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
# 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
一. 迭代器介绍1. 什么是迭代器     1.1. 迭代器指的是迭代取值的工具    1.2. 迭代是一重复的过程,每一次重复都是基于上一次的结果而来    #单纯的重复不是迭代   # i=0 # while True: # print(i)    # 迭代:重复+每次重复都是
# Pytorch程序是否可以在没有GPU的情况下运行? Pytorch是一个流行的深度学习框架,广泛用于训练神经网络模型。在许多情况下,我们会使用GPU来加速训练过程,因为GPU可以显著提高计算速度。但是,是否可以在没有GPU的情况下运行Pytorch程序呢?答案是肯定的,Pytorch也可以在没有GPU的情况下运行,只是运行速度可能会慢一些。 ## Pytorch在没有GPU的情况下运行示
原创 3月前
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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
知乎上看到一个问题很有意思:TensorFlow 真的要被 PyTorch 比下去了吗? ,大致看了下下面的回答,站队PyTorch确实不少。自己就尝试跑一下PyTorch,感受一下:安装Python3,直接去官网下载macOS版本的安装包即可;配置pip,国内可以配置阿里云的源,加快访问速度;配置如下:➜ ~ cat ~/.pip/pip.conf [global] index-url = h
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Cortex-A7 MPcore 处理器支持 1~4 核,通常是和 Cortex-A15 组成 big.LITTLE 架构的,Cortex-A15 作为大核负责高性能运算,比如玩游戏啥的,Cortex-A7 负责普通应用,因为 Cortex-A7 省电。Cortex-A7 本身性能也不弱,不要看它叫做 Cortex-A7 但是它可是比 Cortex-A8 性能要强大,而且更省电。ARM 官网对于C
ubutntu16.04 1660ti cuda cudnn安装环境说明Ubuntu安装显卡驱动安装主要代码cuda9.0安装小结:cudnn安装后续1小结:后续2 环境说明项目版本linuxubuntu16.04gpuNVIDIA 1660ticpuIntel i5-9400F显卡驱动430.64cuda9.0cudnncudnn-9.0-**-v7tensorflow-gpu1.8.*Ubu
文章目录学习记录环境起源尝试的过程效果总结 学习记录环境Win 10Premiere Pro cc2019NVIDIA GeForce 940MX导出视频大小53M,格式MP4起源在使用PR导出视频时,意外发现,CPU和核显的占用率都是100%,但独显占用率几乎为0,只有微小的跳动。也就是说独显虽然能工作,但是对视频渲染没有起到作用。 虽然说NVIDIA GeForce 940MX只是笔记本的入
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 RTX3060(暗夜精灵)等系列显卡正确配置Pytorch及其对于cuda和cudann版本的深度学习环境(避免由于版本不适应导致重装)如果你在跑深度学习时使用GPU加速时遇到以下问题:一、问题所在二、解决方法三、pycharm上重新配置pytorch 如果你在跑深度学习时使用GPU加速时遇到以下问题:GeForce RTX 306
回答:ps对电脑配置的要求主要是内存 、CPU 、硬盘,对于photoshop用户来说,在选择配件时所关注的重点应该是这样:内存 > CPU > 硬盘,显卡方面无需投入太多预算,入门独显或者核显就可以。一、photoshop电脑配置要求:CPU,cpu性能的好坏对于photoshop比较重要,但是不需要太高端。性能越高的CPU,photoshop处理的速度就越快,吃CPU的主要是滤镜这
Ubuntu16.04(GTX1660ti)cuda10.0和cudnn7.6环境配置 (环境乃一生之敌!!!)第一项:安装显卡驱动 1.下载显卡驱动,到https://www.nvidia.com/Download/index.aspx下载相应的驱动。 (相应驱动指的是和你的计算机所匹配的驱动,可在win下使用DxDiag查看) 2.查看cuda和驱动版本要求:https://docs.nvid
科普一下这一代新出现有关Max-Q的机制和设定,最后列出这一代显卡的天梯图,方便玩家查阅。【1】GTX16系Max-Q显卡介绍先看看GTX1660Ti Max-Q: Max-Q版的1660Ti,核心、流处理器和显存规格不变,核心频率从1455-1590MHz降到了1140-1335MHz。相比于这一代其他Max-Q显卡,1660Ti Max-Q的特殊之处在于显存和标准版保持一致,均为1
背景在部署实施zabbix代理的时候,最怕遇到客户有多个版本的Linux操作系统,比如有Redhat,Centos,Ubuntu或者Suse。不同的发行版本又有不同的版本,如redhat 6,redhat7,Suse11,Suse12等等,针对不同发行版的不同版本,我们需要根据源代码,在该操作系统版本进行编译后,生成可执行程序,然后分发到各自的大版本相同的操作系统上面去,进行实施监控。方法步骤其实
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接口管理服务yapi的docker安装1.简介2.部署2.1 Docker安装2.2创建一个自定义网络2.3数据库准备 MongoDB2.4启动 YAPI2.5 访问 1.简介YAPI是由去哪儿网移动架构组(简称YMFE,一群由FE、iOS和Android工程师共同组成的最具想象力、创造力和影响力的大前端团队)开发的可视化接口管理工具,是一个可本地部署的、打通前后端及QA的接口管理平台。YAPI
1. 基本配置Win10, 16G内存, NVIDIA GeForce GTX 1060 6GB已安装Anaconda 3, python 3.6.5 https://www.anaconda.com/distribution/#download-section 2. 安装步骤下载安装CUDA Toolkit根据GPU型号在NVIDIA官网查看是否支持CUDA,型号可从“我的电
EBP寄存器 在长期的编程和使用中,在程序员习惯中已经默认的给每个寄存器赋上了特殊的含义,比如:EAX一般用来做返回值,ECX用于记数等等。在win32的环境下EBP寄存器用与存放在进入call以后的ESP的值,便于退出的时候回复ESP的值,达到堆栈平衡的目的。(ESP用于访问栈顶) 应用以前说过的一段话: 原程序的OEP,通常是一开始以 Push EBP 和MOV
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Ansible:运维工作:系统安装(物理机、虚拟机)--> 程序包安装、配置、服务启动 --> 批量操作(程序升级) --> 程序发布  --> 监控 运维大致分为三个层面OS Provisioning:提供操作系统物理机:PXE、Cobbler虚拟机:Image Templates(映像文件模板)Con
如何在Kubernetes中运行Windows容器 随着Kubernetes的流行,许多开发者想知道是否可以在Docker中运行Windows容器。本文将向你介绍如何在Kubernetes中运行Windows容器,并提供相应的代码示例。 1. 环境准备 在开始之前,我们需要准备好以下环境: - Windows 10或Windows Server 2016以上的操作系统 - Docker Des
原创 8月前
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