1、安装Anaconda（激活虚拟环境用的）2、安装vscode（代码编辑器），并在其中配置Python3、使用Anaconda创建一个Python环境，如conda create python3.104、安装cuda和cudnn： 使用nvidia --smi查看自己电脑支持cuda的最高版本，比如我的电脑最高支持cuda11.6，那我就可以
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2024-07-10 05:27:33
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# 如何在Dockerfile中实现跑多个脚本
## 一、流程概览
下面是一系列步骤，告诉你如何在Dockerfile中实现跑多个脚本：
```mermaid
pie
title Dockerfile cmd跑多个脚本
"步骤1" : 25
"步骤2" : 25
"步骤3": 25
"步骤4": 25
```
步骤|操作
-|-
步骤1|在Dock
原创
2024-05-29 03:45:43
73阅读
Matlab是学术界和业界公认的高级编程语言，其优点在于编程复杂度低，缺点在于for循环的效率极低。为了利用Matlab已有的算法，降低编程复杂度，同时解决for循环效率低的问题，Matlab引入了Mex机制，使得Matlab可以调用C++编写的函数。CUDA是Nvidia推出的并行计算框架，基本遵循了C++语法规则。于是乎出现了Matlab调用CUDA的方法，称之为“MexCuda”。本文就Me
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2024-07-31 15:45:59
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# 如何调用GPU跑Python：解决深度学习中的数据处理问题
在现代机器学习和深度学习任务中，利用GPU加速计算是提升模型训练速度的常用手段。然而，许多人在调用GPU进行Python编程时往往会遇到各种问题，比如如何配置环境、安装相关库等。本文将通过一个具体的深度学习应用示例，展示如何调用GPU来加速数据处理，并附带必要的可视化和设计图来帮助理解。
## 环境准备
首先，我们需要确保机器上
指令是处理器的语言，这个语言的格式决定了它和外界如何沟通，CPU如此，GPU也如此。 X86的指令是不等长的，1个字节的指令很多，很多个字节的也不少。早期版本的ARM处理器指令都是4个字节，为此曾被当年的手机巨头诺基亚批评占内存太多，聪明的ARM工程师加班加点，短时间内搞出了一套“指令减肥”方案，可以把很多常用指令编码为2个
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2024-05-06 15:26:41
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配置docker+vscode远程连接服务器端docker配置（pytorch+gpu）拉取镜像创建并运行容器docker配置换源（可选）安装ssh安装git（可选）vscode配置安装插件Remote - SSH其它插件可能出现的问题其它常用命令scp传送文件docker相关 服务器端docker配置（pytorch+gpu）拉取镜像查询服务器的cuda版本nvcc -V
去官网上查找自己服务
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2024-03-20 19:43:52
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# Python调用CMD脚本的实现教程
## 简介
在开发过程中，有时候我们需要使用一些CMD命令来完成一些操作，如果能够通过Python代码来调用CMD脚本，将极大地提高开发效率。本教程将向你展示如何使用Python调用CMD脚本。
## 整体流程
下面是整个过程的流程图，我们将使用 `mermaid` 语法来标识。
```mermaid
sequenceDiagram
part
原创
2023-12-10 11:19:59
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背景：由于之前用python写的数据库导数据的程序略慢，而cups要导入的数据又很多很多，考虑到时效的要求，准备用oracle自带的sql loader把海量数据导入，编写好sql loader的控制文件（一种导入规则文件）之后，在cmd下执行命令：sqlldr ora_name/ora_passwd@ora_ip/orcl control=bsa.ctl就能按规则调用sql loader工具，把
作者：凌逆战从事深度学习的研究者都知道，深度学习代码需要设计海量的数据，需要很大很大很大(重要的事情说三遍)的计算量，以至于CPU算不过来，需要通过GPU帮忙，但这必不意味着CPU的性能没GPU强，CPU是那种综合性的，GPU是专门用来做图像渲染的，这我们大家都知道，做图像矩阵的计算GPU更加在行，应该我们一般把深度学习程序让GPU来计算，事实也证明GPU的计算速度比CPU块，但是(但是前面的话都
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2024-03-08 08:59:47
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目录如何在GPU上训练pytorch代码？1.需要将哪些数据送入gpu里呢？2. 如何将这三个部分送入gpu呢？如何确认程序是否在GPU上跑——查看GPU使用情况在Python代码中指定GPU设置定量的GPU使用量设置最小的GPU使用量PyTorchGPU利用率较低问题原因： 1.1 GPU内存占用率问题1.2 GPU利用率问题问题原因分析与总结记录：3.1 模型提速技巧如何在GPU上训
