Python为啥这么火，这么多人学，就是因为简单好学，功能强大，整个社区非常活跃，资料很多。而且这语言涉及了方方面面，比如自动化测试，运维，爬虫，数据分析，机器学习，金融领域，后端开发，云计算，游戏开发都有涉及。万丈高楼平地起，Python这座大厦能够如此强大，就是拥有强大的成千上万的库的支持，无数牛逼的轮子在支持这座大厦，今天我们来一起梳理一下，俯瞰整个Python宝库。
## Python清除显存占用教程
### 概述
本教程旨在解释如何使用Python清除显存占用。对于刚入行的小白，清除显存占用可能是一个新的概念。本文将指导你清除显存占用的步骤，并提供相关的代码示例。
### 清除显存占用的步骤
以下表格展示了清除显存占用的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2023-09-22 21:37:08
142阅读
# 清除显存：使用Python管理GPU资源
在现代计算中，显卡（GPU）扮演着越来越重要的角色，尤其在机器学习和深度学习领域，GPU的内存管理尤为重要。在处理大量数据和复杂模型时，合理管理显存可以提升程序运行效率，避免内存溢出等问题。本文将介绍如何在Python中清除显存，并提供相应的代码示例。
## 为什么需要清除显存？
当使用GPU进行计算时，数据和模型通常会占用显存。在同一进程中多次
# 如何使用Python查看GPU显存占用
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将指导一位刚入行的小白如何使用Python来查看GPU显存占用情况。对于深度学习和机器学习等领域的开发者来说，了解GPU显存的占用情况是非常重要的。
## 流程概述
首先，我们需要安装相应的Python库来获取GPU显存的信息。然后，通过编写Python脚本来实现查看GPU显存占用的功能。整个流程可以用下表来展
原创
2024-07-10 06:08:10
178阅读
不精通多线程优化的程序员，不是好程序员，连码农都不是。 ——并行计算时代掌握多线程的重要性线程与操作系统用户线程与内核线程 广义上线程分为用户线程和内核线程。前者已经绝迹，它一般只存在于早期不支持多线程的系统中。它用模拟的方式实现一个模拟的多线程系统，不支持异步。即，一个线程被阻塞了，其它线程也会被阻塞。当今的操作系统几乎都默认提供了内核线程AP
## 查看GPU显存占用并运行Python模型
### 1. 简介
在进行深度学习或者机器学习任务中，我们通常会使用GPU来加速模型的训练和推理过程。了解GPU显存的占用情况对于模型的调试和性能优化非常重要。本文将向你介绍如何使用Python来查看GPU显存的占用情况，并提供了详细的代码示例。
### 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[导入必要的库]
原创
2023-08-21 04:57:22
527阅读
清理IE缓存的方法如下:依次单击IE菜单栏中的“工具”→“Internet选项”，打开“Internet选项”对话框，在“常规”标签中点击“删除文件”按钮，在弹出的“删除文件”窗口中勾选“删除所有脱机内容”，最后点击“确定”。*********************************清理系统的一些无用文件资料如下:**********************************你有用过
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2024-09-29 13:55:12
108阅读
概述如果程序处理的数据比较多、比较复杂，那么在程序运行的时候，会占用大量的内存，当内存占用到达一定的数值，程序就有可能被操作系统终止，特别是在限制程序所使用的内存大小的场景，更容易发生问题。下面我就给出几个优化Python占用内存的几个方法。说明：以下代码运行在Python3。举个栗子我们举个简单的场景，使用Python存储一个三维坐标数据，x,y,z。Dict使用Python内置的数据结构Dic
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2023-07-27 20:42:15
447阅读
前端点大而驳杂，面试前的准备往往会感到无所适从。在web开发的中，六项基础知识还是新手所必须掌握的：HTML、CSS、JavaScript、移动Web开发、调试、HTTP网络知识。HTML1.常用的meta头；
2.通过你对标签语义化的理解来判断你能否写出更规范的HTML代码；
3.HTML5新增的能力；
4.HTML的渲染解析知识，比如为什么CSS放前面JS放后面，怎么理解并行加载串行执行<
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2024-03-18 07:55:35
100阅读
开始使用 NVIDIA Jetson Orin 上的深度学习加速器如果您是一名活跃的 Jetson 开发人员，您就会知道 NVIDIA Jetson 的主要优势之一是将 CPU 和 GPU 组合到一个模块中，从而在一个小型低功耗封装中为您提供可扩展的 NVIDIA 软件堆栈，可以部署在边缘环境中。Jetson 还具有各种其他处理器，包括硬件加速编码器和解码器、图像信号处理器和深度学习加速器 (DL
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2024-07-25 17:54:26
177阅读
