是一个开源的 PyTorch 工具库，专为优化深度学习模型在训练过程中的内存使用而设计。由 Oldpan 开发并维护，该项目提供了各种实用函数和技巧，帮助研究人员和开发者更有效地管理 GPU 内存，降低 OOM（Out Of Memory）风险，提高大规模模型训练的效率。技术分析动态内存分配： 库中的一些功能可以实现动态地释放不活跃的张量，以避免不必要的内存占用。这在处理大型模型或大批量数据时尤其
## 如何禁用 PyTorch GPU
在机器学习和深度学习的开发中，PyTorch 是一个非常流行的深度学习框架，因其灵活性和易用性而受到广泛使用。使用 GPU 来加速计算是 PyTorch 的一个主要优势。然而，某些情况下，我们可能希望禁用 GPU 功能，例如当只有部分代码需要 CPU 或者当我们确保模型在不同计算硬件上的兼容性时。在本教程中，我们将探讨如何有效地禁用 PyTorch 的 G
## PyTorch禁用GPU
深度学习框架PyTorch是机器学习领域中的重要工具之一。PyTorch支持在GPU上进行计算，这可以显著加快模型的训练速度。然而，有时我们可能希望禁用GPU，例如在机器没有GPU时，或者为了节省电力消耗。本文将介绍如何在PyTorch中禁用GPU，并提供相应的代码示例。
### 为什么禁用GPU？
在进行深度学习任务时，利用GPU进行计算可以提供显著的加速。
原创
2023-09-17 11:26:09
906阅读
# 如何禁用pytorch的GPU加速
## 介绍
PyTorch是一个流行的深度学习框架，它充分利用GPU的计算能力来加速模型训练和推理。然而，有时候我们希望禁用GPU加速，例如在使用较小的模型或者没有可用GPU资源的情况下。本文将向你介绍如何在PyTorch中禁用GPU加速。
## 整体流程
下面是禁用PyTorch GPU加速的整体流程：
```mermaid
gantt
titl
原创
2023-11-16 08:11:52
660阅读
废话不多说，请看正文！一、安装NVIDIA GPU显卡驱动1、准备工作1）、禁用BIOS中的secure boot，因为此方法使用第三方源安装显卡驱动，不禁止secure boot会导致安装的驱动不能使用，禁用也不会有多大安全隐患。2）、禁用nouveau，这是ubuntu默认使用的开源显卡驱动，和nvidia驱动一起使用可能导致黑屏，所以禁掉。2、禁用nouveau创建下面文件：$
目录一、安装显卡驱动1、查看显卡驱动型号2、下载显卡驱动3、查看GPU状态二、安装Visual Studio 2019三、安装CUDA1、下载对应版本的CUDA2、安装下载好的CUDA3、设置环境变量 四、安装cudnn五、安装anaconda六、安装PyTorch1、创建虚拟环境2、激活并进入虚拟环境3、安装PyTorch4、验证PyTorch是否安装成功注意：30系列的的显卡暂时不支
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2023-07-14 19:03:58
182阅读
在windows下用anaconda虚拟环境安装pytorch gpu版 成功！ 文章目录0. 用pip安装1. 安装准备2. 安装指令3. 查看、提升cuda版本3.1 判断显卡是否支持cuda3.2 查看 cuda版本3.3 提高cuda版本3.4 查看驱动版本4. 离线下载torch安装包4.1 离线下载安装包4.2 修改urls.txt文件5. 安装及检查 接下来介绍安装过程。推荐全部看完
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2023-08-16 17:31:37
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这里写目录标题前言本人安装环境查看需要安装Cudnn和Cuda的版本CUDA安装配置CUDA环境检测是否安装完成Cudnn安装将Cudnn相应文件放到CUDA文件去安装tensorflow-gpu找到对应的tensorflow-gpu版本创建tensorflow-gpu环境下载tensorflow-gpu安装过程中出现的错误测试tensorflow是否安装成功 前言在这次装tensorflow-
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2024-07-01 21:04:59
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目录一、前言二、安装CUDA三、安装cuDNN 四、安装Anacanda五、安装pytorch六、总结一、前言 最近因为需要安装GPU版本的Pytorch，所以自己在安装过程中也是想着写一篇博客，把整个过程记录下来，在整个过程中也遇到了不少的问题，查看了以往别人的一些解决方案，希望能够给遇到同样问题的提供一些参考。 如果大家
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2023-09-09 21:20:35
113阅读
1、nvidia驱动1.1 ubuntu禁用nouveau：sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf最后一行添加：blacklist nouveau
options nouveau modeset=0然后：sudo update-initramfs -u
