目录一、数据集处理流程1、LoadImageFromFile2、LoadAnnotations3、Resize4、RandomFlip5、Normalize6、Pad7、DefaultFormatBundle8、Collect二、代码中pipeline调用过程三、python中的 __call__和 __getitem__方法3.1 __call__方法3.1 __getitem__方法 一、数
文章目录第一步：安装anaconda第二步：安装虚拟环境第三步：安装torch和torchvision第四步: 安装mmcv-full第五步: 安装mmdetection第六步：测试环境第七步：训练-目标检测7.1 准备数据集7.2 检查数据集7.3 训练网络 第一步：安装anaconda参考教程：点击第二步：安装虚拟环境conda create --name openmmlab python=
# Pytorch训练时没有使用GPU的实现指导
在使用PyTorch进行深度学习训练时，有时我们可能需要在没有GPU的情况下进行训练。虽然使用GPU可以显著加快训练速度，但在某些情况下，使用CPU也是完全可以的，尤其是在开发、调试或处理较小数据集时。本文将指导你如何在PyTorch中实现CPU训练，并提供相关的代码示例和解释。
## 流程概述
首先，让我们概述一下实现“PyTorch训练时
## ollama 没有使用GPU的解决方案
当我第一次在使用 Ollama 进行模型推理时，发现它并没有利用 GPU，这令我感到困惑。因此，我决定记录下这个问题的解决过程，以便未来能随时参考。下面将详细阐述这一过程，从环境预检到故障排查，每一步都有重要的细节。
### 环境预检
首先，我需要确保我的系统环境符合 Ollama 运行的要求。使用思维导图来梳理系统信息：
```mermaid
一、背景这不仅仅是 Python 语言类进行机器学习解决性能问题的唯一，在使用 Java/Python 进行大数据处理时，有时候也会有遇到需要 GPU 来解决性能的问题。以作者的使用经验来看，在需要并行计算能力的程序里，CPU 再强壮也比不过 GPU 的加持。所以 GPU 很重要，但不了解的朋友们，可能一买来爱机，就急急忙忙地开发体验，却不知所以然，有可能是因为少干了几件事！非得要等开发了，才一堆
# PyTorch没有使用GPU
在深度学习中，GPU加速是非常重要的，可以显著提高训练速度。然而，有时候我们可能会遇到PyTorch无法使用GPU的情况。在本文中，我们将探讨PyTorch没有使用GPU的可能原因，并提供一些解决方法。
## 为什么PyTorch没有使用GPU
有时候PyTorch无法使用GPU可能是因为以下几个原因：
1. 没有正确安装GPU版本的PyTorch。
2.
原创
2024-05-23 04:28:51
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这篇文章是我在学习李沐《动手学深度学习》pytorch版“图像增广”的笔记。本节代码是在图像增广课程原代码上的改动。因为原代码适用于多GPU运行，在单GPU也可以运行。因为：train_batch_ch13 和 train_ch13 函数中使用了 PyTorch 的 nn.DataParallel 类，该类可以自动将模型在多个GPU上并行计算。在单个GPU的电脑上，nn.DataParallel
训练mmdetection 注：配置文件里的class_num=类别数+1，根据gpu数量修改学习率：8gpu:0.02,1gpu:0.0025 一、准备自己的数据拿nwpu数据集来举例，nwpu数据集文件夹中的内容是：images文件夹：存放数据图片 labelTxt文件夹：存放标注信息，images文件夹中每张图片都对应一个txt文件存放在此文件夹中，图片与标注文件的名称相同 test.tx
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2024-09-11 12:55:53
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ollama容器没有使用GPU的描述
在现代计算中，尤其是在机器学习和深度学习的领域，使用GPU（图形处理单元）来加速计算已成为一项重要技术。然而，有时我们会遇到“ollama容器没有使用GPU”的问题，这可能会影响模型的性能和响应时间。本篇文章旨在阐述如何解决这一问题。为了帮助更好地理解整个过程，我们将从背景出发，深入探索技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及扩展讨论。
背景描述
在处理
mmdetection调用模型训练 文章目录mmdetection调用模型训练转化数据集格式从labelme到coco首先data导进来改一下`coco.py`改一下`class_names.py`在模型跑了之后看生成文件然后掐了包版本设置`PYTHONPATH`diffustiondet模型模型训练跑完了检测模型yolo模型yolof模型 转化数据集格式从labelme到coco首先data导进
在这篇文章中，我们将探讨“windows ollama没有使用gpu”的问题。Ollama 是一个越来越多开发者使用的工具，当它未能有效利用 GPU 时，通常会影响到系统的性能和体验。了解这个问题的现象以及如何解决，是我们今天的主要目标。
