# 如何解决 PyTorch CUDA 加速不够的问题
在深度学习的领域中，PyTorch作为一个强大的计算框架，其使用CUDA来加速计算是非常重要的。但即便是使用了CUDA，有时我们仍然会遇到性能不佳的问题。本文将指导你如何通过几个步骤来优化PyTorch的性能，并确保CUDA的使用达到最佳效果。
## 步骤概述
下面是我们将要遵循的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
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放假前决定出差，自然就要复制数据。最关键的就是要把虚拟机复制出来。当初搞虚拟机的时候，吾设置有点问题，一个虚拟机何种是200G。用USB复制的时候，速度只有30多MB。所以用了大约两个小时，才把虚拟机复制到移动硬盘上。这个急也没用啊。 当然，吾接口是USB2，USB3速度是快了点，也就一倍吧（体验上改善非常之大）。200G也要一个小时。所以，速度还是要大幅提升啊。现在硬盘大了，接口速度也...
原创
2021-08-07 13:35:38
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放假前决定出差，自然就要复制数据。最关键的就是要把虚拟机复制出来。当初搞虚拟机的时候，吾设置有点问题，一个虚拟机何种是200G。用USB复制的时候，速度只有30多MB。所以用了大约两个小时，才把虚拟机复制到移动硬盘上。这个急也没用啊。 当然，吾接口是USB2，USB3速度是快了点，也就一倍吧（体验上改善非常之大）。200G也要一个小时。所以，速度还是要大幅提升啊。现在硬盘大了，接口速度也...
原创
2022-02-07 14:00:14
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# Python多进程加锁的性能优化
在进行并发编程时，Python 的多进程（multiprocessing）模块常常用于实现并行计算。然而，有时即使使用了多进程加锁，性能仍然不够理想。本篇文章将带你逐步了解如何在 Python 中高效地使用多进程加锁，同时提升程序性能。
## 一、流程概述
首先，我们需要了解实现多进程加锁的基本步骤。以下是一个任务步骤的概览：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-21 07:18:33
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问题描述用Silverlight和WCF做上传图片，结果图片上传一半就报了错，然后屏幕右下角弹出“磁盘空间不足”的警告，发现C盘竟然只剩下十几兆的空间了。刷新一下页面，C盘空间又恢复了原来的大小（1G左右）。问题原因经过一番检查，发现Silverlight在调用Web服务的时候，每个请求都会在系统盘生成临时文件（在Win7下，位置是C:\Users\用户名\AppData\Local\Temp\）
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2024-07-19 17:30:26
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假如你不够快乐 也不要把眉头深锁 人生本来短暂 为什么 还要栽培苦涩 打开尘封的门窗 让阳光雨露洒遍每个角落 走向生命的原野 让风儿熨平前额 博大可以稀释忧愁 深色能够覆盖浅色
原创
2005-12-05 09:53:00
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torch.cuda.is_available函数总返回False问题解决一、问题描述（使用网上两种解决方法仍不能解决）1. 网上总结的方法一：根据自己cuda版本按照官网提供的安装命令安装pytorch2. 网上总结的方法二：去NVIDIA官网安装最新驱动二、问题分析三、解决方法 一、问题描述（使用网上两种解决方法仍不能解决）在import pytorch后，使用以下函数：torch.cuda
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2023-11-03 07:21:18
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查看GPU的运行状况程序运行中可以通过watch -n 0.1 -d nvidia-smi命令来实时查看GPU占用情况，按Ctrl+c退出通过nvidia-smi命令来查看某一时刻的GPU的占用情况1、训练阶段如果是训练时遇到该问题，说明模型的参数太多了，将模型的参数减少该问题就解决了，改小batch_size是不能解决的（我将batch_size设为1都没解决，而且报错时的内存数据都没变），因此
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2023-06-30 16:51:03
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前言亲，显存炸了，你的显卡快冒烟了！torch.FatalError: cuda runtime error (2) : out of memory at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1524590031827/work/aten/src/THC/generic/THCStorage.cu:58想必这是所有炼丹师们最不想看到的错误，没有之一。OUT OF MEMOR
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2023-07-31 23:39:31
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关于torch.cuda.is_available()一直返回False的解决办法本文主要提供不同与其他办法的一种解决办法，即作者亲身经历
使用 显卡NVIDA GeForce MX250问题原由最近在学习用pytorch实现训练模型，刚好学到使用pytorch进行GPU加速。但是通过上网查询不同的解决办法，但是torch.cuda.is_available()一直返回False，直到看见了知乎中
