笔者由于昨天给工作站陪环境的时候把ubnutu16的系统整崩了，为了防止类似的情况发生，特记录一下配置ubuntu16.04+anaconda5.2+TensorFlow-gpu+cuda+cnDNN+pycharm的整合等要素。emmmmmmm,这里没有配图，只有相关的文字介绍，看起来可能会显得糙，人懒，望海涵。。。爬坑爬了两天时间，略显得人有点笨，还好整出来了，纠结一下先.....一.装系统，
说明：第一次接触GPU服务器，从GUP的环境配置到连接pycharm,最后跑通代码。这其中必然踩了坑，饶了路。希望此博客能让跟我一样的小白，少踩雷，少绕路。GPU服务器的环境配置安装xshell、xftp软件下载官网 跳转到免费下载链接-> xshell：配置环境用 xftp： 本地和服务器文件上传下载用打开Xshell，点击左上角“新建”.输入用户名和密码，如果是购买的云服务器，打开云服务
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2024-08-30 23:19:41
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一、前言本人大数据专业，最近在学习机器学习，想用自己的电脑跑程序，因此想研究一下tenforflow的使用1.CPU和GPUCPU就是中央处理器，常见的有AMD系列的R3、R5、R7和intel系列的i3、i5、i7、i9等等GPU是图形处理器，也是常说的显卡，常见的有NVIDIA的GT、GTX、RTX系列，也有AMD的和intel的。显卡区分集显（主板自带显卡）、核显（CPU自带显卡）、独显（独
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2024-07-31 19:20:16
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GPU debugging tools 是正在实验中的功能，目的是为了帮助检查GPU的状态和了解是什么导致了特定的渲染结果安装 GPU debugging tools默认studio没有安装GPU debugging tools，用之前你需要添加一下，你可以在SDK manager里边 SDK Tools选项下找到它添加追踪库到你的应用为了使用这个探查器需要首先在应用中加载追踪库，对于你的代码是C
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2024-06-05 13:04:33
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在使用 PyCharm 开发基于 PyTorch 的深度学习项目时，您可能会遇到找不到 PyTorch 相关库的问题。本文将详细记录解决“如何在 PyCharm 上找到 PyTorch”的过程，包括问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试及预防优化措施。
## 问题背景
在深度学习项目开发中，PyTorch 是一个至关重要的框架，而 PyCharm 提供了良好的开发环境。然而，有时用户
1、python语言Python语言的基本概念Python 是⼀种极少数能兼具 简单 与 功能强大 的编程语⾔。你将惊异于发 现你正在使用的这门编程语⾔是如此简单，它专注于如何解决问题，而非拘泥于语法与结构优点：高层语言：当你用Python语言编写程序时，你无须考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节；可移植性：由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上，开源是说Python几乎
1，CUDA架构（1）一个GPU包含多个多核处理器； （2）一个多核处理器包含多个线程处理器 （3）线程处理器是最基本的计算单元，有自己的局部内存和寄存器2，thread, block, grid含义（1）thread对应硬件上的线程处理器； （2）grid对应一块GPU （3）block是由一个多核处理器中的多个线程处理器组合而成； （4）一个多核处理器可以划分为多个block； （5）执行一个
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2024-04-09 12:03:32
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本文将演示如何在TVM中编写高性能的卷积实现。以平方大小的输入张量和滤波器为例，并假设卷积的输入量很大。使用不同的布局来存储数据，以实现更好的数据局部性。缓冲区布局为HWCN，代表高度，宽度，通道，批次。 准备和算法 将固定大小用于256通道和14 x 14尺寸的输入张量。批处理大小为256。卷积过
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2020-12-22 08:37:00
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深度学习环境配置入门深度学习，首先要做的事情就是要搭建深度学习的环境。不管你是Windows用户，Mac用户还是Ubuntu用户，只要电脑配置允许，都可以做深度学习，毕竟Windows、Mac和Ubuntu系统都可以进行深度学习环境的搭建。接下来就记录下自己在Windows系统上搭建深度学习环境的过程，方便自己存档也为大家提供一个参考。 本次环境配置主要模式是基于Anaconda+PyTorch(
如何在 GPU 上优化卷积 将演示如何在 TVM 中编写高性能卷积实现。正方形大小的输入张量和过滤器为例，假设卷积的输入具有大batch批量。在这个例子中，使用不同的布局存储数据，实现更好的数据局部性。缓冲区布局是 HWCN，代表高度、宽度、通道、批次。 准备和算法 对具有 256 个通道和 14 ...
