在使用Ollama时，我遇到了“ollama没有用GPU”的问题，经过一番调查和测试，我决定将解决这个问题的整个过程记录下来，以便后续参考。
## 环境预检
首先，我检查了系统的基本要求，确保我的硬件和软件环境符合Ollama的运行条件。以下是我的系统需求表。
| 系统要求 | 版本 |
| ------------ | ---------------- |
在使用Windows系统中的Ollama工具时，许多用户会遇到“windows ollama 没有用GPU”的问题。这个问题让不少用户感到困扰，因为他们希望充分利用GPU的计算能力来加速模型推理和训练。接下来，我们将详细分析如何解决这个问题。
### 问题背景
许多开发者和AI研究人员在使用Ollama工具时，期望能够通过GPU来加速计算。他们在安装Ollama后，期待能够顺利利用NVIDIA
ollama 没有用到gpu，这个问题让我在配置和使用过程中遇到了一些挑战。在这篇博文中，我将分享自己解决“ollama 没有用到gpu”问题的整个过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和进阶指南。希望这能帮助到其他同样遇到问题的朋友们。
## 环境配置
在面对“ollama 没有用到gpu”的问题之前，我意识到首先需要确保环境配置正确。于是，我列出了所需的依赖和配置步骤，
为了帮助用户了解如何检查 Ollama 是否使用了 GPU，我们首先阐明问题背景，以便读者更好地理解背景情况，这将为接下来的内容提供必要的上下文。
## 如何查看 Ollama 有没有用 GPU
在处理机器学习和深度学习任务时，GPU 的利用效率对模型的训练和推理速度起着至关重要的作用。Ollama 作为一个现代化的机器学习框架，对 GPU 的支持使得处理大规模数据成为可能。然而，有时我们在使
Ollama 是一个基于 AI 的应用，能够利用 GPU 加速处理各类复杂的任务。很多用户在使用 Ollama 的过程中可能会疑惑如何判断程序是否在使用 GPU。本文将围绕这个问题展开讨论，具体讲解如何验证 Ollama 使用了 GPU，以及在这个过程中遇到的错误和解决方案。
## 问题背景
在现代深度学习和 AI 应用中，GPU 的使用是提高模型训练和推理速度的关键。Ollama 应用旨在利
# PyTorch 没有使用大 GPU
PyTorch 是一个用于深度学习的开源机器学习库，它提供了灵活的张量计算和动态计算图。然而，有些用户可能会在使用 PyTorch 时遇到一个问题：无法充分利用大型 GPU。在本文中，我们将解释为什么 PyTorch 可能没有完全利用大 GPU 的性能，并提供一些解决方案。
## 为什么 PyTorch 未能充分利用大 GPU？
PyTorch 的设计
原创
2024-04-08 04:15:51
69阅读
本文讲的是如何快速而不求完美地部署一个训练好的机器学习模型并应用到实际中。如果你已经成功地使用诸如Tensorflow或Caffe这样的框架训练好了一个机器学习模型，现在你正在试图让这个模型能够快速的演示，那么读这篇文章就对了。阅读时长： 10-15分钟使用前检查清单检查tensorflow的安装从 stdin 运行在线分类在本地运行分类把分类器放到硬编码（hardcoded）的代理把分类器放到有
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2024-09-03 10:16:11
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前言：一般地，微带结构的端口都用Lumped ports或Wave ports，下面将说明HFSS的端口设置原则。一、HFSS端口简介Wave Port – 外部端口– 通过传输线方式将信号加入结构中– 端口定义为传输线的截面，HFSS在端口处求解传输线的特性，得到特性阻抗，用于计算S参数– 传输线以端口的形状可以向后无限延展– 端口是理想匹配负载Lumped Port – 内部端口– 相当于测试
6.2.1 代码检查法 代码检查包括桌面检查、代码审查和走查等，主要检查代码和设计的一致性，代码对标准的遵循、可读性，代码逻辑表达的正确性，代码结构的合理性等方面；发现违背程序编写标准的问题，程序中不安全、不明确和模糊的部分，找出程序中不可移植部分、违背程序编程风格的问题，包括变量检查、命名和类型审查、程序逻辑审查、程序语法检查和程序结构检查等内容。 1.代码检查方式 (1)桌面检查 这是一
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2024-07-09 13:31:46
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# 在 PyTorch 中使用 GPU 的基本流程
在深度学习训练和推理时，使用 GPU 能显著提高计算速度。对于刚入行的小白来说，了解如何在 PyTorch 中使用 GPU 是一项重要技能。本篇文章将详细介绍如何确保你的 PyTorch 代码能够使用 GPU。以下是整体流程的概览：
## 流程步骤概览
| 步骤 | 描述 |
|----
原创
2024-10-23 03:54:59
