深度学习Halcon中GPU显存利用率高，但GPU、CPU利用率较低，导致模型训练速度很慢，通过设置硬件参数的解决方法前言在训练自己模型的时候，会遇到GPU显存利用率高，但GPU、CPU利用率较低，导致模型训练速度很慢的问题。这个问题一方面是由于硬件没有设置到最佳工作状态，另一方面是代码中参数没有设置好。最近在跑Halcon DL遇到这个问题，而Halcon不像开源的几个框架那样自由，代码封装的比
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2023-06-16 22:29:36
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3.1 基本配置3.1.1 常用包import os
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import torch.optim as optimizer3.1.2 GPU的
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2023-10-06 13:49:57
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1.如果我有8片卡，但只想用其中的两片，比如显卡7和显卡8（假设索引从1开始，其实可能是0）我们先创建好模型：import torch.nn as nn
inport torchvision.models as models
model = models.vgg16(pretrained = False)
model = nn.DataParallel(model)
model = model.
Win10安装Pytorch-GPU 30x0显卡前言一、安装cuda 和 cudnn1、安装前确认下自己的版本：2、官网下载文件3、安装 cuda4、安装cudnn5、验证是否安装成功二、配置 Pytorch GPU 环境1、创建pytorch 虚拟环境2、激活pytorch 虚拟环境3、在线下载pytorch4、验证下是否安装成功三、记录Pycharm错误提示1、warnings.warn(
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2023-10-26 13:47:37
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# PyTorch Dataloader很慢？ 解决方案探讨
在深度学习中，大数据的处理和训练效率直接影响模型的性能与开发周期。PyTorch的数据加载工具（DataLoader）在处理大型数据集时，往往会成为瓶颈。本文将讨论Dataloader慢的原因，并提出相应解决方案，最后通过示例代码阐释如何优化Dataloader。
## 一、PyTorch Dataloader基础
`DataLo
觉得有收获，决定把笔记分享出来，希望对你会有一点点帮助首先要创建环境，我试的版本是python = 3.6命令 conda create --name yourEnv python=3.6，我觉得应该是没所谓，3.7、3.8、3.9应该都可以然后，这里面会有一个坑！！！创建环境完成后，不要着急安装pytorch！！！去pip list看一下自己的环境中是不是已经装了pytorch 的cpu版本！！
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2023-07-24 23:48:53
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# 安装PyTorch很慢？让我们来解决这个问题！
在深度学习的世界里，PyTorch是一款备受欢迎的开源框架。然而，对于许多新手来说，安装PyTorch的过程往往显得有些复杂且缓慢。在本文中，我们将探讨PyTorch的安装过程，并提供一些优化建议，帮助你加快安装速度。
## 为什么安装PyTorch很慢？
PyTorch的安装速度受多种因素影响，包括网络连接、系统环境以及Python环境等
聚类是信息检索、数据挖掘中的一类重要技术，是分析数据并从中发现有用信息的一种有效手段。它将数据对象分组成为多个类或簇，使得在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别很大。作为统计学的一个分支和一种无监督的学习方法，聚类从数学分析的角度提供了一种准确、细致的分析工具。而k-means算法是最常用和最典型的聚类算法之一，k-means算法是典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相
## 如何解决“卸载pytorch很慢”的问题
作为一名经验丰富的开发者，我将在本文中教您如何解决“卸载pytorch很慢”的问题。首先，我们需要了解卸载过程的整体流程，然后介绍每个步骤所需的具体操作和代码。
### 卸载pytorch的流程
下面是卸载pytorch的整体流程，我们将使用表格来展示每个步骤的具体操作。
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1
目录一、创建虚拟环境二、下载安装包三、遇到的坑前言 文章主要介绍安装GPU版本的Pytorch，自己在安装种也遇到了不少坑，在这里一一例举。前提是安装好Anaconda和Pycharm和CUDA。不推荐通过官网获取命令直接安装，如果不换源，下载速度慢，我换了清华源后，下载的CUDA版本的，清华源由于没有CUDA版本，每次都会自动装CPU版本，若
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2023-09-20 06:57:21
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目录一、安装显卡驱动1、查看显卡驱动型号2、下载显卡驱动3、查看GPU状态二、安装Visual Studio 2019三、安装CUDA1、下载对应版本的CUDA2、安装下载好的CUDA3、设置环境变量 四、安装cudnn五、安装anaconda六、安装PyTorch1、创建虚拟环境2、激活并进入虚拟环境3、安装PyTorch4、验证PyTorch是否安装成功注意：30系列的的显卡暂时不支
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2023-07-14 19:03:58
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step0.安装基本要求有nvidia的独立显卡显卡算力超过3.1即可安装CUDA，在这里查询显卡算力step1.查看显卡驱动右键桌面开始按钮，如下图所示：找到设备管理器在设备管理器里面找到显示适配器找到自己的显卡右键点击，然后点击更新驱动程序然后选择自动搜索更新的驱动程序软件step2. 安装CUDA选择合适版本的CUDA（下面安装的是CUDA10.2）GeForce RTX 30系显卡只支持C
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2023-07-24 07:14:43
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torch.cuda.is_available() cuda是否可用； torch.cuda.device_count() 返回gpu数量； torch.cuda.get_device_name(0) 返回gpu名字，设备索引默认从0开始； torch.cuda.current_device()； cuda是nvidia gpu的编程接口，opencl是amd gpu的编程接口...
