深度学习Halcon中GPU显存利用率高，但GPU、CPU利用率较低，导致模型训练速度很慢，通过设置硬件参数的解决方法前言在训练自己模型的时候，会遇到GPU显存利用率高，但GPU、CPU利用率较低，导致模型训练速度很慢的问题。这个问题一方面是由于硬件没有设置到最佳工作状态，另一方面是代码中参数没有设置好。最近在跑Halcon DL遇到这个问题，而Halcon不像开源的几个框架那样自由，代码封装的比
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2023-06-16 22:29:36
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# 如何解决 PyTorch GPU 版本性能慢的问题
作为一名新手开发者，遇到 PyTorch 在 GPU 上运行缓慢的问题是很常见的。本文将指导你逐步排查和解决这一设置问题。为了实现这一目标，我们将分成几个步骤，并展示每一步的代码及其解释。
## 整体流程
下面是解决问题的基本步骤：
| 步骤 | 操作
3.1 基本配置3.1.1 常用包import os
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import torch.optim as optimizer3.1.2 GPU的
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2023-10-06 13:49:57
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1.如果我有8片卡，但只想用其中的两片，比如显卡7和显卡8（假设索引从1开始，其实可能是0）我们先创建好模型：import torch.nn as nn
inport torchvision.models as models
model = models.vgg16(pretrained = False)
model = nn.DataParallel(model)
model = model.
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2023-12-28 10:44:00
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## 使用 PyTorch 让 GPU 加速变得更快
在深度学习任务中，使用 GPU 来加速计算是必不可少的。如果你发现在使用 PyTorch 时，GPU 的性能似乎并没有达到预期，那么本文将为你阐明如何检查和优化 GPU 的使用。
### 步骤流程
下面是实现 PyTorch 使用 GPU 加速的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|---
Win10安装Pytorch-GPU 30x0显卡前言一、安装cuda 和 cudnn1、安装前确认下自己的版本：2、官网下载文件3、安装 cuda4、安装cudnn5、验证是否安装成功二、配置 Pytorch GPU 环境1、创建pytorch 虚拟环境2、激活pytorch 虚拟环境3、在线下载pytorch4、验证下是否安装成功三、记录Pycharm错误提示1、warnings.warn(
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2023-10-26 13:47:37
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# PyTorch Dataloader很慢？ 解决方案探讨
在深度学习中，大数据的处理和训练效率直接影响模型的性能与开发周期。PyTorch的数据加载工具（DataLoader）在处理大型数据集时，往往会成为瓶颈。本文将讨论Dataloader慢的原因，并提出相应解决方案，最后通过示例代码阐释如何优化Dataloader。
## 一、PyTorch Dataloader基础
`DataLo
原创
2024-09-07 04:50:06
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# 安装PyTorch很慢？让我们来解决这个问题！
在深度学习的世界里，PyTorch是一款备受欢迎的开源框架。然而，对于许多新手来说，安装PyTorch的过程往往显得有些复杂且缓慢。在本文中，我们将探讨PyTorch的安装过程，并提供一些优化建议，帮助你加快安装速度。
## 为什么安装PyTorch很慢？
PyTorch的安装速度受多种因素影响，包括网络连接、系统环境以及Python环境等
原创
2024-08-02 06:04:05
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## 如何解决“卸载pytorch很慢”的问题
作为一名经验丰富的开发者，我将在本文中教您如何解决“卸载pytorch很慢”的问题。首先，我们需要了解卸载过程的整体流程，然后介绍每个步骤所需的具体操作和代码。
### 卸载pytorch的流程
下面是卸载pytorch的整体流程，我们将使用表格来展示每个步骤的具体操作。
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1
原创
2023-12-27 05:58:22
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# 下载 PyTorch 很慢？这些技巧可以帮你！
在机器学习和深度学习领域，PyTorch 是一个备受欢迎的开源框架。然而，很多新手用户在安装 PyTorch 时会遇到下载速度缓慢的问题。接下来，我们将探讨原因，并给出一些解决方案，帮助你快速安装 PyTorch。
