这里主要比较模型：SqueezeNet，MobileNet，ShuffleNet，Xception1. SqueezeNet模型 （2017年）Fire Module是本文的核心构件，思想非常简单，就是将原来简单的一层conv层变成两层：squeeze层+expand层，各自带上Relu激活层。在squeeze层里面全是1x1的卷积kernel，数量记为S11；在expand层里面有1x1和3x3
如何创建Python 虚拟环境（Pytorch）
Python 基础教程--环境的创建和配置
以创建Pytorch为例
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Anaconda与conda区别
conda可以理解为一个工具，也
在处理“ollama 多个显卡不同型号”问题的过程中，如何高效地进行备份、恢复、监控以及遵循最佳实践是非常重要的。本文将记录下这一过程，帮助大家更深入地理解和应对类似问题。
## 备份策略
为了确保在不同型号显卡发生故障时能够快速恢复工作，我们首先需要一个明确的备份策略。这个策略的核心在于选择合适的存储介质和备份流程。
以下是我们选择的存储介质与性能对比表：
| 存储介质 | 读取
# PyTorch 多显卡不同型号训练指南
作为一名刚入行的开发者，你可能会遇到使用 PyTorch 在多显卡不同型号上进行训练的需求。本文将为你提供一个详细的指南，帮助你理解整个过程，并提供必要的代码示例。
## 步骤概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 检查显卡型号和数量 |
| 2 | 安装 PyTorch 和
原创
2024-07-16 04:02:57
239阅读
随着深度学习对人工智能的巨大推动，深度学习所构建的多层神经网络模型的参数空间已从百万级上升到百亿级，这对计算能力提出了新的挑战。相比CPU，GPU更适合深度学习的神经网络模型，可进行高度统一、相互无依赖的大规模并行计算。阿里云发布的最新一代异构计算通用GPU实例GN5规格族就是一款用于搭建深度学习加速平台的云端利器。“品学兼优”的GN5采用了NVIDIA Pascal架构旗舰级P100 GPU，可
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2024-08-20 21:56:32
52阅读
1 双路
问题：常听说双路至强XX式服务器，最近又出现了双核至强，都是两个CPU，是不是双路等于双核？ 答案：不是数量，也就是服务器主板上CPU插槽的数量。双核处理器，是在一颗物理CPU内部封装了两个CPU核心，这样的好处在于能够让用户在成本增加不多的前提下，拥有更强
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2024-05-30 11:05:06
324阅读
跨平台是个非常粗的概念，大概说明了写完了代码之后可以在不同的环境跑。跨平台的意义在于可以极大地降低开发成本。但无论如何，跨平台无法保证不同平台对于同一份代码能够跑出同样的效果。不同的平台之所以叫“不同的”平台，就是因为他们的运行机制可能完全不同，底层API也不同，硬件也可能不同。这就像你无法保证北京和天津的“煎饼”代表同一个东西一样。于是能否认为一个东西跨平台完全取决于你能不能“忍受“不同的差异。
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2024-10-31 16:50:46
19阅读
了解Windows线程的系统空间堆栈以后，还有必要对Windows线程的调度、切换、和运行也有所了解。当然，就兼容内核的开发而言，内核的线程调度/切换/运行机制只能有一套，而且必定是基本上沿用Linux的这套机制，而不可能在一个内核中有两套调度/运行机制。但是对于Windows这套机制的了解对于兼容内核的开发也很重要，并且还是必须的。举例来说，大家都知道在Windows系统中段寄存器
# PyTorch多GPU多主机训练：不同型号显卡能否共用？
在深度学习领域，GPU作为高效的计算工具，被广泛应用来加速模型的训练。随着数据规模的不断扩大，单个GPU的计算能力往往难以满足需求，因此我们需要使用多GPU进行训练。而在实际项目中，我们往往会遇到使用不同型号显卡的情况。这篇文章将深入探讨在PyTorch中，如何在多GPU多主机环境下进行模型训练，并给出相应的代码示例。
## PyT
原创
2024-08-08 15:06:46
1137阅读
一. CISCO3560系列交换机
1. Cisco Catalyst 3560-24TS--24个以太网10/100端口，2个小型SFP千兆位以太网
口；1个机架单元（1RU）
2. Cisco Catalyst 3560-48TS--48个以太网10/100端口，4个SFP千兆位以太网端口；1RU
3. Cisco Catalyst 3560-24PS--24个以太网10/100端
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2008-04-17 16:41:40
1779阅读
# PyTorch模型切分到不同GPU的指南
在深度学习模型训练中，处理大规模数据集和复杂模型时，使用多个GPU能够显著提高训练效率和降低训练时间。本文将为你详解如何在PyTorch中实现将模型切分到不同GPU的操作，目的是帮助你理解并掌握这一技能。以下是实现该目标的基本流程。
## 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-10-14 04:06:21
553阅读
有华为2300、5700系列，H3C 3100、5120、5500系列交换，还有神州数码4500的交换机，需进行批量备份，各交换机有两种密码，不是passwd1就是passwd2,利用linux shell和expect写了个脚本，交换机在不同网段，先进行批量ping扫描ip地址再进备份，备份时先进行保存再tftp上传。安装expect见http://hiid365.blog.51cto.com/
推荐
原创
2014-02-08 14:29:44
2233阅读
# Android Studio无法识别同款手机不同型号的原因及解决方案
在Android开发过程中，我们经常会遇到Android Studio无法识别同款手机不同型号的问题。本文将从原因分析、解决方案和代码示例三个方面进行详细阐述。
## 原因分析
1. **驱动问题**：不同型号的手机需要安装对应的驱动程序，如果驱动没有正确安装或更新，可能导致Android Studio无法识别。
2.
