一、绪论 废话不多说，直接上结果，下图是实时检测中截取的一张照片。二、配置教程2.1 安装Nvidia驱动驱动下载链接：https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/1） 点开后在这儿搜索你的驱动，我的GPU是MX350的，所以我的搜索如下图所示。点击开始搜索，往下滑就可以看到搜索结果了。2）安装驱动，双击ok2.2 加速包配置，
升级win10，结果电脑磁盘占用率，嗖嗖嗖的往上涨……但是，电脑操作却开启了“慢动作”模式，你的每一步操作，它都不想让你牢牢看清楚…… 而出现这种高CPU的情况，主要原因可以分为以下2点：第一：电脑的配置相对较低！Win10系统，对于电脑配置是有要求的，微软官方公布要求如下：所以，如果你的电脑配置不太适合，那么升级win10就无法完全适配，就会出现Windows运行卡顿，严重影响电脑正常
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2024-05-09 18:22:57
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GEMM 优化: 双缓冲 (Prefetch) 和 Bank Conflict 解决前言本文主要是对 深入浅出GPU优化系列：GEMM优化（一） - 知乎, 深入浅出GPU优化系列：GEMM优化（二） - 知乎 以及 深入浅出GPU优化系列：GEMM优化（三） - 知乎 三篇文章相关内容的学习整理. 本文可以作为 如何优化 CUDA 矩阵乘内核以获得类似 cuBLAS 的性能: 工作日志 这篇文章
本文目录本文导读一、CPU利用率飙高问题1、CPU利用率飙高定位步骤2、CPU飙高的原因3、CPU飙高的解决方法二、内存飙高问题1、内存飙高定位步骤2、内存飙高故障分析及解决2.1、进程占用太多的内存2.2、缓存占用过高导致内存不足2.3、内存泄漏和内存溢出总结本文导读本文对CPU利用率飙高问题，内存飙高问题进行剖析。主要内容有CPU利用率飙高定位步骤、CPU飙高的原因与解决；内存飙高定位步骤以及
## PyTorch GPU 内存占用低
随着深度学习技术的飞速发展，GPU 成为训练深度神经网络的重要工具之一。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它的灵活性和易用性受到广泛认可。在使用 PyTorch 进行深度学习模型训练的过程中，我们通常会遇到 GPU 内存占用过高的问题。本文将介绍如何通过优化代码和调整 PyTorch 的设置来降低 GPU 内存占用。
### PyTorch G
原创
2024-03-19 04:58:18
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# 实现"pytorch cpu内存占用高 gpu内存占用低"的方法
## 整体流程
我们需要使用PyTorch框架来实现在CPU上高内存占用，同时在GPU上低内存占用的需求。具体来说，我们可以通过在GPU上创建模型，然后将模型参数传输到CPU上进行计算来达到这个目的。下面是实现这个目标的具体步骤：
```mermaid
erDiagram
确定需求 --> 创建模型
创建模
原创
2024-06-07 06:26:42
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最近一个客户抱怨他的核心EBS数据库出现性能问题。这是一个10.2.0.3的数据库，运行在Red Hat Enterprise Linux Server release 5.5 (Linux x86-64)操作系统上。根据客户描述，由于需要维护UPS，他们重启了数据库，结果重启数据库后他们发现只要他们的应用开始连接数据库，那么主机的sys CPU使用率就会变成100%, 但是user CPU使用率
讲故事最近服务总是出现 cpu load高的告警，且告警经常还出现在低峰期的凌晨，所以很明显不是用户流量导致的负载高，但是 cpu buzy却很低。查看内存使用情况：mem.memused 接近100%，查看磁盘情况：swap.used周期性(30分钟左右)的较高， disk.io.util 低，但是 disk.io.avgqu-sz（平均请求队列的长度）周期性（30分钟左右）的较高，且和 cpu
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2024-08-17 12:48:41
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YOLOv6 是美团视觉智能部研发的一款目标检测框架，致力于工业应用。本框架同时专注于检测的精度和推理效率，在工业界常用的尺寸模型中：YOLOv6-nano 在 COCO 上精度可达 35.0% AP，在 T4 上推理速度可达 1242 FPS；YOLOv6-s 在 COCO 上精度可达 43.1% AP，在 T4 上推理速度可达 520 FPS。在部署方面，YOLOv6 支持 GPU（Tenso
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2024-09-13 11:44:39
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首先明确一下CPU使用率和loadavg这两个概念：CPU使用率指当前CPU正在执行指令的繁忙程度，越高表面CPU正在执行很多指令即有进程一直在cpu上运行着Loadavg指的是CPU负载程度，表明的是CPU当前正在运行的任务以及等待运行的任务统计，是一种趋势的体现；更详细一点来说是R和D状态的进程数量统计分析此问题的起因是前一段时间购买的开发板，使用最新的SDK跑起来后，几乎没有什么任务在运行，