## 为什么下载速度慢？
当你从官方源下载 PyTorch 时，速度慢的原因通常有几个：
1. **地理位置**：如果你位于
聚类是信息检索、数据挖掘中的一类重要技术，是分析数据并从中发现有用信息的一种有效手段。它将数据对象分组成为多个类或簇，使得在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别很大。作为统计学的一个分支和一种无监督的学习方法，聚类从数学分析的角度提供了一种准确、细致的分析工具。而k-means算法是最常用和最典型的聚类算法之一，k-means算法是典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相
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2024-03-18 14:27:48
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觉得有收获，决定把笔记分享出来，希望对你会有一点点帮助首先要创建环境，我试的版本是python = 3.6命令 conda create --name yourEnv python=3.6，我觉得应该是没所谓，3.7、3.8、3.9应该都可以然后，这里面会有一个坑！！！创建环境完成后，不要着急安装pytorch！！！去pip list看一下自己的环境中是不是已经装了pytorch 的cpu版本！！
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2023-07-24 23:48:53
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step0.安装基本要求有nvidia的独立显卡显卡算力超过3.1即可安装CUDA，在这里查询显卡算力step1.查看显卡驱动右键桌面开始按钮，如下图所示：找到设备管理器在设备管理器里面找到显示适配器找到自己的显卡右键点击，然后点击更新驱动程序然后选择自动搜索更新的驱动程序软件step2. 安装CUDA选择合适版本的CUDA（下面安装的是CUDA10.2）GeForce RTX 30系显卡只支持C
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2023-07-24 07:14:43
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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
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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
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背景在深度学习的时候，如果你的batch size调的很大，或者你每次获取一个batch需要许多的预操作，那么pytorch的Dataloader获取一个batch就会花费较多的时间，那么训练的时候就会出现GPU等CPU的情况，训练的效率就会下降。为了应对这种情况，Tensorflow有TFrecord，但是Pytorch没有对应的数据格式，在查询各类资料之后，我决定使用LMDB这个数据库LMDB
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2023-08-08 13:14:11
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WHAT IS PYTORCH这是一个基于python的实现两种功能的科学计算包：用于替换NumPy去使用GPUs的算力一个提供了最大化灵活度和速度的深度学习搜索平台Getting StartedTensorsTensors与NumPy的ndarrays相似，不同在于Tensors能够使用在GPU上去加速计算能力from __future__ import print_function
impor
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2024-10-09 20:27:21
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以下是两种主要的迁移学习场景微调convnet : 与随机初始化不同，我们使用一个预训练的网络初始化网络，就像在imagenet 1000 dataset上训练的网络一样。其余的训练看起来和往常一样。将ConvNet作为固定的特征提取器 : 在这里，我们将冻结所有网络的权重，除了最后的全连接层。最后一个完全连接的层被替换为一个具有随机权重的新层，并且只训练这个层。 一开始先导
# 深入理解 Python PyTorch CUDA 性能问题
在数据科学和深度学习领域，GPU 已成为加速计算的核心。在使用 PyTorch 进行深度学习时，CUDA（Compute Unified Device Architecture）是 nVidia 提供的一个强大工具，可以显著提高模型训练速度。然而，许多用户在使用 PyTorch 和 CUDA 时会发现性能并不如预期。本文将探讨可能导
在使用 PyTorch 的深度学习模型训练过程中，我发现梯度裁剪的速度比预期要慢，这对训练效率构成了挑战。在这篇博文中，我将记录下我解决“PyTorch 梯度裁剪很慢”问题的完整过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比和部署方案。
### 环境配置
首先，我明确了实验所需的环境配置。这包括 PyTorch 的安装、相关依赖包的版本以及硬件配置。
1. Python 版本：3
