将作为一名程序员，进一步确定的目标是成为一个架构师，那么能耗必须考虑。 写代码与能耗的关系不言自明，现在假设将网络视频监控的监控识别算法放在客户端，既不利于算法的保护，也不利于算法的优化，更不利于降低能耗。 谈到能耗，每一台服务器都是吃电器，如果我不是老板，就不考虑耗电的情况，但是如果作为这个公司的一员，也
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2024-04-25 15:12:07
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指导教授：深圳技术大学 张阳（英特尔全球创新大使）作者：深圳技术大学 黎逸鹏（电子科学与技术2021级）本案例适用于x86以上英特尔平台1.1 简介本文章将在《自训练Pytorch模型使用OpenVINO优化并部署在英特尔开发套件》文章的基础上进行扩展，将介绍如何使用OpenVINO Python API对YOLOv5模型进行优化以及部署，完成YOLOv5目标检测任务。本文Python
6.2.1 代码检查法 代码检查包括桌面检查、代码审查和走查等，主要检查代码和设计的一致性，代码对标准的遵循、可读性，代码逻辑表达的正确性，代码结构的合理性等方面；发现违背程序编写标准的问题，程序中不安全、不明确和模糊的部分，找出程序中不可移植部分、违背程序编程风格的问题，包括变量检查、命名和类型审查、程序逻辑审查、程序语法检查和程序结构检查等内容。 1.代码检查方式 (1)桌面检查 这是一
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2024-07-09 13:31:46
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在使用Ollama时，我遇到了“ollama没有用GPU”的问题，经过一番调查和测试，我决定将解决这个问题的整个过程记录下来，以便后续参考。
## 环境预检
首先，我检查了系统的基本要求，确保我的硬件和软件环境符合Ollama的运行条件。以下是我的系统需求表。
| 系统要求 | 版本 |
| ------------ | ---------------- |
# 在 PyTorch 中使用 GPU 的基本流程
在深度学习训练和推理时，使用 GPU 能显著提高计算速度。对于刚入行的小白来说，了解如何在 PyTorch 中使用 GPU 是一项重要技能。本篇文章将详细介绍如何确保你的 PyTorch 代码能够使用 GPU。以下是整体流程的概览：
## 流程步骤概览
| 步骤 | 描述 |
|----
原创
2024-10-23 03:54:59
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最近在开发时遇到查询卡顿(stuck)的情况，感觉比较有代表性，因此记录一下排查过程。在生产环境中也可以用类似的方法找到卡顿的源头。注：本文所用的Impala版本为3.4.0-SNAPSHOT。Impala由C++和Java写成，分别对应BE (Backend) 和 FE (Frontend) 两部分。案例描述使用Alter Table语句新建一个partition时，查询一直不返回。在Coord
在使用Windows系统中的Ollama工具时，许多用户会遇到“windows ollama 没有用GPU”的问题。这个问题让不少用户感到困扰，因为他们希望充分利用GPU的计算能力来加速模型推理和训练。接下来，我们将详细分析如何解决这个问题。
### 问题背景
许多开发者和AI研究人员在使用Ollama工具时，期望能够通过GPU来加速计算。他们在安装Ollama后，期待能够顺利利用NVIDIA
ollama 没有用到gpu，这个问题让我在配置和使用过程中遇到了一些挑战。在这篇博文中，我将分享自己解决“ollama 没有用到gpu”问题的整个过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦和进阶指南。希望这能帮助到其他同样遇到问题的朋友们。
## 环境配置
在面对“ollama 没有用到gpu”的问题之前，我意识到首先需要确保环境配置正确。于是，我列出了所需的依赖和配置步骤，
# PyTorch 没有使用大 GPU
PyTorch 是一个用于深度学习的开源机器学习库，它提供了灵活的张量计算和动态计算图。然而，有些用户可能会在使用 PyTorch 时遇到一个问题：无法充分利用大型 GPU。在本文中，我们将解释为什么 PyTorch 可能没有完全利用大 GPU 的性能，并提供一些解决方案。
## 为什么 PyTorch 未能充分利用大 GPU？
PyTorch 的设计
原创
2024-04-08 04:15:51
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本文讲的是如何快速而不求完美地部署一个训练好的机器学习模型并应用到实际中。如果你已经成功地使用诸如Tensorflow或Caffe这样的框架训练好了一个机器学习模型，现在你正在试图让这个模型能够快速的演示，那么读这篇文章就对了。阅读时长： 10-15分钟使用前检查清单检查tensorflow的安装从 stdin 运行在线分类在本地运行分类把分类器放到硬编码（hardcoded）的代理把分类器放到有
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2024-09-03 10:16:11
