通常在程序开始之前并不知道需要多大的显存，程序会去申请GPU的显存的50%比如一个8G的内存，被占用了2G，那么程序会申请4G的显存（因为有足够的剩余显存）如果此时显存被占用7G，那么程序会申请剩下的所有的1G的显存。也许你的程序根本用不着这么多显存，200M也许就够了，这时候如果程序能按照需求去申请就好了，幸运的是，这样的方法是存在的：import tensorflow as tf
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2024-03-22 14:32:58
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如何设置Meego SDK 一、设置基于QEMU的Meego模拟器 1，允许图形加速，硬件VT支持，参考 http://wiki.meego.com/MeeGo_SDK_Graphics_Acceleration 。本人的ThinkPadT400是支持VT加速的，可以在cmos中打开此CPU支持，在系统中只需运行如下：
我们在办公室会看见不少同事的电脑不止一台显示器，多屏确实可以提高工作效率。有的游戏党也会选择给电脑外接显示器，带来绝佳的体验。不过要怎么把将外部显示器连接到笔记本电脑上？驱动人生在这里教给大家给笔记本外接显示器的做法。一、检查准备一般来说，大多数Windows笔记本电脑现在都能支持至少双显示器。但你还是得先确保你的笔记本能添加两个外部显示器，这就要看Windows操作系统，以及显卡和驱动程序的性能
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2024-05-10 12:44:20
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一、问题描述 3.8号中午1点多，我准备在win10系统下安装第二个版本的cuda，以支持PyTorch1.2 GPU版本的顺利运行。原来的cuda版本是9.0，现在需要安装9.2的。简单搜了两篇博客，尤其其中一篇：，给我带来了很大的误导。。。。。当时看完觉得没什么要特别注意的地方，就下载了cuda然后一路默认安装了下去，安装完毕提示重启系统生
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2024-05-06 12:42:26
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深度学习的多gpu并行尝试——工作学习中的一点体会目录 一、 深度学习并行常用方法 二、 代码解析 三、 实验结果 四、 一些细节（一）并行常用方法： 一般有两种方法，一种是模型并行，另一种是数据并行。 模型并行： 由于bp网络的过程是个串行的过程，所以模型并行主要用在一个gpu的显存不能把所有的图结构都保存下来，于是我们把一个完整的网络切分成不同块放在不同gpu上执行，每个gpu可能
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2024-03-05 17:37:02
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多磁头技术：通过在同一碟片上增加多个磁头同时的读或写来为硬盘提速，或同时在多碟片同时利用磁头来读或写来为磁盘提速，多用于服务器和数据库中心。下面是学习啦小编带来的关于电脑装了固态硬盘还能再装机械硬盘吗的内容，欢迎阅读!电脑装了固态硬盘还能再装机械硬盘吗?可以无需对系统做任何改动，直接安装机械硬盘即可。需要将固态硬盘连接到第一个SATA接口，将第二块硬盘连接到后面的SATA接口。如图所示：主板上有4
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2024-07-07 15:50:32
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文章目录0. 前言1. CPU vs GPU2. 并行计算简介3. CUDA 简介4. CUDA 的处理流程 0. 前言在没有GPU之前，基本上所有的任务都是交给CPU来做的。有GPU之后，二者就进行了分工，CPU负责逻辑性强的事物处理和串行计算，GPU则专注于执行高度线程化的并行处理任务（大规模计算任务）。GPU并不是一个独立运行的计算平台，而需要与CPU协同工作，可以看成是CPU的协处理器，
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2024-06-18 17:24:27
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torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")当使用上面的这个命令时，PyTorch 会检查系统是否有可用的 CUDA 支持的 GPU。如果有，它将选择默认的 GPU（通常是第一块，即 “cuda:0”）。这意味着，即使系统中有多块 GPU，这条命令也只会指向默认的一块。torch.device(“cuda” if torc
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2024-06-11 16:40:24
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有时候有的项目要求很苛刻，有的需要CUDA>9.0，有的又要CUDA>10.0…无可奈何只能安装多个CUDA 文章目录环境配置CUDA下载安装（已存在一个）cuDNN下载安装环境变量配置测试 环境配置CUDA9.2，cuDNN7.1.4想了解如何配置正确的环境，避免包版本的冲突，可以到这里了解一下conda下载各种包时如何避免版本不匹配问题CUDA下载安装（已存在一个）gpu版pyto
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2024-04-17 15:31:54