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在我最近的深度学习项目中，遇到了一个常见的问题：Jupyter Notebook 运行时未使用 GPU。这让我意识到，要确保深度学习模型能够充分利用 GPU 的计算能力，需要一系列的预检、部署、安装和故障排查过程。下面是我整理的详细步骤和应对策略。
# 环境预检
在开始之前，首先需要确保计算机环境适合 GPU 计算。以下是我创建的思维导图，帮助我理清需要检查的项目：
```mermaid
m
指导教授：深圳技术大学 张阳（英特尔全球创新大使）作者：深圳技术大学 黎逸鹏（电子科学与技术2021级）本案例适用于x86以上英特尔平台1.1 简介本文章将在《自训练Pytorch模型使用OpenVINO优化并部署在英特尔开发套件》文章的基础上进行扩展，将介绍如何使用OpenVINO Python API对YOLOv5模型进行优化以及部署，完成YOLOv5目标检测任务。本文Python
在转换时间格式时，遇到以下问题：弹出对话框："2013-01-06 00:00:00" is not a valid date and time.在百度上查找，发现是本地日期格式设置的问题。解决方法：一是在程序中取日期格式，二是在使用程序时改变本地日期格式。特转载一篇文章。Delphi获得与设置系统时间格式在Delphi中，特别是在写管理系统软件时，经常要用到 FormatDateTime 以将
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2024-09-03 22:12:07
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最近专门寻找了一些关于架构师的资料看看,发现有相当一部分架构师是不做开发工作的.他们手头的工具基本上都是Rose, Visio, Word之类,很少直接使用Eclipse.不过我也不是太肯定架构师是不是真的就要脱离代码.以我的观点,架构师不是一定要写代码的,但其代码能力一定要强.是不是很矛盾?解决办法就是架构师参与开发,但不承担具体的开发任务,只对产品中存
Keras环境搭建本地环境 MacOS一、安装Anaconda1、下载Anaconda最新版本：官网下载地址
附：清华镜像源2、下载后直接安装，点击next3、检测版本打开终端输入conda --v，如显示如下，则安装成功。shiqingdeMacBook-Air:~ shiqingwang$ conda --v
conda 4.4.912二、安装Keras1、打开Anaconda-Navigat
YOLOAir库使用（四）YOLOAir：面向小白的目标检测库，更快更方便更完整的YOLO库模型多样化：基于不同网络模块构建不同检测网络模型。模块组件化：帮助用户自定义快速组合Backbone、Neck、Head，使得网络模型多样化，助力科研改进检测算法、模型改进，网络排列组合，构建强大的网络模型。统一模型代码框架、统一应用方式、统一调参、统一改进、易于模块组合、构建更强大的网络模型：内置YOLO
文本的主要内容是：使用SDL显示一张BMP图片，算是为后面的《显示YUV图片》做准备。为什么是显示BMP图片？而不是显示JPG或PNG图片?因为SDL内置了加载BMP的API，使用起来会更加简单，便于初学者学习使用SDL如果想要轻松加载JPG、PNG等其他格式的图片，可以使用第三方库：SDL_image
png转bmp将之前的png图片转成bmp图片
先通过 ffprobe in.png命令查看p
# 检验PyTorch是否使用了GPU
在使用PyTorch进行深度学习任务时，我们通常会想知道模型是否使用了GPU来加速计算。本文将介绍如何检验PyTorch是否使用了GPU，并通过一个实际问题来展示如何应用这个技巧。
## 实际问题
假设我们要解决一个图像分类问题，我们已经训练好了一个CNN模型，现在我们想要对一张图片进行预测，同时希望可以利用GPU来加速计算。
## 解决方案
首先
原创
2024-07-01 06:54:06
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# 如何实现“mysql源码没有用”的功能
在我们进行开发的时候，可能会遇到某些依赖或功能失效的情况，例如“mysql源码没有用”。为了解决这个问题，我们需要采用系统的步骤来排查和解决。在本文中，我将教会你如何实现这个功能。以下是整个流程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-08-09 12:37:03
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# Android onTouchEvent无效的原因及解决方法
Android开发中，处理触摸事件是构建用户交互的重要部分。通常，我们会在自定义(View)控件中重写`onTouchEvent`方法来响应触摸事件。但有时我们发现`onTouchEvent`方法并没有被调用，这让我们陷入了困惑。本文将探讨`onTouchEvent`无效的原因以及解决方法，并提供相关代码示例。
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