需要安装的软件及其版本：Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64tensorflow-gpu==1.13.1CUDA10.0cudnn-10.0numpy1.16.0一、安装Anaconda安装版本：Anaconda3-2020.07-Windows-x86_64安装过程：配置Anconda环境变量 配制环境变量：根据自己的安装地址具体确定！二、安装TensorFlow-GPU
有多种工具和机制可用于分析 OpenMP 程序的性能并识别瓶颈。Intel® VTuneTM ProfilerIntel® VTuneTM Profiler 可以用于分析应用程序的性能。 它有助于识别应用程序中最耗时（热点）的函数，应用程序是 CPU 还是 GPU 限制， 它如何有效地将代码卸载到 GPU ，以及最佳的代码部分来优化顺序性能和线程性能等。 有
原标题：CPU和GPU有什么区别？在台式计算机和笔记本电脑中，在其硬件组件之间，有一个CPU和另一个GPU。在智能手机和平板电脑中也会重复的配置。我们都非常清楚，两者都是处理器，但它们彼此之间有何不同？”。CPU是中央处理单元，GPU是图形处理单元。这些硬件组件的构造非常相似，并且都是由集成电路组成的处理器，其中晶体管专用于基于二进制数的数学计算。然而，CPU(中央处理单元)基本上专用于一般处理，
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2024-01-29 00:37:26
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Python/Anaconda-tensorflow-优秀安装教程及问题总结【超详细】一.Tensorflow -GPU安装-优秀帖子总结二.Tensorflow -CPU安装-优秀帖子总结三.安装常见问题汇总3.1 镜像相关问题解决方案3.2 安装了TF-GPU为啥还在CPU里训练 一.Tensorflow -GPU安装-优秀帖子总结首先简单的介绍一下-GPU版本：基本情况：tensorflo
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2024-05-05 09:40:33
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前言随着预训练语言模型的快速发展，很多问题可以通过堆数据和堆模型参数简单粗暴的有效解决。所以亲自训练一个大模型一定是每个NLPer都想尝试的事，这时候就需要进行多机多卡的分布式训练了。本文是一篇踩坑后的总结，介绍如何基于huggingface的transformers库来快速实现。注意：本文仅涉及数据并行，而不涉及模型并行。所以参考本文可以自己从零训练一个bert，bert-large等，但想训练
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2024-07-30 13:53:59
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前提：最好自己重新创建一个环境，要不然很容易把以前的环境整废1.看自己电脑的cuda版本：cmdnvidia-smi注：NVIDIA-SMI:512.59,Driver Version:512.59,表明当前驱动版本是512.59CUDA Version:11.6,表明当前驱动可以安装的cuda最高版本是11.6关于NVIDIA驱动要求，和驱动直接关联的是CUDA的版本。如果安装的是CUDA=10
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2024-04-26 09:46:48
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文章目录背景下载安装手把手步骤检验 背景将pytorch的cpu版改成gpu版，这个问题困扰博主很长时间。博主一直使用的是pytorch的cpu版，跑通了一些程序；但担心改装成gpu版本后，担心程序出现bug或其他未知的错误，一直不太敢改动。之前一直在搜索pytorch的cpu版本和gpu版本能否共存的问题，但没有找到较好的解释；直到会议上，朋友提示使用anaconda建立新的environme
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2023-07-14 19:14:04
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困扰我两天的问题终于在各大博主的指导下解决，差点就去叨扰师父了…安装坑在虚拟环境中安装pytorch GPU版本，创建好环境以后，一定要切换到该环境再安装GPU版本， 否则 1.会在base环境中出现一个cpu（之前安装的）torch，和一个GPU torch，会导致kernel python3.7无法正常import torch（报错没记下来，脑壳痛），原本是可以引入cpu版本的。好像是因为两者
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2024-04-19 14:48:42
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CPU和GPU的区别 简单认识**当需要对大数据做同样的事情时，GPU更合适，当需要对同一数据做很多事情时，CPU正好合适。GPU能做什么？关于图形方面的以及大型矩阵运算，如机器学习算法等方面，GPU就能大显身手。简而言之，CPU擅长统领全局等复杂操作，GPU擅长对大数据进行简单重复操作。CPU是从事复杂脑力劳动的教援，而GPU是进行大量并行计算的体力劳动者。 摘自https://baijiaha
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2024-05-23 14:11:10
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首先需要解释CPU(Central Processing Unit)和GPU(Graphics Processing Unit)这两个缩写分别代表什么。CPU即中央处理器，GPU即图形处理器。其次，要解释两者的区别，要先明白两者的相同之处：两者都有总线和外界联系，有自己的缓存体系，以及数字和逻辑运算单元。一句话，两者都为了完成计算任务而设计。 CPU和GPU均有自己的存储，控制逻辑和运
