Docker安装使用安装依赖包sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common添加 Docker GPG 密钥curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/
# Docker启用容器挂载GPU
## 简介
Docker是一种流行的容器化平台，它提供了隔离、可移植和可扩展的环境来运行应用程序。GPU（图形处理器）是一种强大的硬件设备，广泛用于机器学习、深度学习和其他需要大量计算资源的任务。本文将介绍如何在Docker中启用容器挂载GPU，以便在容器中使用GPU进行计算。
## 硬件要求
在开始之前，请确保您的系统具备以下硬件要求：
- NVID
# 如何在PyTorch中验证GPU是否可用
在深度学习中，使用GPU加速训练是提高模型性能和减少训练时间的关键。对于刚入行的小白来说，首先要确保你的环境配置正确，并确认PyTorch能够识别你的GPU。本文将详细介绍如何在PyTorch中验证GPU是否可用的流程。
## 一、流程概览
首先，我们将整个验证过程分解为几个步骤，方便你理解和执行。具体步骤如下：
| 步骤 | 操作
# 项目方案：深度学习GPU使用情况的查看
## 项目背景
在深度学习任务中，为了加速模型训练和推理过程，通常会使用图形处理单元（GPU）来提高计算性能。但是，在实际应用中，我们需要确认是否正确地配置和使用了GPU资源。因此，本项目旨在提供一种方案，用于查看深度学习模型是否使用了GPU。
## 项目目标
开发一个简单的工具，能够检测深度学习模型是否在GPU上进行计算，并提供相应的使用情况。
目录一、安装NVIDIA驱动二、安装CUDA三、安装CUDNN一、安装NVIDIA驱动首先去NVIDIA官网下载自己机器显卡对应的驱动安装包，安装的驱动要和安装的CUDA版本对应，对应关系见下表：下载完成后，执行以下操作：# 1.对驱动文件赋予权限
sudo chmod 777 NVIDIA-Linux-x86_64-xxx.run
# 2.禁用nouveau驱动
sudo gedit /etc/
一、验证自己的电脑是否有一个可以支持CUDA的GPU在终端中输入命令： $ lspci | grep -i nvidia ，会显示出你的NVIDIA GPU版本信息， 然后去CUDA的官网查看自己的GPU版本是否在CUDA的支持列表中。二、选择安装方式这里采用runfile安装方式。下载cuda安装包：cuda官网下载，根据系统信息选择对应的版本，runfile安装的话最后一项要选择 runfil
如何查看PyTorch是否使用了GPU
# 引言
在深度学习中，使用GPU进行计算可以大幅提升训练和推理的速度。PyTorch是一个广受欢迎的深度学习框架，支持使用GPU进行计算。然而，在使用PyTorch进行开发时，我们需要确保代码是否正确地利用了GPU。本文将介绍如何查看PyTorch是否使用了GPU，并提供一个具体示例。
# 1. 查看PyTorch是否使用了GPU
要查看PyTorch
基本使用安装：要仅为CPU安装当前版本：
$ pip install tensorflow将GPU包用于 支持CUDA的GPU卡：$ pip install tensorflow-gpu使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:
使用图 (graph) 来表示计算任务.在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.使用 tensor
Telnet实验一、实验环境本实验在华为模拟器完成二、网络拓扑图三、地址分配注：在此实验中，将路由器配置为Telnet服务器，用路由器实现远程的登录访问配置Telnet服务器的IP地址上面的截图中表示配置Telnet的GE0/0/0接口的IP地址设置为192.168.1.2，子网掩码为24位，GE0/0/1接口的IP地址为192.168.2.1，子网掩码为24位配置R2路由器的IP地址上面的截图表
在Linux系统中， /proc 目录下提供了很多的文件来显示系统的软硬件信息。如果想了解系统中的CPU提供者及相关配置信息，可以查看 /proc/cpuinfo 。比如我们要获取物理CPU的数量、每个物理cpu的核心数、是否开启超线程等信息。首先要搞清楚物理CPU、核心数、逻辑CPU数的概念：① 物理CPU数量（physical id）：主板上实