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2023-07-13 22:10:31
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# 如何查看PyTorch模型是否使用了CUDA
在进行深度学习训练的过程中，使用GPU加速是非常重要的。如果你是刚入行的小白，了解如何查看你的PyTorch模型是否正在使用CUDA将是一个基本但重要的技能。接下来，我们将详细讲解这个过程，包括步骤、代码以及必要的注释。
## 流程步骤
下面是查看PyTorch模型是否使用CUDA的流程步骤。
| 步骤 | 说明
## PyTorch调用CUDA反而变慢了：原因与解决方案
在使用PyTorch等深度学习框架时，GPU加速通常能显著提升训练速度。然而，许多用户在调用CUDA后却发现性能反而变慢。这一现象可能因多种因素引起，本文将探讨其中的一些原因，并提供解决方案。
### CUDA的工作机制
首先，我们需要了解CUDA的工作机制。CUDA是NVIDIA开发的并行计算平台，能够利用GPU对大量数据进行并行
原创
2023-03-07 09:57:59
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目录前言1. 了解你的系统环境和显卡——1min2. 确定相对应的Pytorch和CUDA版本——1min3. 安装CUDA——5-20min3.2 检查CUDA安装情况4. 安装Pytorch——5-25min4.2 检查Pytorch安装情况附录 前言WHAT？这篇文章在做什么：安装CUDA+Pytorch，用于深度学习。从陌生到了解、安装完成，摸索了近2小时，做个总结，希望有类似需求的人可
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2024-02-22 15:31:23
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一、安装pytorch1.预备工作——检查服务器上CUDA与NVIDIA的配置；（1） 使用以下命令来查看安装在服务器上的NVIDIA驱动程序版本：nvidia-smi这将显示有关安装的NVIDIA驱动程序的详细信息，包括版本号。 （2）使用以下命令来查看CUDA版本：nvcc --version本服务器上NVIDIA驱动程序版本：460.56；CUDA版本：11.22.正式安装（1）打开终端或命
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2024-08-07 16:45:48
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1.torch安装（1）准备工作 如果机器不带有英伟达的显卡则此步骤可以跳过1）查看机器显卡版本 cmd窗口输入nvidia-smi，查看驱动版本以及cuda版本 只需要注意驱动版本以及cuda版本即可2）下载cuda 根据上述查看的cuda版本到英伟达官网下载相应版本的cuda工具包（https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive） 下载cud
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2023-08-17 17:09:56
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# PyTorch中如何输出CUDA已经占用了多少内存
## 介绍
PyTorch是一个用于构建动态神经网络的开源深度学习框架。它提供了对GPU的支持，可以将计算任务迁移到CUDA设备上，以加速模型训练和推理。然而，在使用GPU进行深度学习任务时，了解当前CUDA设备的内存使用情况非常重要。本文将介绍如何在PyTorch中输出CUDA已经占用了多少内存的方法，并提供一个实际问题的解决示例。
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原创
2023-07-20 05:19:32
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文章目录1 安装CudaNote 安装失败的情况2 安装cuDNN3 安装Anaconda4 安装Pytorch5 使用Pycharm进行验证6 结束 1 安装Cuda进入 developer cuda: https://developer.nvidia.com/
之后自定义路径进行安装即可必装CUDA，其他情况自己选择自定义路径 Document与Development路径等待安装成功即可No
深入理解请参考：CUDA by Example: An Introduction to General-Purpose GPU Programming
1.CUDA是什么？ CUDA，Compute Unified Device Architecture的简称，由NVIDIA公司创立的基于他们公司生产的图形处理器GPUs（Graphics Processing Units,可以通俗的理解为显卡）
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2023-09-01 15:18:18
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Pytorch安装全流程背景一、查找自己电脑支持的最高CUDA版本驱动二、验证驱动程序版本和支持的最高CUDA版本是否符合三、进入pytorch官网找到合适的命令四、返回你的虚拟环境，输入复制的命令，等待安装五、验证安装六、借鉴博客 背景在运行一个starGAN项目时，突然报错AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled，也就是torc
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2023-08-18 13:52:00
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