请注意这里的游戏全是开的最高效果！~ 近几年，显卡的发展速度可以说快的惊人，几乎隔几个月，NVIDIA和AMD就会推出性能更高的新品。很显然，CPU的发展速度早已经不能和显卡相提并论了，NVIDIA的首席执行官黄仁勋用了一个“黄氏定律”来描述了显卡发展的速度，他表示：显卡发展的速度是两倍于摩尔定律的！ 从早期的EDO显存到现在的GDDR5，显存的
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2024-04-25 16:10:21
842阅读
本文系统版本：ubuntu20.04 应实验室要求，对连接服务器的用户进行资源管理。磁盘： 根据下面的这个链接中的内容来做即可。linux（ubuntu）磁盘配额（quota命令） 如果你需要对ubuntu的用户进行批量的磁盘配额配置的话，请不要指望使用group进行集体配置。 如果你对一个group进行磁盘配额配置，操作的是一个group中所有用户的总额，并不会对group下属的每个用户进行单独
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2024-10-23 11:16:10
135阅读
电脑，已经成为每个家庭必备的家电，对很多现在的年轻人来说，家里可以没有电视，但是绝对不能没有电脑。有一些玩游戏的小伙伴甚至整天整夜都开着电脑不关机。不过尽管如此，在我们的印象里，电脑似乎从来都不跟“费电”两个字挂钩。虽然电脑不“费电”，但是电脑的功率到底多大呢？我们还是应该了解一下的。台式电脑功率计算 一般家用电脑电量计算主要是：主机内的配件CPU、主板、硬盘、光驱、显卡等150W，如果液晶显示
一、CPU利用率和负载率的区别 这里要区别CPU负载和CPU利用率，它们是不同的两个概念，但它们的信息可以在同一个top命令中进行显示。CPU利用率显示的是程序在运行期间实时占用的CPU百分比，这是对一个时间段内CPU使用状况的统计，通过这个指标可以看出在某一个时间段内CPU被占用的情况， 如果被占用时间很高，那么就需要考虑CPU是否已经处于超负荷运作。而CPU负
一、查看本机配置和检查dlib是否能用gpu，不能用gpu也行，就是处理速度不同，不在乎的话以下检查可跳过。我的显卡:GTX750TI本机原来就有装cuda、cudnn(原来供tensorflow gpu使用)1、查看cuda版本：命令行输入：nvcc --version 查到是v10.0版本；2、查看cudnn版本输入文件地址打开查看C:Program FilesNVIDIA GPU
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2024-02-05 08:38:43
80阅读
Linux 实用命令：
1.查看系统中运行的服务程序
service --status-all
2.``
运行``中的命令，其输出作为下一条命令的参数。如： find `pwd` cuda
3.查看cpu信息
lscpu
4.查看gpu信息
/usr/local stat cuda
5.find
find . -name raw_data #查找当前目录
find . -name "*.zip
机器配置超微工作站7048GR-TR显卡：4*Titan X Pascal架构内存：32G*2CPU：2* XEON E5-2630 V4由于工作需要caffe，开始在安装显卡驱动时候一直出现loop login问题，网上查资料原因是，NVidia的驱动默认会安装openGL，而实际上ubuntu内核本身也有openGL而且和GUI显示息息相关，那么一旦NVidia的驱动覆写了opengl，在GU
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2024-07-09 22:06:22
207阅读
在深度学习和计算机视觉的领域，Stable Diffusion成为了图像生成的热门选择。虽然它具有强大的生成能力，但显存管理往往成为了性能的瓶颈。随着模型复杂度的提升，如何及时清除显存占用成为了一个重要的问题，这对确保系统的平稳运行以及提高使用效率至关重要。
### 问题背景
在实际应用Stable Diffusion时，显存占用过高可能导致模型运行缓慢，甚至崩溃。这会严重影响用户的体验，进而
Refrencehttps://www.zhihu.com/question/398806158https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/lumberyard/latest/userguide/ios-android-performance-guidelines.htmlQ：读取方式：双pbo读取 openGLES3
读取格式：1920*1080的RGBA数据
测试结果（
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2023-08-16 13:23:55
485阅读
情况：pytorch框架，深度模型单GPU预测时，显存占用会不断增长，由有1G增长到5G，甚至更多。我这边排查下来的原因是卷积的输入尺寸变化，有很大尺寸的输入导致GPU占用不断增长。如果你的模型中没有使用卷积层，可以不往下阅读。如何看出显存占用不断增长？登录代码运行服务器，使用 watch -n 1 nvidia-smi ，观察显存变化预测部分代码如下：with torch.no_grad():
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2023-09-08 23:14:47
365阅读