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2021-10-30 04:52:00
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本说明旨在在ubuntu16.04的服务器上的普通用户中创建深度学习环境Tensorflow、Theano 目录1.服务器上创建用户 给用户赋予管理员权限2.安装cuda3.安装cudnn4.安装tensorflow5.安装基于python3的tensorflow-gpu6.Jupyter notebook远程访问服务器6.1配置步骤6.2 手动注册Jupyter notebook的ipython
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2024-07-04 22:34:13
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远程连接GPU服务器上的jupyter notebook近期由于要跑一些cv方向的代码，自己的电脑GPU太垃圾，根本跑不动。正好实验室有GPU服务器，配了2块Nvidia Geforce RTX 2080 Ti。然后就涉及到需要在自己的笔记本上远程连接服务器上的jupyter notebook来使用GPU服务器上的算力。以下分为单用户和多用户的解决方案。单用户就是1个账号上运行1个jupyter
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2024-08-12 13:11:30
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数据科学家需要算力。无论您是用 pandas 处理一个大数据集，还是用 Numpy 在一个大矩阵上运行一些计算，您都需要一台强大的机器，以便在合理的时间内完成这项工作。在过去的几年中，数据科学家常用的 Python 库已经非常擅长利用 CPU 能力。
原创
2022-03-01 16:11:27
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数据科学家需要算力。无论您是用 pandas 处理一个大数据集，还是用 Numpy 在一个大矩阵上运行一些计算，您都需要一台强大的机器，以便在合理的时间内完成这项工作。在过去的几年中，数据科学家常用的 Python 库已经非常擅长利用 CPU 能力。Pandas 的基础代码是用 C 语言编写的，它可以很好地处理大小超过 100GB 的数据集。如果您没有足够的 RAM 来容纳这样的数据集，那...
原创
2021-07-26 15:41:56
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一. 基本概念OpenGL本身并不是一个API，它仅仅是一个由Khronos组织制定并维护的规范(Specification)。OpenGL规范并没有规定实现的细节，具体的OpenGL库允许使用不同的实现，实际的OpenGL库的开发者通常是显卡的生产商。图形渲染管线OpenGL中的顶点、像素等数据需要通过不同阶段的处理，才能产生最后的可视图像，就像是工厂里的生产线，称为图形渲染管线。状态机Open
在现代计算机图形领域，GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）是不可或缺的组成部分，负责加速图形渲染和计算任务。本文将简单介绍GPU工作流程，包括其从数据输入到图像输出的每个重要步骤。01、顶点读入 | Vertex Input这一步是GPU处理图形数据的开始。这是将3D模型的几何信息输入到GPU的过程。每个3D模型由许多顶点构成，它们包含了位置、法线、纹理
数据科学家需要算力。无论您是用 pandas 处理一个大数据集，还是用 Numpy 在一个大矩阵上运行一些计算，您都需要一台强大的机器，以便在合理的时间内完成这项工作。在过去的几年中，数据科学家常用的 Python 库已经非常擅长利用 CPU 能力。Pandas 的基础代码是用 C 语言编写的，它可以很好地处理大小超过 100GB 的数据集。如果您没有足够的 RAM 来容纳这样的数据集，那么您可以
原创
2021-01-09 20:47:17
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上一章：Pycharm2019使用方法（五）——鼠标放代码中单击鼠标右键后菜单功能一、鼠标放代码中单击Edit后菜单功能二、说明Paste from History从历史粘贴记录中选择，进行粘贴操作 点击 Paste 直接粘贴 点击 Paste without Formatting 不带格式粘贴 点击Cancel 取消操作Find查找代码中的指定的文字、代码片段等鼠标左键双击选中光标处单词，三击选
如果使用多gpu运行程序，可以直接使用CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python xxx.py来设置该程序可见的gpu。当然也可以在程序开头设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0,1,2,3'来使用。 如果在pycharm中调试时，使用多gpu的话，除了直接在程序中设置os.environ["CUDA_VISIBLE_DE
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2020-10-20 18:21:00
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Nerf三维重建Pytorch使用Pycharm运行0基础教程你好！ 这里是“出门吃三碗饭”本人，本文章接下来将介绍如何从0运行2020会议Nerf的Pytorch版本，让你自己动手渲染第一个三维模型。视频解说可以关注B站，搜索 出门吃三碗饭 ，即可找到对应视频（预计11.24更新），另外可以关注《AI知识物语》 公众号获取更多详情信息。 讲解视频链接如下讲解演示视频第一步，理所当然的是获得Ner
