pycharm版本必须是专业版工欲善其事，必先利其器。 很多童鞋都是在本地编写和调试代码，然后再将代码通过某种方式传到服务器上，用vim修修改改然后运行。先不说本地和服务器手工维护和同步两份代码劳心劳肺，若不是对vim编辑文件得心应手也自然会费时费力。因此，强烈推荐写python的同学用pycharm远程链接远程服务器，下面具体讲讲如何连接。首先，说明，想要pycharm链接远程服务器，必须是pr
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2023-11-29 01:00:41
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如何让 GPU 跑 Java
引言：
在大数据处理和机器学习等领域，GPU 的并行计算能力被广泛应用。然而，Java 作为一门通用的编程语言，其原生并不支持 GPU 计算。本文将提出一个项目方案，来实现让 GPU 跑 Java 的目标。
项目方案：
为了让 GPU 能够运行 Java，我们可以借助第三方库 JCuda，它是一个针对 Java 的 CUDA 库。CUDA 是 NVIDIA 开发的
原创
2023-12-29 08:41:58
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如何使用自己电脑上自带的GPU来运行pycharm中的程序准备工作：在代码中指定gpu来运行第一步：cuda的安装第二步：mxnet的安装第三步：可能的numpy问题附1：如何回到CPU模式附2：如何判断自己是否在用GPU 准备工作：在代码中指定gpu来运行如果需要用gpu运行代码，必须先在代码中指定gpu，即将相应的值存储在显存上，这是第一步 1.默认情况下，数据都是存放在内存上，如x = n
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2023-09-01 10:56:45
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# 如何检测PyTorch是否在GPU上运行
PyTorch是一个开源深度学习框架，它提供了很好的GPU加速，可以让我们更快地训练深度神经网络模型。在PyTorch中，我们可以通过一些简单的方法来检测模型是否在GPU上运行。
## 检测GPU是否可用
首先，我们需要检测当前系统是否有可用的GPU，可以使用如下代码：
```python
import torch
if torch.cuda
原创
2024-04-13 06:01:14
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重 叠 GPU 和 CPU 执 行 相对而言，实现GPU和CPU执行重叠是比较简单的，因为所有的内核启动在默认情况下都是异步的。因此，只需简单地启动内核，并且立即在主机线程上实现有效操作，就能自动重叠GPU和CPU执行。 接下来的示例主要包含两个部分：1.内核被调度到默认流中；2.等待GPU内核时执行主机计算。#include <stdio.h>
#include <cuda
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2024-02-24 23:04:57
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创建环境下载gpu版pytorch前言本篇文章是根据自己调试的过程所做的总结，主要目的是为了用gpu去跑深度学习的模型，所以需要下载pytorch的gpu版本，但是当中出现了很多错误，所以这里给出一版经试验成功的解决方案。GPU准备：下载CUDA,CUDNN这个主要是在官网上找到对应版本，许多之前的博主的方法都是一致的：第一步，是在桌面点击右键会出现NVIDA控制面板的选项，点击会出
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2023-11-23 20:37:23
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strings"/cpu:0": 机器中的 CPU"/gpu:0": 机器中的 GPU, 如果你有一个的话."/gpu:1": 机器中的第二个 GPU, 以此类推...matmul中 CPU 和 GPU kernel 函数都存在. 那么在 cpu:0 和 gpu:0 中, matmul operation 会被指派给 gpu:0
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2024-04-20 21:38:27
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笔者笔记本双硬盘：128G+1T。4G内存。一、准备工作1、下载镜像文件，也不多说。可以提供一个网址：http://releases.ubuntu.com/14.04.5/ 。一般下载桌面版。2、软碟通制作U盘启动盘。这里就不多说。详细步骤见链接：https://cn.ultraiso.net/jiaocheng/ke-lu-guang-pan.html 。PS：下载安装完后打开，点击免费试用就好
记录：如何跑起来别人开发的django项目第一步：pycharm换成专业版，专业版才支持django 在pycharm专业版中，设置django的环境，设置服务器的一些参数配置，见文第二步： 一键安装requirements.txt里的依赖包 ： pip install -r requirements.txt如何生成项目的requirements.txt的请参考博文 第三步：启动项目 直接点击py
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2024-04-29 12:53:19
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最近入手一台GTX 1070的笔记本，手痒想在win10上试下GPU跑模型，所以就有了接下来的安装GPU版mxnet的坎坷历程，经过多重试验终于搞定了python和R安装mxnet，现将主要点记录如下:本人主要参考这2篇博文：1.安装vs2013或vs2015如果安装的是vs2013，则需要增强vs对C++11的支持：下载Visual C++ Compiler Nov 2013 CTP卸载”Mic
