语音识别、计算机视觉和文本处理等领域取得了许多突破性的成果，所以吸引了机器学习研究和工业界的极大兴趣。在这篇博客文章中，我们将尝试开发一种特殊的人工神经网络，称为多层感知器。单个神经元神经网络的基本计算单位是神经元，通常称为节点或单元。它从其他一些节点或外部源接收输入并计算输出。每个
->目录 经过一系列的准备工作，接下来就将opencv应用程序在arm板子上跑起来。 启动板子进入Linux系统，首先将上一步交叉编译输出的opencv库拷贝到板子的/lib目录下，可以通过U盘，TF卡等外接设备挂载拷入，但这个拔
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2023-10-19 06:46:35
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linux下qt+opencv、arm端移植opencv团队要做一个嵌入式定位的项目，arm端的工作进行一些图像采集、图像预处理，及多种通信接口管理、GUI显示、人机交互等工作。首先先把opencv移植来进行一些实验测试。本文记录下在linux下移植opencv及arm端移植的过程。qt的安装过程参考前面转载的一篇文章 一、Linux下移植opencv配合qt使用（1）首先更
### ARM架构的CPU能跑Python程序
ARM架构是一种较为流行的处理器架构，广泛应用于移动设备、嵌入式系统以及个人电脑等领域。虽然ARM架构最初设计用于低功耗和高效率，但它也能够运行Python等高级编程语言的程序。
Python是一种高级、通用、解释性编程语言，被广泛应用于软件开发、数据分析、人工智能等领域。在ARM架构的CPU上运行Python程序，为开发者提供了更多的可能性和便
前言上一篇文章介绍了CentOS7安装的相关知识，本文将介绍CentOS7下安装MySQL;MySQL是Web世界中使用最广泛的数据库服务器。SQLite的特点是轻量级、可嵌入，但不能承受高并发访问，适合桌面和移动应用。而MySQL是为服务器端设计的数据库，能承受高并发访问，同时占用的内存也远远大于SQLite。此外，MySQL内部有多种数据库引擎，最常用的引擎是支持数据库事务的InnoDB。准备
前言本文介绍的开机自启动方法在Windows、Linux-x86、Linux-arm、Linux-mips等平台都测试运行正常首先无论是Windows还是Linux平台下想要在Qt程序中打开/关闭开机自启动，都要以管理员身份运行程序才行，Windows下就是右击程序，然后选择以管理员身份运行即可，Linux下就以sudo ./AppName命令启动程序Windows Wind
# PyTorch CUDA11 是否能在低版本的显卡上运行？
在深度学习领域，PyTorch 是一个备受欢迎的深度学习框架，而 CUDA 是 NVIDIA 提供的用于并行计算的技术。在使用 PyTorch 进行模型训练时，通常会利用 CUDA 来加速计算。然而，某些低版本的显卡可能无法完全支持最新的 CUDA11 技术。那么，PyTorch 是否能在这些低版本的显卡上运行呢？让我们一起来探讨一
# PyTorch 读取模型 在cpu上
PyTorch 是一个开源的机器学习框架，它提供了丰富的工具和函数来帮助我们构建和训练神经网络模型。在使用 PyTorch 训练好一个模型后，有时候我们需要将模型加载到 CPU 上进行推理或者部署。本文将介绍如何使用 PyTorch 读取模型并在 CPU 上进行使用。
## 读取模型
首先，我们需要将训练好的模型保存在磁盘上，这样我们才能够加载它。P
原创
2023-07-30 15:27:00
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去年在排查很多java应用的问题时候，看到一些现象是程序员对自己写完的程序所运行的环境了解很少，导致排查问题的时候会比较折腾，因此想到了写这个系列的文章。程序要提供功能给最终用户使用，代码只是其中的一个部分，它还需要依赖jvm、os、服务器硬件、网络、负载均衡等等来共同完成，在这个系列的文章中，将重点关注除jvm外的几个部分，更多的也只是一个科普作用，由于os我使用的都是linux，这个系列的文章
简介目前在做一个视频复原的相关工作，使用pytorch构建深度学习模型。在训练的过程中发现，数据集总共有6、7千对，使用单张2080TI训练600epoch至少要大概5天时间，而且时间很不稳定，有的训练可能要9天时间。这么长的训练周期让我不得不放几天假。在debug的时候发现，数据加载和预处理的过程花费了大量时间，因为计算都是在CPU上完成的。此外，预处理使用的multi progress经常会相
正文我们经常可以看到初学者在单片机论坛中询问他们是否可以在他们微不足道的8位机中运行Linux。这些问题的结果通常是带来笑声。我们也经常看到，在Linux论坛中，询问Linux运行的最低要求是什么。常见的答案是Linux需要一个32位架构和一个MMU（存储器管理单元），并至少1MB的RAM来满足内核的需求。本项目旨在（并且成功）粉碎这些概念。下图中您所看到的开发板基于ATmega1284P。我（歪
楼主是个闲的蛋疼的大学僧，在高中和大学的社团、工作室中长期搞单片机和嵌入式系统开发。刚接触树莓派时候是惊叹不已的，然后眼看香蕉派杨梅派橙子派荔枝派醋鳖派等等等等的“开源硬件”相继登场，也是一阵的兴奋，还有那些安卓电视棒路由器之类的乱七八糟的东西，也入手了不少板子来吃灰。当然本业还是搞单片机，之前也跑过st官方给103评估板的uclinux BSP包，可惜uclinux太大了，只能跑外扩flash上
作者 | Lysandre Debut
译者 | 陆离
出品 | AI科技大本营(ID: rgznai100)
【导语】自然语言处理预训练模型库 Transformers 实现了几种用于 NLP 任务的最先进的 Transformer 架构，如文本分类、信息提取、问题解答和文本生成等，它经常被研究人员和公司所使用，提供 PyTorch 和 Ten
# 使用ARM的Docker运行CentOS容器教程
## 引言
在本教程中，我将向你展示如何使用ARM的Docker来运行CentOS容器。如果你是一位刚入行的开发者，可能对于这个过程感到困惑。不用担心，我将逐步引导你完成整个过程。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个过程的步骤。以下是一个简化的流程表格，展示了实现“ARM的Docker能跑CentOS容器”的步骤。
| 步骤 | 描