原创
2021-08-12 22:17:16
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上一期我们介绍了CUDA下载安装以及其总结，这一期教大家如何在Anaconda中使用CUDA来进行加速、神经网络依赖cuDNN的下载安装，以及下载和安装Pytorch-GPU安装包的三种方式(conda、pip、轮子)。 上一期我们介绍了CUDA下载和安装以及其总结，这一期教大家如何在VS和Anaconda
还未下载安装 CUDA 和 Anaconda，点击后面的 1,2
pytorch的GPU环境配置真的是相当简单啊，想之前受tf环境配置折磨的日子，简直要发疯。接下来是具体操作流程：查看显卡信息。在cmd框框中输入dxdiag 即可。注：貌似只支持Nvidia 的独显。进入cuda官网进行下载，各项选择如下图，最后点击Download，安装时按照默认安装。 安装完之后，可进行命令行窗口，输入nvidia-smi，查看cuda是否成功安装，即查看cuda版
本文记录了电脑环境基于pytorch安装配置GPU的过程。目录：一、查看驱动程序二、安装Pytorch+torchvision+torchaudio三、安装CUDA四、加入CUDNN库文件五、配置环境变量环境：win11+NVIDIA RTX4500+anaconda2.4.0+pycharm2022一、查看驱动程序版本1、nvidia 控制面板 查看【帮助】-》【系统信息】-》组件 CUDA 1
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2023-08-01 18:00:37
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背景在深度学习的时候，如果你的batch size调的很大，或者你每次获取一个batch需要许多的预操作，那么pytorch的Dataloader获取一个batch就会花费较多的时间，那么训练的时候就会出现GPU等CPU的情况，训练的效率就会下降。为了应对这种情况，Tensorflow有TFrecord，但是Pytorch没有对应的数据格式，在查询各类资料之后，我决定使用LMDB这个数据库LMDB
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2023-08-08 13:14:11
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目录一、前言二、安装CUDA三、安装cuDNN 四、安装Anacanda五、安装pytorch六、总结一、前言 最近因为需要安装GPU版本的Pytorch，所以自己在安装过程中也是想着写一篇博客，把整个过程记录下来，在整个过程中也遇到了不少的问题，查看了以往别人的一些解决方案，希望能够给遇到同样问题的提供一些参考。 如果大家
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2023-09-09 21:20:35
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完整教程：深度学习环境配置（GPU条件&pytorch）如果是python小白，强烈推荐B站小土堆的视频，讲得很清晰（但需要花些时间）如果有些基础，跟着往下看就行。配置作用Anaconda灵活切换python运行环境、高效使用python包GPU软硬件：硬件基础（NVIDIA显卡）→安装显卡驱动程序→安装CUDAPytorch开源的python深度学习库Pycharm集成开发环境：编写及运
法一： device=torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model=model.to(device)
x=x.to(device)
y=y.to(device) 法二：model=model.cuda()
x=x.cuda()
y=y.cuda() pytorch中单主机多GPUS训练和