原创
2024-07-23 07:56:37
60阅读
# Android 文字大小在不同型号手机进行适配
在开发Android应用程序时，我们经常会遇到一个问题：不同型号的手机拥有不同的屏幕尺寸和分辨率，因此文字大小在不同手机上可能会显得过大或过小。为了解决这个问题，我们可以通过代码来动态适配文字大小，使得文字在不同手机上都能够显示得合适。
## 文字大小适配方法
Android中有一个特殊的尺寸单位`sp`，它可以根据用户的字体大小偏好来自动
原创
2024-03-29 03:56:52
217阅读
前面一篇blog里面描述了命令环缓冲区机制，在命令环机制下，驱动写入PM4（不知道为何会取这样一个名字）包格式的命令对显卡进行配置。这一篇blog将详细介绍命令包的格式。 当前定义了4中命令包，分别是0型/1型/2型和3型命令包，命令包由两部分组成，第一部分是命令包头，第二部分是命令包主体，命令包头为请求GPU执行的具体操作，命令主体为执行该操作需要的数据。0型命令包 0型命令包用于写连续
一、概要segmentation_models_pytorch是一个基于PyTorch的图像分割神经网络这个新集合由俄罗斯的程序员小哥Pavel Yakubovskiy一手打造，对于图像分割而言简直就是神器般的存在。 github地址：https://github.com/qubvel/segmentation_models.pytorch该库的主要功能有：高级API（只需两行即可创建神经网络）；
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2023-10-30 23:21:11
157阅读
Dynamips 支持的模块C7200 开始Slot 0:C7200-IO-FE <------> 支持1 个Fastethernet 接口C7200-IO-2FE <------> 支持2 个Fastethernet 接口(DynamipsGUI 2.3 里面没有这个选项,想用只有自己添加了)C7200-IO-GE-E <------> 插这个卡以后会同时出现
原创
精选
2014-06-15 18:34:57
3244阅读
适配器模式意图将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口，adapter模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作别名：Wrapper包装器适配器模式的诞生【产品】：开发小哥，记得我们第一版的需求吗？【开发】：什么玩意？【产品】：我们第一版是不是造了很多鸭子啊，现在需要造一点火鸡，但是客户很奇葩，他们要让鸭子拥有火鸡一样的能力，怎么办？【开发】：把鸭子当火鸡写？【产品】：不行，火
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2024-09-09 16:50:23
31阅读
## PyTorch 加载不同的网络到不同的 GPU 上
随着深度学习的快速发展，越来越多的数据科学家和研究人员开始探索各种复杂的神经网络模型。为了加快训练速度，多个 GPU 的使用变得越来越普遍。在本篇文章中，我们将探讨如何在 PyTorch 中加载不同的神经网络到不同的 GPU 上。
### 为什么需要多个 GPU？
在训练神经网络的过程中，模型通常需要大量的计算资源。当数据集很大或者模
尝试在李沐大神的一层线性模型上进行模型改进和对比实验，结果笑死我了，只能说太上老君本人了。 先上代码，后上乐子，哦不，结果。 实验代码：第一部分，数据集下载部分：import hashlib
import os
import tarfile
import zipfile
import requests
#@save
DATA_HUB = dict()
DATA_URL = 'http://d2l