#需要重启生效
reboot重启后：lsmod | grep nouveau #
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2024-05-10 19:06:48
129阅读
一. 去英伟达官网下载驱动程序（http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn）二. 禁用nouveau第三方驱动打开编辑配置文件： sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf在最后一行添加：blacklist nouveau改好后执行命令：sudo update-initramfs -u重启使之生效：reb
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2024-05-27 11:22:33
40阅读
目录一、创建虚拟环境二、下载安装包三、遇到的坑前言 文章主要介绍安装GPU版本的Pytorch，自己在安装种也遇到了不少坑，在这里一一例举。前提是安装好Anaconda和Pycharm和CUDA。不推荐通过官网获取命令直接安装，如果不换源，下载速度慢，我换了清华源后，下载的CUDA版本的，清华源由于没有CUDA版本，每次都会自动装CPU版本，若
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2023-09-20 06:57:21
198阅读
GPU版本的Pytorch安装流程。1. 检查是否有合适的GPU方法：在桌面上右击如果能找到NVIDA控制面板，则说明该电脑有GPU。控制面板如下，并通过查看系统信息获取支持的Cuda版本 然后查看GPU名称和驱动信息 驱动版本可以去英伟达官网下载更新。2. 下载CUDA下载官网：https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-a
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2024-01-11 17:43:47
506阅读
# 源码编译GPU版PyTorch的完整指导
随着深度学习的快速发展，PyTorch已成为一个流行的框架。对于许多用户来说，基于GPU的版本PyTorch能够显著提高训练的速度。但是，预编译的二进制文件并不总是适合特定的系统或需求，因此源代码编译显得尤为重要。本文将带你一步一步地进行GPU版PyTorch的源码编译，并提供实际问题的解决方案与示例。
## 1. 环境准备
在开始编译之前，确保
# -*- coding: utf-8 -*-"""BERT-TorchAutomatically generated by Colaboratory
原创
2021-04-22 20:23:07
743阅读
目录数据并行方法一：环境变量 + device + to(device)第一步，指定*备选*的GPU直接终端中设定：python代码中设定：第二步，创建设备（device）第三步，将data和model放置到device上注意事项方法二 函数 set_device + 函数.cuda()第一步，函数set_device设置device第二部，函数.cuda()使用GPU单机多卡分布式 torch
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2023-06-14 18:54:53
528阅读
# 如何在Python中禁用GPU
在使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）进行模型训练时，很多用户可能会希望在某些情况下禁用GPU，以便在CPU上进行计算。这种需求通常由以下几个原因引起：
- **调试**：在开发阶段，使用CPU调试可能更快速和方便。
- **资源限制**：在多用户共享的环境中，用户可能希望保留GPU资源给他人。
- **不兼容问题**：某些库或代码在G
原创
2024-10-14 04:09:27
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cocos2d-x 禁用触摸（如何快速屏蔽触摸）Cocos2d-x从3.0版本以来，触摸机制有所改变，虽然实现的道理没有变，不过我今天还是写出这篇文章，就当是简单的复习一下3.0的事件分发机制吧，同时把自己在研究的过程中遇到的问题分享出来。这里采用的方法是最简单，最直接的方法，整体的思路是这样的。设置触摸监听器吞噬触摸，然后在回调函数onTouchBegan中返回true，同时确保这个层的触摸优先
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2024-07-12 14:07:43
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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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原创
2021-09-07 11:03:31
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