Metal 框架支持 GPU 加速高级 3D 图像渲染，以及数据并行计算工作。Metal 提供了先进合理的 API，它不仅为图形的组织、处理和呈现，也为计算命令以及为这些命令相关的数据和资源的管理，提供了细粒度和底层的控制。Metal 的主要目的是最小化 GPU 工作时 CPU 所要的消耗。Metal Programming GuideMetal 是针对 iPhone 和 iPad 中 GPU 编
在MySQL中，我们可以通过查询information_schema数据库的表来查看外键约束是否启用了。
首先，我们需要连接到MySQL数据库，然后选择相应的数据库，比如我们选择的数据库为test:
```sql
USE test;
```
接下来，我们可以使用以下SQL语句查询表的外键约束信息:
```sql
SELECT
TABLE_NAME,
COLUMN_NAME,
C
# PyTorch中如何查看是否使用了GPU
在进行深度学习模型训练时，利用GPU进行加速是非常普遍的做法。PyTorch作为一种流行的深度学习框架，提供了简单的方法来检查是否使用GPU。本文将介绍如何在PyTorch中查看是否成功使用GPU，并提供相应的代码示例。
## 1. 安装PyTorch
在开始之前，请确保你的系统上已经安装了PyTorch。可以通过以下命令安装：
```bash
许多朋友买来了3D打印机，但却不知道如何下手，其实，3D打印机远远没那么复杂。那么，今天就来简单说一下3D打印机怎么用? 第一步：创建模型 想要玩转3D打印，最重要也是必不可少的环节就是建模!现在可以绘制三维图形的软件有很多，关键是要看它是否能够生成.stl格式的文件，像AutoCAD、3Dsmax、solidworks等这些比较常用的3D制图软件都是可以输出或者转换成STL格式的。
Create by Jane/Santaizi 03:57:00 3/14/2016 All right reserved.速查手册基于 CUDA 7.0 toolkit documentation 并对原文进行了精简.3.2.4 Page-Locked Host Memory在Host CPU程序中划出的内存区域供多GPU设备共享使用使用方法：cudaHostAlloc() , cudaFree
## 实现“docker 是否挂载gpu”教程
### 整体流程
首先，我们需要确保你的机器上已经安装了docker以及nvidia-container-toolkit。然后，我们将通过以下步骤来检查docker是否已挂载GPU：
```mermaid
classDiagram
class Docker {
+ checkGPU(): void
}
```
安装gpu版pytorch一、准备：1、需要查看nvidia驱动是否安装 安装驱动可参考： 在终端中输入nvidia-smi则有以下显示 则表示安装成功！ 如果不显示需要重启电脑，重启电脑还不行的话可能需要配下环境。 其中CUDA Version: 11.1：表示驱动程序457.63可兼容的最高CUDA版本 2、查看CUDA是否安装（CUDA不提前安装不会影响后续的pytorch安装。跳过此步骤也
# 请确保BIOS中启用了虚拟化
## 导言
在进行虚拟化技术相关的开发、测试或者使用时，我们经常需要在计算机的BIOS中启用虚拟化功能。本文将介绍虚拟化的基本概念以及如何在BIOS中启用虚拟化。同时，还将通过代码示例来演示如何利用虚拟化技术创建和管理虚拟机。
## 什么是虚拟化
虚拟化是一种将物理资源（如计算机硬件、操作系统等）进行抽象和隔离，从而创建多个虚拟环境的技术。通过虚拟化，我们可以
# 如何确保BIOS中启用了虚拟化
作为一名刚入行的开发者，了解并掌握如何确保BIOS中启用了虚拟化是非常重要的。虚拟化技术允许你在一个物理服务器上运行多个操作系统，这可以大大提高资源的利用率和灵活性。本文将指导你如何检查并启用BIOS中的虚拟化功能。
## 流程图
首先，让我们通过一个流程图来了解整个过程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B{
nethogs: 按进程查看流量占用iptraf: 按连接/端口查看流量ifstat: 按设备查看流量ethtool: 诊断工具tcpdump: 抓包工具ss: 连接查看工具其他: dstat, slurm, nload, bmon本文介绍了linux下查看网卡流量的六种方法，linux系统中使用nload、iftop、iostat等工具查看网卡流量，需要的朋友参考下。方法一、nload工具源码包