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2024-04-15 07:48:39
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文章目录1、设计模式1.1创建型模式：1.2结构型模式1.3行为型模式2、六大原则2、第二个3、第3个45、商汤科技6、手写LRU7、手写单例模式7、阿里，云8、c++面试题：9、go面试题10、计算机网络面试题11、操作系统面试题12、阿里1314、阿里java后端15、阿里云15、阿里16、阿里12、阿里14、美团15、虾皮 1、设计模式数据库面试题1.1创建型模式：工厂方法模式，抽象工厂模
近年来，移动互联网迅猛发展，业务需求频繁更新，业务内容动态化需求急剧增加，纯原生开发已经无法满足业务快速增长的需求，因此诞生了多种跨平台开发框架，如 H5+ 原生开发、React Native 和 Weex ，但这两年最受开发者青睐的莫过于 Flutter。目前，很多应用都集成了 Flutter，我们团队也在涨乐财富通上实现了完整 Flutter 的集成过程，以下篇幅会具体介绍整个集成过程。&nb
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2024-04-20 09:40:45
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4年前也就是2016年的时候，旗舰款的智能手机在内存容量上也就是刚刚迈入了4GB的阶段，而那个时候的PC平台已经进入了DDR4的时候，主流级平台的内存容量也已经基本从4GB开始向8GB迈进，而且基本从2017年开始，8GB内存已经算是主流级PC的标配，更不用说是对性能要求更高的游戏型PC了。然而2016年至今已经有4年多的时间，PC平台上的主流内存容量仍然是8GB，变化并不是很大，但是智能手机的内
# 如何实现"pytorch gpu占用低"
## 1. 整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(安装pytorch)
B --> C(设置gpu占用)
C --> D(运行程序)
D --> E(结束)
```
## 2. 每一步操作
### 步骤1：安装pytorch
首先，你需要安装pytorch，可以通过以
原创
2024-04-14 06:22:24
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# 如何优化PyTorch中的GPU使用率
在深度学习领域，PyTorch因其灵活性与强大的功能受到广泛欢迎。然而，很多用户在使用PyTorch时会遇到GPU占用低的问题。这不仅会导致训练速度缓慢，也可能使得模型性能未达到预期。本文将探讨导致PyTorch GPU占用低的原因，并提供相应的解决方案与代码示例。
## 1. 原因分析
在开始优化之前，首先需要了解低GPU占用的原因。下面是几个常
内存分配RAM（random access memory）随机存取存储器。说白了就是内存。 一般Java在内存分配时会涉及到以下区域：寄存器（Registers）：速度最快的存储场所，因为寄存器位于处理器内部，我们在程序中无法控制栈（Stack）：存放基本类型的数据和对象的引用，但对象本身不存放在栈中，而是存放在堆中堆（Heap）：堆内存用来存放由new创建的对象和数组。在堆中分配的内存，由Jav
作者：王同学 今天我们继续上次的YOLOv5参数解析，这次主要解析源码中train.py文件中包含的参数。1.1'--weights'1.2'--cfg'1.3'--data'1.4'--hyp'1.5'--epochs'1.6'--batch-size'1.7'--imgsz', '--img', '--img-size'1.8'--rect'?1.9'--resume'?1.10'--nosa
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2024-07-17 21:59:39
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亲测！！！YOLO3-WIN10-GPU版配置详细教程YOLO3在目标检测方面表现突出，下面提供“憨皮”教程 无GPU主要有5个需要下载安装的部分Visual Studio 2015（vc14）OpenCV3.2CUDA9.1CUDNN7.0Darknet-windows CODE这些是我采用的版本号，具体得根据实际情况和电脑配置进行调整。1. Visual Studio 2015（vc14）最好
论文：YOLOv3: An Incremental Improvement.Joseph Redmon,Ali Farhadi.from 华盛顿大学 摘要 本文对YOLO做了一些小改进，还提出了新的backbone：Darknet-53。比YOLOv2体量更大但是更加精确，而且仍然足够快。使用320x320分辨率，YOLOv3每帧处理时间为2
1、CPU接近100% nmon数据8月5日在9：20—9：40之间，出现CPU接近100%的情况，特点表现为9：20左右CPU急剧攀升，在9：45左右又快速下降2、原因分析结果总述2.1 持续时间与恢复方式此次CPU攀高时间持续约20分钟，在无人工干预的情况下自动恢复2.2 原因分析总述：经过分析，原因为：4条SQL语句ORACLE优化器对LB_T_XXXVIDER视图、LB_T_XXXJECT
