本文详细讲解了如何安装YOLOv5网络依赖的GPU版本的Pytorch，本人自从入坑YOLOv5后，前前后后配置了近10次环境，有时代码调好能跑了，放上一两个月再跑，竟然报错了！ 最近重装了一次电脑，重新配置了一遍环境，于是痛下决心要记录下配置环境中可能出现的问题，这里需要强调的是，我是在配好环境后写的这篇文章，大多图片是采用别人博客中的图片（在Refenrence中表明了出处，实在不想再重
转载
2024-08-28 16:30:24
1017阅读
点赞
实现在Python Torch GPU上运行普通函数的步骤如下：
1. 检查GPU是否可用：在使用GPU之前，需要确保你的计算机具备CUDA支持，并且已经安装了相应的驱动程序和CUDA工具包。你可以通过以下代码来检查GPU是否可用：
```python
import torch
# 检查是否有可用的GPU
if torch.cuda.is_available():
device =
原创
2023-12-04 06:20:51
305阅读
图形流水线内存里面专门开了一块空间用来存储即将显示到显示器上的【像素】们。用你家显示器分辨率乘积的结果就可以算出你家的显示器可以显示多少个像素。每个像素用RGB24位存储，但为了32位对其，又添加了一个A分量，最终是RGBA32为存储。Vertex3D模型的多边形是由一个个顶点，也叫Vertex，连起来的。Vertex存储在VertexBuffer中。一个Vertex存储了许多信息，包括位置（模型
CNN提速23.5倍！Facebook开源DL模块带给我们什么？2015-01-20 23:55|
作者
周建丁
摘要：日前，Facebook人工智能研究院（FAIR）宣布开源了一组深度学习软件库，是针对Torch机器学习框架的插件，基于NVIDIA的GPU，大大提升了神经网络的性能，可以用于计算机视觉和自然语言处理（NLP）等场景。
Geoffrey Hinton的努力
PyTorch数据操作# 导入PyTorch
import torch[张量表示一个由数值组成的数组，这个数组可能有多个维度]。具有一个轴的张量对应数学上的向量（）； 具有两个轴的张量对应数学上的矩阵（matrix）； 具有两个轴以上的张量没有特殊的数学名称。首先，我们可以使用 arange 创建一个行向量 x。这个行向量包含以0开始的前12个整数，它们默认创建为整数。也可指定创建类型为浮点数。张
DataLoader是PyTorch中的一种数据类型。
在PyTorch中训练模型经常要使用它，那么该数据结构长什么样子，如何生成这样的数据类型？
下面就研究一下：
先看看 dataloader.py脚本是怎么写的（VS中按F12跳转到该脚本）
__init__（构造函数）中的几个重要的属性：
1、dataset：（数据类型 dataset）
输入的数据类型。看名字感觉就像是数据库，C#里面也有
1.导入numoy包import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt2.建立一个一维数组 a 初始化为[4,5,6], (1)输出a 的类型（type） (2)输出a的各维度的大小（shape） (3)输出 a的第一个元素（值为4）a = np.array([4, 5, 6])
print(type(a))
print(a.shape)
prin
Tensor的操作Tensor的主要运算操作通常分为四大类：Reshaping operations（重塑操作）Element-wise operations（元素操作）Reduction operations（缩减操作）Access operations（访问操作）重塑操作 在重塑操作上，以如下张量为实例进行演示：import torch
t = torch.tensor([
[1, 1
TensorFlow基础篇——（二）TensorFlow和keras中参数配置的用法TensorFlow和keras中GPU使用的设置方法一： 在终端显式指定方法二 ：在Python代码中指定方法三 ：使用深度学习工具提供的 API指定Pytorch中GPU使用的设置tf.ConfigProto的用法说明一、TensorFlow下tf.ConfigProto的使用方法二、Keras下tf.Con
转载
2024-04-16 08:16:43
402阅读
模型通常具有许多很多参数。例如，流行的VGG图像分类模型有大约1.4亿个参数，分为16层！在运行推理(预测)时，你需要将输入数据(图像)传递到每个图层，通常将该数据乘以图层参数。在训练期间，你还必须稍微调整每个参数以更好地拟合数据。那是很大的计算量！CPU很擅长快速完成一些事情。 这通常很好，有足够的分支(如果用户这样做，那样做)，以及大规模并行性实际上不可能的其他顺序约束。GPU很好，可以做很多