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2024-05-03 22:37:00
356阅读
文章目录一、基本命令1.启动服务2.停止服务3.连接数据库4.退出登录（断开连接）5.查看版本6.显示当前时间7.远程连接二、数据库操作命令1.创建数据库2.删除数据库3.切换数据库4、查看当前选择数据库三、表操作命令1.查看当前数据库中所有表2.创建表3.删除表4.查看表结构5.查看建表语句6.重命名表7.修改表结构四、数据操作命令1.增2.删3.改4.查五、查1.基本语法2.消除重复行3.条件
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2023-07-10 15:20:52
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老版本Docker中为什么不支持多个 FROM 指令Docker 17.05版本以后，新增了Dockerfile多阶段构建。所谓多阶段构建，实际上是允许一个Dockerfile 中出现多个 FROM 指令。这样做有什么意义呢？老版本Docker中为什么不支持多个 FROM 指令 在17.05版本之前的Docker，只允许Dockerfile中出现一个FROM指令，这得从镜像的本质说起。在《Dock
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2023-08-24 15:36:04
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# 使用Python脚本调用CMD连续执行cmd命令
Python是一种高级、通用、解释型编程语言，被广泛应用于各种领域，包括数据分析、科学计算、Web开发等。在Python中，我们可以通过`subprocess`模块来调用系统命令，并获取其输出。本文将介绍如何使用Python脚本调用CMD（Windows命令提示符）来连续执行多个cmd命令。
## subprocess模块
`subpro
原创
2024-07-05 04:12:55
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模拟Linux进程博主第一次写博客，不足的地方还请见谅！ 文章目录模拟Linux进程前言一、使用工具二、使用步骤1.创建相应的结构体2.源程序三、总结 前言正在学习操作系统，处于需要，便用c语言模拟了一下。一、使用工具博主在这里用的是Dev C++这款软件，如有需求可以私信找博主。呐，我一定会及时回复的哟！二、使用步骤1.创建相应的结构体代码如下：#include<stdio.h>
通过上一讲的讲解，相信你对上下文切换已经有了一定的了解了。如果是单个线程，在 CPU 调用之后，那么它基本上是不会被调度出去的。如果可运行的线程数远大于 CPU 数 量，那么操作系统最终会将某个正在运行的线程调度出来，从而使其它线程能够使用 CPU ，这就会导致上下文切换。 还有，在多线程中如果使用了竞争锁，当线程由于等待竞争锁而被阻塞时，JVM 通常会将 这个锁挂起，并允许它被交换出去
# MATLAB中如何利用GPU进行深度学习
在深度学习的训练过程中，计算需求通常非常高。使用图形处理单元（GPU）来加速训练是一个有效的解决方案。本文将介绍如何在MATLAB中调用GPU进行深度学习，针对一个具体的图像分类问题进行说明。
## 环境准备
首先，确保你的计算机上已安装CUDA支持的GPU，并且已安装了对应的MATLAB工具箱，例如深度学习工具箱和Parallel Comput
源码搭建LNMP环境后，可以开始安装ZABBIX了
1.下载zabbix软件包
链接：http://pan.baidu.com/s/1slcXw41 密码：k8jm
yum -y install lrzsz
利用linux自带的上传命令上传软件包到服务器目录上
2.安装依赖包，不然配置zabbix的时候会报错
的一 前言最近写了个又臭又长的代码来验证idea，效果还行但速度太慢，原因是代码中包含了一个很耗时的模块，这个模块需要连续执行百次以上才能得到最终结果，经过实测模块每次执行消耗约20ms，而且两次执行之间没有先后关系，为了保证系统的实时性，我决定将这一部分运算放在GPU上执行。二 环境配置（dirver CUDA + runtime CUDA）要想使用GPU加速计算，首先需要一块性能还可以的Nvi
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2024-04-17 15:19:00
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最近一直在安装 TensorFlow， 因为一直切换到 Ubuntu 系统比较麻烦，所以就尝试在Windows 系统上进行安装，发现下面这种方法进行安装十分方便。现在记录在这里。1. 可选如果想要安装GPU 版本，继续阅读，如果只想安装CPU 版本，可以跳过这部分a. 安装 CUDA ，根据自己的系统进行安装即可，版本可以从官网进行下载，也可以点击CUDA百度网盘下载, win10系统推荐下载cu
win10使用tensorflow和tensorflow-gpu时踩过的坑最初要使用tensorflow-gpu是因为要使用inception-resnet-v2，这个模型在cpu上跑，速度实在是太慢，两天跑1000个batch的样子，实在难受。于是搬出了我四年前的电脑（NIVIDA 840M）来准备用GPU跑。遇到了一些坑，一一解决了，记录一下。first最开始的时候，以为安装了tensorfl
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2024-04-03 08:53:05
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