Google Colab特征
Colaboratory是一个 Google 研究项目，旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个Jupyter Notebook环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。 关于Jupyter Notebook的用法可以参考Jupyter Notebook入门
Colaboratory笔记本存储在 Google 云端硬盘中，并且可以共享，就如同您使
转载
2024-08-02 16:58:46
102阅读
薅资本主义的羊毛，使用免费的GPU，感觉不要太爽！
原创
2022-12-01 09:04:11
2502阅读
本文link一、前言不知道大家是否为了寻找免费GPU服务器而焦头烂
转载
2022-03-15 15:06:34
799阅读
本文link一、前言不知道大家是否为了寻找免费GPU服务器而焦头烂额。近些天，谷歌推出了Google Colab（Colaboratory）官方对其的说明是：Colaboratory 是一个研究项目，可免费使用。划重点，最重要的特点是 免费GPU！免费GPU！免费GPU！虽然不确定这个项目是不是永久的但这无疑给纠结在是否花大量钱租用GPU服务器进行研究的个人研究者带去了...
转载
2021-05-28 17:24:02
427阅读
本文link一、前言不知道大家是否为了寻找免费GPU服务器而焦头烂额。近些天，谷歌推出了Google Colab（Colaboratory）官·
转载
2021-07-31 15:37:15
2626阅读
特点优点1. 每天可以免费使用 Tesla T4 12 小时Wed Mar 8 05:57:41 2023
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 525.85.12 Driver Version: 525.85.12 CUD
得益于GPU强大的计算能力，深度学习近年来在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域取得了重大突GPU服务器几乎成了深度学习加速的标配。阿里云GPU云服务器在公有云上提供的弹性GPU服务，可以帮助用户快速用上GPU加速服务，并大大简化部署和运维的复杂度。如何提供一个合适的实例规格，从而以最高的性价比提供给深度学习客户，是我们需要考虑的一个问题，本文试图从CPU、内存、磁盘这三个角度对单机GPU云服务
转载
2024-03-27 20:39:11
222阅读
白嫖Colab运算资源 文章目录白嫖Colab运算资源一、Colab挂载云盘代码并运行模型二、Colab使用detectron2进行模型训练三、Colab使用MMDetection进行模型训练1、本地安装mmdetection（windows版）(放弃)2、ubuntu安装，一次性搞定四、常见问题汇总1、cannot connect to X server2、用量限额（Colab免费版支持12h）
转载
2024-08-01 13:08:34
305阅读
您只需要专注于深度学习本身，无需安装任何深度学习环境，零设置开启您的深度学习之旅。极客云，为深度学习而生，您只需简单几步操作即可测试和训练您的模型。1.上传代码和训练集数据（不收费）上传的数据将会被挂载到 连接后服务器的 /data 目录下2.选择适合配置，创建云服务器。我第一次配置时候选择最便宜的，来熟悉环境，下载所需软件包。3. 配置好云主机后，打开Jupyter Notebook
转载
2024-04-24 15:35:52
80阅读
原文: Benchmarking floating-point precision in mobile GPUs - Part II 投稿人：Tom Olson，2013 年 6 月 11 日 这是有关 GPU 中浮点质量的一系列博文中的第二篇，我的灵感源自 Stuart Russell&
因为TensorFlow训练时默认占用所有GPU的显存。这样如果有人想使用其他两个GPU跑程序，就会因为显存不足而无法运行。 所以需要人为指定显存占用率或指定使用单张显卡。一、根据 TF官网tutorial部分的Using GPUs，可以总结四种方法：第一种是使用 allow_growth，实现显存运行时分配。当allow_growth设置为True时，TF程序一开
