kubeflow中起notebook服务在kubeflow中使用notebook servers功能本质是起一个jupyter lab（当然，你可以选择其他jupyter的其他衍生产品）容器，在容器中起一个jupyter的服务。 所以在kubeflow中构建自己的notebook服务，你只需要按照如下步骤即可：第一步： 在ui界面中找到notebook servers的子界面第二步： 新建个人no
pytorch的GPU环境配置真的是相当简单啊，想之前受tf环境配置折磨的日子，简直要发疯。接下来是具体操作流程：查看显卡信息。在cmd框框中输入dxdiag 即可。注：貌似只支持Nvidia 的独显。进入cuda官网进行下载，各项选择如下图，最后点击Download，安装时按照默认安装。 安装完之后，可进行命令行窗口，输入nvidia-smi，查看cuda是否成功安装，即查看cuda版
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2023-11-18 22:52:28
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完整教程：深度学习环境配置（GPU条件&pytorch）如果是python小白，强烈推荐B站小土堆的视频，讲得很清晰（但需要花些时间）如果有些基础，跟着往下看就行。配置作用Anaconda灵活切换python运行环境、高效使用python包GPU软硬件：硬件基础（NVIDIA显卡）→安装显卡驱动程序→安装CUDAPytorch开源的python深度学习库Pycharm集成开发环境：编写及运
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2024-01-22 13:53:25
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法一： device=torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model=model.to(device)
x=x.to(device)
y=y.to(device) 法二：model=model.cuda()
x=x.cuda()
y=y.cuda() pytorch中单主机多GPUS训练和
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2023-11-18 22:51:50
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在Ubuntu系统中搭建GPU版pytorch环境1 搭建pytorch的GPU环境1.1 重装ubuntu自带的显卡驱动自带的显卡驱动可能没有办法使用nvidia-smi命令查看显卡信息打开终端，检测N卡和推荐驱动的输入：ubuntu-drivers devices安装推荐的驱动sudo ubuntu-drivers autoinstall安装完成后重启电脑现在输入nvidia-smi指令便不会
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2023-08-03 19:28:45
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之前⼀直使⽤ Tensorflow 训练模型，第⼀次训练Pytorch模型的时候，发现速度很慢，仔细观察，发现GPU 内存占⽤为0，基本没有使⽤GPU。AssertionError: CUDA unavailable, invalid device 0 requestedcuda不可⽤报错，现实没有有效的驱动可使⽤测试cuda是否配置正确import torchprint(torch.cuda.i
原创
2023-01-10 14:40:17
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之前CPU版的PyTorch安装的很顺利，最近在安装GPU版的PyTorch，遇到了很多麻烦，不过最终还是搞好了，在这里记录一下，以便以后再次用到。这里推荐使用离线安装的方法。写在最前面： 设置多环境，在每个环境下分别安装相应的Python和PyTorch版本，互不污染，方法如下：#创建新环境
conda create --name pytorch-gpu python=3.7
#激活环境
act
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2023-07-14 19:15:30
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点击上"蓝字"关注我们! 之前⼀直使⽤ Tensorflow 训练模型，第⼀次训练Pytorch模型的时候，发现速度很慢，仔细观察，发现GPU 内存占⽤为0，基本没有使⽤GPU。 测试cuda是否配置
原创
2022-07-25 09:08:26
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# 在 Ubuntu 上搭建 PyTorch GPU 环境的完整指南
搭建 PyTorch 的 GPU 环境听起来可能有点复杂，尤其是对刚入行的小白来说。下面将为你介绍在 Ubuntu 系统上搭建 PyTorch GPU 环境的完整流程，并逐步讲解每一个步骤的代码和操作。
## 流程概述
以下是搭建 PyTorch GPU 环境的基本步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称
原创
2024-08-08 14:50:07
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一、搭建虚拟环境 cuda安装成功：接下来把cudnn的bin、include、lib 这三个文件夹直接复制到cuda里面的cudnn文件夹中： 接下来配置环境变量： Anaconda prompt下安装：创建虚拟环境：conda create --name pytorch_gpu python=3.7激活虚拟环境pytorch_gpu：cond
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2024-03-08 19:44:36
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最详细的 Windows 下 PyTorch 入门深度学习环境安装与配置 （GPU版本）一、anaconda安装及虚拟环境创建1、下载Anaconda2、安装Anaconda3、创建虚拟环境二、电脑配置、GPU和CUDA准备工作1、查看电脑GPU型号、确定GPU算力2、根据算力确定CUDA版本3、前两步之前可更新显卡驱动三、 安装Pytorch1、CUDA版本选择2、验证Pytorch四、安装P