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最近专门寻找了一些关于架构师的资料看看,发现有相当一部分架构师是不做开发工作的.他们手头的工具基本上都是Rose, Visio, Word之类,很少直接使用Eclipse.不过我也不是太肯定架构师是不是真的就要脱离代码.以我的观点,架构师不是一定要写代码的,但其代码能力一定要强.是不是很矛盾?解决办法就是架构师参与开发,但不承担具体的开发任务,只对产品中存
相信学深度学习的童鞋们，都遇到了非常棘手的问题！就是训练模型用的cpu而不是gpu！而gpu是专门用来计算的，不拿来用，岂不是浪费？而网上的教程要装cudo 又要下 cudnn ，折磨了我一两天还没弄好，终于在机缘巧合之下，成功了！！！现在教大家如何简单地让模型在gpu上跑起来： 安装前骤：大家先更新一下自己显卡驱动https://www.nvi
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2024-01-23 20:34:20
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前言：一般地，微带结构的端口都用Lumped ports或Wave ports，下面将说明HFSS的端口设置原则。一、HFSS端口简介Wave Port – 外部端口– 通过传输线方式将信号加入结构中– 端口定义为传输线的截面，HFSS在端口处求解传输线的特性，得到特性阻抗，用于计算S参数– 传输线以端口的形状可以向后无限延展– 端口是理想匹配负载Lumped Port – 内部端口– 相当于测试
声明：本文大部分内容是从知乎、博客等知识分享站点摘录而来，以方便查阅学习。具体摘录地址已在文章底部引用部分给出。 1.from torchsummary import summary
summary(your_model, input_size=(channels, H, W))2. 梯度裁减import torch.nn as nn
outputs = model(inputs)
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2024-06-12 20:44:22
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在我最近的深度学习项目中，遇到了一个常见的问题：Jupyter Notebook 运行时未使用 GPU。这让我意识到，要确保深度学习模型能够充分利用 GPU 的计算能力，需要一系列的预检、部署、安装和故障排查过程。下面是我整理的详细步骤和应对策略。
# 环境预检
在开始之前，首先需要确保计算机环境适合 GPU 计算。以下是我创建的思维导图，帮助我理清需要检查的项目：
```mermaid
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为了帮助用户了解如何检查 Ollama 是否使用了 GPU，我们首先阐明问题背景，以便读者更好地理解背景情况，这将为接下来的内容提供必要的上下文。
## 如何查看 Ollama 有没有用 GPU
在处理机器学习和深度学习任务时，GPU 的利用效率对模型的训练和推理速度起着至关重要的作用。Ollama 作为一个现代化的机器学习框架，对 GPU 的支持使得处理大规模数据成为可能。然而，有时我们在使
在转换时间格式时，遇到以下问题：弹出对话框："2013-01-06 00:00:00" is not a valid date and time.在百度上查找，发现是本地日期格式设置的问题。解决方法：一是在程序中取日期格式，二是在使用程序时改变本地日期格式。特转载一篇文章。Delphi获得与设置系统时间格式在Delphi中，特别是在写管理系统软件时，经常要用到 FormatDateTime 以将
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2024-09-03 22:12:07
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Ollama 是一个基于 AI 的应用，能够利用 GPU 加速处理各类复杂的任务。很多用户在使用 Ollama 的过程中可能会疑惑如何判断程序是否在使用 GPU。本文将围绕这个问题展开讨论，具体讲解如何验证 Ollama 使用了 GPU，以及在这个过程中遇到的错误和解决方案。
## 问题背景
在现代深度学习和 AI 应用中，GPU 的使用是提高模型训练和推理速度的关键。Ollama 应用旨在利
Keras环境搭建本地环境 MacOS一、安装Anaconda1、下载Anaconda最新版本：官网下载地址
附：清华镜像源2、下载后直接安装，点击next3、检测版本打开终端输入conda --v，如显示如下，则安装成功。shiqingdeMacBook-Air:~ shiqingwang$ conda --v
conda 4.4.912二、安装Keras1、打开Anaconda-Navigat
文本的主要内容是：使用SDL显示一张BMP图片，算是为后面的《显示YUV图片》做准备。为什么是显示BMP图片？而不是显示JPG或PNG图片?因为SDL内置了加载BMP的API，使用起来会更加简单，便于初学者学习使用SDL如果想要轻松加载JPG、PNG等其他格式的图片，可以使用第三方库：SDL_image
png转bmp将之前的png图片转成bmp图片
先通过 ffprobe in.png命令查看p