转载
2023-10-06 23:00:08
256阅读
，然后我们的.py文件是不能直接运行的，可以以下命令运行。
原创
2023-01-07 00:26:28
2768阅读
内容提要第一部分:百度云主机GPU使用尝试第二部分:下载机的软件安装（下载机，低配置的机器，用来下载东西)第三部分:GPU机器的开通和查看第四部分:GPU机器的软件安装第五部分:GPU机器做实验第一，二，三部分参考上一篇博文 第四部分:GPU机器的软件安装参考老师第二课的cuda安装教程参考博客:前提:首先查看apt-get是否是国内:ok(把阿里云的追加形式copy进去,update和
转载
2024-05-07 18:20:14
111阅读
我们进行模型训练的时候需要用到GPU进行运算，但是穷酸蛤蟆的我并没有好的显卡，小小的1050Ti在大模型前面能跑报废 不过还好有kaggle——主要是为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库、编写和分享代码的平台。而我们使用的就是它免费提供的云服务器。需要kaggle是外国网站，以前国内可以访问只是不能上传数据，不过现在更新后只能了。使用教程输入网址://ka
转载
2024-04-26 19:25:05
194阅读
Colab简介Colab的使用界面类似jupyter notebook。运行于虚拟机(VM)上。虚拟机配置K80 GPU，12G内存，39G硬盘空间。缺点是最多只能运行12小时，时间一到就会清空VM上所有数据。这包括我们安装的软件，包括我们下载的数据，存放的计算结果。Colaboratory 是免费的 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。 支持&
转载
2023-08-08 12:06:33
241阅读
性能测试是程序员在学习软件测试技术的时候需要重点掌握的一个编程技术，下面我们就一起来了解一下，性能测试包含哪些常见测试方法。1、确保可重复的结果对于每个测试场景，运行相同的负载测试三次直到完成。对于这三种测试执行，不要调整或更改性能测试工具中的任何内容：不要修改运行时设置、不要修改测试脚本、不要修改测试的持续时间、不要修改负载模式，更不要修改性能测试环境。只允许数据重置或服务器回收，并且只允许在测
服务器的测试方法各种各样，服务器的型号更是纷繁。我们在这里只是简单解析一下Web型服务器测试方案。此服务器测试方案的着重点有两个方面：性能测试和功能与易用性测试。一下介绍服务器测试方案。在性能测试中，我们使用IXIA 1600T模拟用户访问Web服务器，采用的测试软件是IxWeb2.0。测试仪使用多个千兆端口通过D-Link DGS-3308TG千兆交换机与被测Web服务器相连。一台曙光I220-
导语
1.GPU的价值不止体现在深度学习，在高性能计算、人工智能、生物信息、分子模拟、计算化学、材料力学、系统仿真、流体力学、机械设计、生物制药、航空动力、地质勘探、气候模拟等领域，算法越来越复杂，需要处理的海量数据越来越巨大，高性能计算能力就显得尤为重要。近日为满足GPU服务器、高性能服务器、深度学习服务器、水冷工作站、水冷服务器、液冷工作站、液冷服务器等的高速运转，英伟达发
转载
2024-04-28 12:35:35
90阅读
如果你的Linux服务器突然负载暴增，告警短信快发爆你的手机，如何在最短时间内找出Linux性能问题所在？来看Netflix性能工程团队的这篇博文，看它们通过十条命令在一分钟内对机器性能问题进行诊断。概述通过执行以下命令，可以在1分钟内对系统资源使用情况有个大致的了解。uptimedmesg | tailvmstat 1mpstat -P ALL 1pidstat 1iostat -xz 1fre
转载
2024-04-24 23:53:20
70阅读
目录： 分类模型训练代码 分类模型测试代码 自定义损失函数 标签平滑 mixup训练 L1正则化 不对偏置项进行权重衰减 梯度裁剪 得到当前学习率 学习率衰减 优化器链式更新 模型训练可视化 保存和加载断点 提取Imagenet预训练模型的某层特征 提取imagenet预训练模型的多层特征 微调全连
转载
2020-03-16 19:36:00
243阅读
2评论