### 问题背景
在使用 Ollama 进行模型推理或训练时，一些用户发现应用并未充分利用 GPU 资源。具体来说，当他们执行资源密集型任务时，监控显示 G
在使用 Ollama 的过程中，很多用户可能会碰到“ollama 没有使用到 GPU”的问题。这样的情况不仅会影响模型的推理速度，也会大大降低整体的性能表现。为了帮助大家解决此问题，本文将详细记录解决步骤和参考信息，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。
## 环境准备
首先，确保你的计算机系统与关键库版本兼容，才能支持 Ollama 使用 GPU 进行推理。以下是针
1.使用roslaunch加载一个世界模型roslaunch gazebo_ros willowgarage_world.launch运行效果如图： 下面看一下willowgarage_world.launch里的内容：<?xml version="1.0"?>
<launch>
<!-- We resume the logic in empty_world.l
深度学习中遇到的问题总结DAY 1前言yolov5facenetscipy版本带来的问题cv2.putText无法显示中文 前言时隔两年没有更新任何东西了，如今重新开始更新，以后每天我都会在CSDN中总结分享自己在深度学习当中遇到的问题以及解决方案。今天要总结的是yolov5+facenet实现人脸识别当中遇到的问题。yolov5yolov5在精度上领先yolov3，与yolov4差不多，但是在
前言如何在anconda创建mmdetection虚拟环境和用pycham为项目配置环境见（linux）mmdetection环境配置gpu+anaconda+pycham+ RTX2080ti 笔记
mmdetection链接 https://github.com/open-mmlab/mmdetection或mirrors / open-mmlab / mmdetection · GitCod
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2024-10-15 09:38:28
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虽然CPU仍然在不断发展，但是它的性能已经不再仅仅受限于单个处理器类型或制造工艺上了。和过去相比，CPU性能提升的步伐明显放缓了，接下来怎么办，成为横亘在整个行业面前的大问题。自2010年开始，单个CPU内核的处理能力就逐渐停止了增长的脚步，发热和噪声等和功耗相关的问题迫使处理器公司另辟蹊径，不再汲汲于推高时钟频率，转而在CPU中集成更多内核。多核设计的引入，下一代制造工艺对功耗和性能的改进，推
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2024-10-09 18:17:39
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1. 预训练模型 关于预训练模型，一般的检测都是使用ImageNet预训练的backbone，这是基本配置，官方也支持这种加载方式。 高级一点的的就是针对数据集做一次预训练：即将所有的目标裁剪出来，然后训练一个不错的分类模型，这样的初始化相比ImageNet就要好很多。 最后就是
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2024-06-22 15:33:54
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不使用内存格式化工具去格式化SD卡1.问题描述2.格式化过程 1.问题描述 当使用windows无法显示SD卡，使用常用的SD卡格式化软件需要你自己选择内存名称。遇到这种情况你可以采用下面的方法。本博客以window 10系统为例进行介绍。2.格式化过程 1.随便打开一个文件夹，找到界面左边的“此电脑”，然后右击，选择“管理”， 2.进入“计算机管理”，在打开的“计算机管理”窗口中单击“磁盘
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2024-09-06 15:33:15
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在“ollama”中确认是否使用了GPU是一个重要的任务，尤其是在深度学习和大型模型推理的上下文中。了解系统是否利用了GPU资源可以显著提高计算效率。因此，这篇博文将逐步指导你如何确认“ollama”是否正在使用GPU。
## 问题背景
在进行高负载的深度学习任务时，确保你的模型能够有效利用GPU不仅能够提升执行速度，还能减少计算成本。如果在“ollama”中没有成功启用GPU，可能会导致性能
在使用 Ollama 这样的 AI 项目时，有时候我们需要确认它是否在使用 GPU 进行计算，因为 GPU 的并行处理能力会明显提高推理速度。本文将详细探讨如何确认 Ollama 是否启用了 GPU 计算功能。
## 问题背景
在深度学习和 AI 计算中，GPU 提供了强大的计算能力，尤其是在处理大量并行任务时。Ollama 是一种基于生成模型的实现，它在训练和推理时可以显著依赖 GPU 的性能