转载
2024-03-04 09:49:18
61阅读
# 在GPU上运行HanLP的方案
## 问题描述
HanLP是一款流行的自然语言处理工具，但默认情况下它在CPU上运行。如果想要在GPU上运行HanLP，我们需要进行一些配置和修改。
## 解决方案
我们可以使用JVM参数来指定HanLP在GPU上运行。具体步骤如下：
1. 配置HanLP的JVM参数，指定使用GPU资源。可以通过以下代码示例来完成此步骤。
```java
// 设置JV
原创
2024-05-30 03:26:34
191阅读
1.简介mmdetection是商汤科技（2018COCO目标检测挑战赛冠军）和香港中文大学开源的一个基于Pytorch实现的深度学习目标检测工具箱。 源码详情见GitHub mmdetection支持多种主流目标检测方法和backbone：ResNetResNeXtSENetVGGHRNetRPN✓✓☐✗✓Fast R-CNN✓✓☐✗✓Faster R-CNN✓✓☐✗✓Mask R-CNN✓✓☐
一、网络解析输入：416x416x3 输出：3个feature map：13x13x255、26x26x255、52x52x255（255 = 3x85 =3 x(4+1+80) ） 分别下采样32倍、16倍、8倍得到输出13x13x255、26x26x255、52x52x255，在MCCOCO目标检测竞赛中，小物体<32x32，大物体>96x96 13x13x255：13x13个gr
CUDA10.0安装 ? 服务器是团队或者项目组的，因此cuda还是自己的好用！！！? 1 [cuda官网下载地址](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)? 2 安装? 3:环境变量的配置? 配置自己的cudnn, 这里配置的cudnn版本为：7.6.0? 1 [官网下载](https://developer.nvidia.com/rdp/cu
说在前面：这篇是记录贴，因为被配置环境折磨了大半天，所以记录下来下次方便配置，有点像流水账，有不懂的地方可以评论问。 环境： 系统：Windows11 显卡：1660Ti1、安装pycharm这里跳过，随便在网上找个教程就行，记得安装社区版。2、安装AnacondaAnaconda官网：https://www.anaconda.com 清华大学开源镜像下载：https://mirrors.tun
转载
2024-09-26 09:22:49
191阅读
PyTorch中torch.tensor与torch.Tensor参数详解及异同对比参数分析tensor()方法Tensor()相同点不同点 参数分析tensor()方法将其他数据类型转换为tensor型数据torch.tensor(data,dtype=None,device=None,requires_grad=False,pin_memory=False)参数：参数含义data要传入的数据
在Freescale DPAA QorIQ平台上的启动和non-DPAA QorIQ平台的启动有一些区别：1.non-DPAA QorIQ平台在上电时通过采样配置管脚来决定对CPU的配置（P2020 （ e500核 ） 上电启动及uboot流程|http://bbs.ednchina.com/BLOG_ARTICLE_1988662.HTM），而DPAA QorIQ平台采用RCW (Reset C
文章目录CUDAGPU并行化的工作流程：修饰符`__global__``__host__``__device__`内存分配 CUDA随着显卡的发展，GPU越来越强大，而且GPU为显示图像做了优化。在计算上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了，因此NVidia推出CUDA，让显卡可以用于图像计算以外的目的。host 指代CPU及其内存， device指代GPU及其内存。
转载
2024-05-02 21:19:20
214阅读
比如mac环境下在某个路径下面跑celery的任务，celery -A msg_task worker 对于这一段语句的理解其实就是用后面的这些参数跑起来celery的可执行文件；那具体是怎样跑起来的呢，分为如下的四个步骤。一：mac的环境变量 mac 一般使用bash作为默认shell，Mac系统的环境变量，加载顺序为： Ⅰ.(系统级别，系统启动就会加载) /etc/pr
作者：Onepagecode。
原创
2024-05-15 12:02:41
184阅读