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2024-04-23 13:26:21
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# 如何搭建GPU版PyTorch Docker镜像
在深度学习和机器学习领域，PyTorch 是一个非常流行的框架。使用 Docker 来搭建 GPU 版的 PyTorch 镜像，可以让开发者轻松管理依赖环境和减少环境配置的问题。接下来，我会详细介绍如何实现这一目标，包括每一步的具体操作和相应的代码示例。
## 整体流程
在开始之前，我们先明确整体的流程。下面是实现 GPU 版 PyTor
文章目录前言部署环境硬件环境软件环境部署步骤细节说明开始部署最优实践部署异常权限问题max_map_count 部署环境硬件环境阿里云乞丐版， 单核2G内存！！！ 程序猿，懂得都懂！SWAP傍身，用时间换空间，2G的内存不够用，只能降低性能使用虚拟内存，谁让是猿呢？[root@Genterator ~]# cat /proc/cpuinfo | grep name | cut -f2 -d: |
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2023-08-21 14:18:35
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、Anaconda搭建流程1.Anaconda下载2.Anaconda安装3.Anaconda环境变量配置二、cuda搭建流程1.cuda下载2.cuda安装3.cuda环境变量配置三、cudnn搭建流程1.cudnn下载2.cudnn安装3.cudnn环境变量配置四、pytorch搭建流程1.pytorch安装2.p
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2023-11-18 20:45:49
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Kubernetes GPU使用指南
随着深度学习和机器学习等计算密集型任务的普及，GPU（Graphics Processing Unit）在容器化应用中的应用也愈发重要。Kubernetes作为目前最受欢迎的容器编排工具之一，也支持GPU资源的管理和调度。在本文中，我将向大家介绍如何在Kubernetes集群中实现GPU资源管理。
整个过程可分为以下步骤：
| 步骤 | 操作 |
| -
原创
2024-05-08 11:14:16
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觉得有收获，决定把笔记分享出来，希望对你会有一点点帮助首先要创建环境，我试的版本是python = 3.6命令 conda create --name yourEnv python=3.6，我觉得应该是没所谓，3.7、3.8、3.9应该都可以然后，这里面会有一个坑！！！创建环境完成后，不要着急安装pytorch！！！去pip list看一下自己的环境中是不是已经装了pytorch 的cpu版本！！
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2023-07-24 23:48:53
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step0.安装基本要求有nvidia的独立显卡显卡算力超过3.1即可安装CUDA，在这里查询显卡算力step1.查看显卡驱动右键桌面开始按钮，如下图所示：找到设备管理器在设备管理器里面找到显示适配器找到自己的显卡右键点击，然后点击更新驱动程序然后选择自动搜索更新的驱动程序软件step2. 安装CUDA选择合适版本的CUDA（下面安装的是CUDA10.2）GeForce RTX 30系显卡只支持C
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2023-07-24 07:14:43
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开篇量化开发首选的语言还是python, 还是那句话: 人生苦短，我用python. 把自己回测好的策略进行实盘交易，可以基于gekko 进行精交易，但是gekko的杠杆交易还有支持的平台不是很多，所以有些回测好的策略，还是通过python来进行实盘交易，那么今天我们来讲讲如何在ubuntu16.04服务器上进行部署环境的搭建。准备工作创建子用户当然我们也是可以在root用户下面进行操作的，但是后
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2023-08-30 15:10:02
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目录一、创建虚拟环境二、下载安装包三、遇到的坑前言 文章主要介绍安装GPU版本的Pytorch，自己在安装种也遇到了不少坑，在这里一一例举。前提是安装好Anaconda和Pycharm和CUDA。不推荐通过官网获取命令直接安装，如果不换源，下载速度慢，我换了清华源后，下载的CUDA版本的，清华源由于没有CUDA版本，每次都会自动装CPU版本，若
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2023-09-20 06:57:21
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目录一、安装显卡驱动1、查看显卡驱动型号2、下载显卡驱动3、查看GPU状态二、安装Visual Studio 2019三、安装CUDA1、下载对应版本的CUDA2、安装下载好的CUDA3、设置环境变量 四、安装cudnn五、安装anaconda六、安装PyTorch1、创建虚拟环境2、激活并进入虚拟环境3、安装PyTorch4、验证PyTorch是否安装成功注意：30系列的的显卡暂时不支
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2023-07-14 19:03:58
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