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多模态：MiniGPT-4IntroductionMethodlimitation参考 IntroductionGPT-4具有很好的多模态能力，但是不开源。大模型最近发展的也十分迅速，大模型的涌现能力可以很好的迁移到各类任务，于是作者猜想这种能力可不可以应用到多模态模型，让它具有与GPT-4类似的能力。为了实现这个假设，作者采用了号称具有ChatGPT百分之90能力的Vicuna13B作为语言模
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2024-07-09 07:31:42
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文章目录前言一、pgu是什么？下载地址二、使用步骤1.安装库2.制作按钮弹窗3.制作事件触发弹窗4.两种模式完整代码总结 前言现在用pygame制作小游戏的人越来越多，但是pygame它是没有弹窗机制的 一般解决这个问题我们会使用tkinter库或者pgu库两种方式 其中pgu库还没有很适合新手的一个手册介绍，只有下载文件中的一些函数的例子与说明，因此本文主要介绍pgu由按钮与设定事件触发的两种
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2024-03-17 09:48:35
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Ubuntu操作系统
Linux 4.4内核
Apollo 1.5.5内核驱动软件
1.GPU显卡驱动
2.ESD-CAN卡驱动/Socket CAN卡驱动应用软件
1.docker软件
2.git软件
3.Apollo源代码通过BIOS设置工控机风扇的转速以及工控机的功耗BIOS设置工控机启动时候按F2进入BIOS设置菜单，选择Advanced，Smart Fan Control
1.设置当温度
前言很多时候配置深度学习的环境都会遇到这样一个问题，就是参考的不同的开源代码所用的环境不一定相同，特别是CUDA环境，一般会有CUDA9.0、CUDA10.0、CUDA10.1等版本。所对应的cuDNN也会不同。本文是在已安装CUDA10.0+cudnn7.6.4的基础上，加装CUDA9.0+cudnn7.3.1。一、gcc降级由于CUDA 9.0仅支持gcc6.0及以下版本，而Ubuntu 18
史上最简单、实际、通俗易懂的PyTorch实战系列教程！（新手友好、小白请进、建议收藏）CycleGan网络你可能听过AI换脸，明星换脸，那你知道它是怎么合成的么？CycleGan网络带你见见世面。一、CycleGan网络所需数据我们CycleGan网络不需要两个一一配对的数据，照样可以进行训练和预测。不需要知道一样形态的斑马和马，也可以把马造出斑马。配对的意思就是如下图的Paired下面的白色鞋
# PyTorch 如何指定多个 GPU 的项目方案
随着深度学习模型的复杂性不断增加，单个 GPU 常常无法满足训练需求。因此，利用多个 GPU 加速模型训练显得尤为重要。本文将介绍如何在 PyTorch 中指定多个 GPU，并为您提供一个项目方案。
## 项目背景
在机器学习和深度学习领域，模型训练通常需要消耗大量的计算资源。通过使用多个 GPU，可以有效提高计算速度，并更快地完成模型训
1、介绍python多线程详解1.1 什么是线程？ 线程也叫轻量级进程，是操作系统能够进行运算调度的最小单位，它被包涵在进程之中，是进程中的实际运作单位。 线程自己不拥有系统资源，只拥有一点儿在运行中必不可少的资源，但它可与同属一个进程的其他线程共享进程所 拥有的全部资源。一个线程可以创建和撤销另一个线程，同一个进程中的多个线程之间可以并发执行**1.2 为什么要使用多线程？**
线程在程序中是独
Chromium以多进程架构著称，它主要包含四类进程，分别是Browser进程、Render进程、GPU进程和Plugin进程。之所以要将Render进程、GPU进程和Plugin进程独立出来，是为了解决它们的不稳定性问题。也就是说，Render进程、GPU进程和Plugin进程由于不稳定而引发的Crash不会导致整个浏览器崩溃。本文就对Chr
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2024-05-27 13:49:45
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“CUDA 是NVIDIA的GPGPU模型，它使用C语言为基础，可以直接以大多数人熟悉的C语言，写出在显示芯片上执行的程序，而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构。”CUDA是什么？能吃吗？编者注：NVIDIA的GeFoce 8800GTX发布后，它的通用计算架构CUDA经过一年多的推广后，现在已经在有相当多的论文发表，在商业应用软件等方面也初步出现了视频编解码、金融、地质勘探、科学
实际的OpenGL库的开发者通常是显卡的生产商。你购买的显卡所支持的OpenGL版本都为这个系列的显卡专门开发的。当你使用Apple系统的时候，OpenGL库是由Apple自身维护的。在Linux下，有显卡生产商提供的OpenGL库，也有一些爱好者改编的版本。由于OpenGL的大多数实现都是由显卡厂商编写的，当产生一个bug时通常可以通过升级显卡驱动来解决。这些驱动会包括你的显卡能支持的最新版本的
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2024-09-28 07:01:56
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本篇记录如何使用多张GPU 显示卡，加速TensorFlow Object Detection API 模型训练的过程。虽然TensorFlow Object Detection API 已经有支援多张GPU 卡平行计算的功能，但是缺乏说明文件，所以我自己也不是非常确定该怎么用，以下只是我目前尝试出来的方式，仅供参考。 这里我们接续之前的TensorFlow Object Detection AP
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2024-05-13 09:50:59
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