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2024-09-19 21:55:17
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Nerf三维重建Pytorch使用Pycharm运行0基础教程你好！ 这里是“出门吃三碗饭”本人，本文章接下来将介绍如何从0运行2020会议Nerf的Pytorch版本，让你自己动手渲染第一个三维模型。视频解说可以关注B站，搜索 出门吃三碗饭 ，即可找到对应视频（预计11.24更新），另外可以关注《AI知识物语》 公众号获取更多详情信息。 讲解视频链接如下讲解演示视频第一步，理所当然的是获得Ner
我的程序使用多线程处理复杂的数据运算操作我想再想做一个进度条来告诉用户 当前进度请问有什么好方法，该如何作，最好有个程序例子在读取大型文件或者其它大批量数据输入操作时，希望能够通过一个进度条显示当前的进度，现在在Java中非常容易实现，仅仅需要几行代码即可。Java的swing包提供了ProgressMonitorInputStream类，该类提供了自动地弹出进度窗口和事件处理机制。使用这个类也非
Windows下在pycharm中的tensorflow和cuda安装教程需要安装的软件：1、CUDA Toolkit： CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。（只有安装cuda才能让显卡支持tensorflow的运行） 2、cuDNN：是NVIDIA打造
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2024-05-06 20:45:12
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# PyCharm 和 PyTorch GPU 查看指南
如果你刚刚入行并希望在 PyCharm 中查看 PyTorch 使用的 GPU，那么你来到对的地方。本文将向你展示整个过程，包括每一步的详细操作和代码示例。
## 流程概述
首先，我们来看看实现的流程，便于你更好地理解每个步骤。
| 步骤号 | 步骤描述 | 代码示例
原创
2024-10-27 03:54:59
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# PyTorch 如何让 GPU 平稳运算
使用 PyTorch 进行深度学习训练时，充分利用 GPU 是提升运算效率的关键。然而，GPU 的高效利用并不是一件自然而然的事情，往往需要采取一些策略来确保其平稳运作。本文旨在探讨如何实现 GPU 的平稳运算，并通过一个具体的代码示例来演示这一过程。
## 1. 问题背景
在深度学习任务中，常常会因为数据加载、模型训练等多个环节的不同步而导致
原创
2024-09-20 06:49:48
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用了很久的spyder，一直有一些问题，体验感不是很好：1.自动提示功能不齐全，有时甚至失效2.不能直接本地代码同步到服务器（网上介绍的一种方法我尝试失败....）3.要使用远程服务器的GPU，本地的代码通过xshell上传到服务器之后还要修改一些文件路径（数据），操作太麻烦网上了解了一下，发现pycharm在与服务器同步的功能上比较强大，决定弃用spyder了。自己摸索了很久，终于是成功了，决定
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2023-11-29 20:01:18
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CUDA优化The method of CUDA to improve performance:1.block size to increase occupancy 2.对其和合并 increase the 内存事物使用率. 3.减少分支化 4.展开 unrolling（一般是最有效的方法） 5.尽量使用共享内存，但要避免共享内存的冲突（正确使用共享内存）可扩展性可扩展性也是很重要的，即增
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2024-03-23 17:43:58
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说在前面：这篇是记录贴，因为被配置环境折磨了大半天，所以记录下来下次方便配置，有点像流水账，有不懂的地方可以评论问。 环境： 系统：Windows11 显卡：1660Ti1、安装pycharm这里跳过，随便在网上找个教程就行，记得安装社区版。2、安装AnacondaAnaconda官网：https://www.anaconda.com 清华大学开源镜像下载：https://mirrors.tun
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2024-09-26 09:22:49
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建立国内镜像通道命令行中输入如下命令conda config --add channels http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda c
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2024-07-24 16:00:12
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cgo 使得在 Golang 中可以使用 C 代码。
Hello World
为了有一个较为直观的了解，我们来看一个简单的例子，创建文件 main.go：
package main
/*
#include <stdio.h>
void sayHi() {
printf("Hi");
}
*/
import "C"
func main() {
C.