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2023-12-23 13:27:09
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第二十九课 深度学习硬件 这节课讲一下深度学习的硬件。具体来讲一下所谓的 CPU 和 GPU有什么区别，为什么 GPU 会快？目录CPUGPU 首先大家如果学习深度学习的话基本上都有一个GPU的电脑，如果你自己装一台机器的话，很有可能是一个这样子的配置，用
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2023-10-10 09:25:47
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一，安装 Google官方在11月29号的开发者博客中宣布新的版本（0.12）将 增加对Windows的支持，所以对于windows的用户来说，安装TensorFlow将会轻松很多，安装过程非常简单，不过也有一些需要手动调整。TensorFlow 有两个版本：CPU 版本和 GPU 版本。GPU 版本需要 CUDA&nbs
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2024-03-21 19:06:36
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# PyTorch如何区分GPU和CPU
随着深度学习的迅猛发展，PyTorch作为一个强大的深度学习框架，广泛应用于各种机器学习和深度学习项目。在实际应用中，计算资源的配置尤为重要，尤其是CPU和GPU的使用。有效地区分和使用这两种计算资源，可以大幅提升模型训练和推理的效率。本文将探讨如何在PyTorch中区分GPU和CPU，并结合一个实际项目方案给予读者参考。
## 1. 项目背景
在深
原创
2024-09-20 06:50:06
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# 如何将GPU版本的PyTorch模型转换为CPU版本的
作为一名经验丰富的开发者，你可能会遇到这样的情况：你使用了一个GPU版本的PyTorch模型，但是需要在没有GPU支持的机器上运行该模型。这时候，你需要将GPU版本的模型转换为CPU版本的。在本文中，我将向你展示如何完成这个过程。
## 流程概览
首先，让我们来看一下整个过程的流程概览。
```mermaid
gantt
原创
2024-01-08 07:25:06
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网上教程千千万，可是能完全顺着装下来的少之又少，写这篇文章记一下自己踩过的坑，不保证对所有人都适用，但是起码是一份可以借鉴的成功案例。另外因为已经装完了，没有截图，所以下面有些截图是从网上找的，但是不影响看。 系统：Ubuntu 16.04 显卡：GTX 1050一、Nvidia驱动安装在英伟达官网下载最新的对应型号的驱动，我用的是NVIDIA-Linux-x86_64-390.59.run 然后
release 7;
很重要，留着，虽然看上去用处不大，只说明了一下生成器的版本，但却不能缺少，如果你用的不是PB7，后面的版本应该是你所以得PB版本的主版本号
datawindow(units=0 timer_interval=0 color=16777215 processing=1 HTMLDW=no print.documentname="" print.orientati
搞深度学习的同学肯定一直都在跟ubuntu服务器打交道，无论创建用户，配置远程桌面，远程调试，配置TF或者PT的GPU环境等等，很多都是重复繁琐的步骤，还有可能各种踩坑，笔者就把的一些配置经验整理一下分享给各位。1 英伟达驱动安装拿到一台新的ubuntu服务器，首先安装一下英伟达驱动，建议去官网下载对应GPU版本的驱动文件。这一步我不赘述，很多关于驱动安装的帖子。 安装好显卡驱动之后通过nvidi
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2024-09-10 21:07:03
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创建一个tensora = torch.arange(10)'''tensor([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])device(type='cpu') 默认在cpu上'''从cpu转到gpu上a = torch.arange(10).cuda()'''device(type='cuda', index=0) 调用cuda()方法后Tensor存储在g...
原创
2023-01-18 00:59:32
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# 项目方案：Python环境中区分CPU和GPU
随着深度学习和数据科学的快速发展，合理区分CPU和GPU环境对于提高模型训练效率至关重要。本项目旨在通过Python识别当前运行环境是CPU还是GPU，进而优化计算资源的使用。
## 1. 项目背景
大多数深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）支持GPU计算。这种硬件加速可以显著减少模型的训练时间。因此，检查当前环境是否支持
原创
2024-10-04 05:48:09
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cpu和gpu的区别和联系是什么一、总结一句话总结：CPU：复杂任务，核少，做串行，计算能力只是CPU很小的一部分，处理复杂逻辑； GPU：简单任务，核多，做并行（大吞吐量），做显卡的图象单元计算。从硬件来分析，CPU和GPU似乎很像，都有内存、cache、ALU、CU，都有着很多的核心，但是二者是有区别的。但以核心为例，CPU的核心比较重，可以用来处理非常复杂的控制逻辑，预测分支、乱序执行、多级
