第一步 检查Python环境python -V第二步 通过pip安装jupyterpip install jupyter第三步 生成jupyter配置文件#root客户：
jupyter notebook --generate-config --allow-root
#非root客户
jupyter notebook --generate-config值得一提的是：windows环境下，并没有ju
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2024-04-22 18:18:26
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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]
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2024-05-02 23:17:24
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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
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2024-05-11 16:07:21
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1）MeshRenderer如何使用GPU Instancing的材质球正常合批2）关于AssetBundle加密，如何重新实现LoadFromFile接口3）移动端开放世界类型游戏中选择动态阴影技术以及优化方案组合4）Unity导出Gradle工程，如何防止gradle-wrapper.properties文件的更改被覆盖RenderingQ：MeshRenderer使用GPU Instanci
一、jupyter notebook是什么官网的介绍是：Jupyter Notebook是一个Web应用程序，允许您创建和共享包含实时代码，方程，可视化和说明文本的文档。 用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。简单的介绍就是：Jupyter Notebook是Ipython的升级版，而Ipython可以说是一个加强版的交互式 Shell，也就是说，它比在terminal里运行
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
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2024-05-22 19:26:03
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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 
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2024-02-26 18:44:54
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远程连接GPU服务器上的jupyter notebook近期由于要跑一些cv方向的代码，自己的电脑GPU太垃圾，根本跑不动。正好实验室有GPU服务器，配了2块Nvidia Geforce RTX 2080 Ti。然后就涉及到需要在自己的笔记本上远程连接服务器上的jupyter notebook来使用GPU服务器上的算力。以下分为单用户和多用户的解决方案。单用户就是1个账号上运行1个jupyter
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2024-08-12 13:11:30
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1、MMDeteceion初识MMDetection是一款优秀的基于PyTorch的深度学习目标检测工具箱，由香港中文大学(CUHK)多媒体实验室(mmlab)开发。基本上支持所有当前SOTA二阶段的目标检测算法，比如faster rcnn，mask rcnn，r-fcn，Cascade-RCNN等。读者可在 PyTorch 环境下测试不同的预训练模型及训练新的检测分割模型。根据 GitHub 项
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
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2024-10-25 17:40:01
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目录安装与打开jupyter notebook常见命令更改工作路径亲测成功方法一方法2方法3快捷键Jupyter Notebook如何导入代码 安装与打开安装Anaconda会一起打包安装。或者pip然后打开jupyter,会在默认浏览器(建议Chrome)打开jupyter。jupyter notebook常见命令1、常用的jupyter notebook一些命令如下：指的
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2024-02-29 12:03:54
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mmdetection调用模型训练 文章目录mmdetection调用模型训练转化数据集格式从labelme到coco首先data导进来改一下`coco.py`改一下`class_names.py`在模型跑了之后看生成文件然后掐了包版本设置`PYTHONPATH`diffustiondet模型模型训练跑完了检测模型yolo模型yolof模型 转化数据集格式从labelme到coco首先data导进
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
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2024-09-11 12:55:53
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零、背景：现有基于 Node.js 的项目，但需要整合 Data Science 同事的基于 python（jupyter） 的代码部分，以实现额外的数据分析功能。于是设想实现一个 microservices。下面介绍一些库的使用方法、自己写的 demo和遇到的坑，方便以后查阅。一、jupyter_kernel_gateway第一步，是想办法把 jupyter 文件当成一个 http server
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2024-07-03 09:54:15
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在深度学习的过程中，我们肯定会遇到一个问题，那就是神经网络太深导致参数过多，自己电脑的CPU带不动，即使带的动也需要非常多的时间，效率很低。近期我所在的实验室为了解决这个问题，在阿里云租了几台GPU服务器专门来给我们跑代码做实验，实验室里的师兄也帮助我们在PyCharm上配置完毕，但是笔者还是觉得PyCharm在可视化以及修改代码上没有Jupyter Notebook方便（当然如果喜欢PyChar
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2024-03-21 06:28:10
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Table of Contents1. tensorflow中表示设备的符号2. 记录计算图结点的分配3. 手动把结点分配到设备上4. 允许增加GPU内存5. 指定结点所在的GPU6. 使用多个GPU7. 允许程序弹性分配图结点8. 分配一定比例的显存1. tensorflow中表示设备的符号TensorFlow支持CPU和GPU这两种设备。它们均用字符串表示。例如："/cpu:0": 机器的CP
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2024-03-05 08:23:30
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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
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2024-04-24 15:35:52
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拿到了训练图片和标注文件xml开始按voc结构来构造自己的数据集--VOC
--Annotations
--ImageSets
--Main
--JPEGImages这里只列出关键的，之后还会建立一个labels目录（Ubuntu大小写有无空格好敏感!!!）这里面用到的文件夹是Annotation、ImageSet
刚配置Jupyter环境的绘图会存在不显示中文、中文显示乱码问题，花了一整个晚上搜寻了网上各种解决办法并疯狂尝试最后侥幸成功，办法总结下来基本分为两种：1.主流的解决办法是下载一个SimHei.ttf字体文件并配置进去。 主要参考原文链接：2.小众的解决办法是通过加几行代码来解决的。主要参考原文链接：Mac版Jupyter中 seaborn中文无法正常显示解决办法_seaborn无法显示
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2024-10-31 13:45:22
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