什么是GPU？什么是CPU？CPU是Central Process Unit，中央处理器，是个人计算机之中负责处理数据和计算的元件。你在计算机上执行的任何一个操作都需要经过CPU的处理和计算，才能展示给你结果，所以CPU越好，你的计算机的反应速度就越快。而GPU是Graphic ProcessUnit，图形处理器，是专门进行图形数据处理和计算的处理器。CPU擅长处理复杂、连续的计算问题，例如操作系
在Android平台上开发基于网络的应用，必然需要去判断当前的网络连接
原创
2022-12-09 16:44:58
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1、准备工作从各自官网上下载Anaconda3（Linux）、CUDA（9.0）以及和cuDNN（和CUDA9.0对应的版本），这里使用的是cuDNN v7.0.5，这个版本的CUDA和cuDNN都是目前最新的tensorflow1.8.0所对应的。2、安装1、CUDA在所有的安装程序中，CUDA安装起来是最困难的，首先机器上必须有显卡，查看显卡的命令lspci | gred -i vga
lsp
PowerVR 6系列的GPU的旗舰位置还没坐热，换代产品就来了，今天，著名的手机GPU制造商Imagination Technologies发布了旗下最新的PowerVR7系列GPU，搭载这款最新最强的GPU的设备即将在2015年下半年之后正式登场。 PowerVR 7系列是目前PowerVR 6系列的接班人，PowerVR 7系列同样会有两个分支，7XT系列定位高端，7XE系列则定位低端
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2024-07-30 20:21:30
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免费使用高性能的GPU和TPU—谷歌Colab使用教程1. Colab简介2. 使用准备2.1 科学上网2.2 Google Drive3. Colab 使用3.1 云硬盘挂载3.2 硬件选择3.3 环境配置3.4 运行程序 楼主前一阶段在做视频插帧算法应用，鉴于在自己的本子上跑代码是在太慢，又不好意思在跑路后还是用学院的服务器账号，所以翻来覆去学会了在谷歌使用免费的算力进行模型训练和使用。在开
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2024-06-04 21:37:35
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# PyTorch如何查看可用GPU
作为一名开发者，学习如何有效地使用GPU是非常重要的，尤其是在深度学习领域。PyTorch是一个流行的深度学习框架，通过查看可用的GPU资源，我们可以确保我们的模型能够充分利用GPU加速。
在PyTorch中，可以使用一些简单的代码来查看可用的GPU资源。下面我将详细介绍这个过程。
## 流程
首先，让我们看一下整个查看可用GPU资源的流程：
| 步
原创
2024-05-08 09:58:31
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# 如何在PyTorch中打印可用的GPU信息
在深度学习领域，GPU（图形处理单元）通常用于加速训练过程。使用PyTorch来检查计算机上可用的GPU非常重要。本文将指导你一步一步来实现这一点。
## 流程概述
下面是实现“打印可用GPU”功能的一些步骤：
| 步骤 | 描述 | 代码
# PyTorch GPU是否可用的实现方法
本文将介绍如何判断PyTorch是否可以使用GPU进行加速。对于刚入行的开发者，了解如何使用GPU是非常重要的，因为GPU可以大大提高深度学习模型的训练速度。下面是整个实现过程的流程图和步骤表格。
## 实现流程
```mermaid
gantt
title 实现流程
section 获取设备信息
获取设备名称: don
原创
2023-12-06 17:03:53
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# 如何在PyTorch中查找可用GPU
## 引言
PyTorch是一个流行的深度学习框架，通常在训练大型模型时需要利用GPU来加速计算。在这篇文章中，我将向你展示如何查找并使用可用的GPU来加速PyTorch的训练过程。
## 流程
下面是查找可用GPU的流程，我们将通过表格展示每个步骤：
```mermaid
journey
title 查找可用GPU的流程
secti
原创
2024-06-15 04:25:33
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## Python查看可用GPU
在深度学习和计算机视觉等领域，使用GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）进行加速已经成为常见的做法。Python作为一种流行的编程语言，也提供了丰富的工具和库来支持GPU计算。本文将介绍如何使用Python查看系统中可用的GPU，并提供相关的代码示例。
### GPU计算和深度学习
GPU是一种专门用于图形渲染和图像处理的硬件
原创
2023-11-08 06:12:20
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【代码】pytorch 检查GPU可用。
原创
2023-12-15 12:14:20
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# 确认 PyTorch GPU 可用性
在深度学习领域，利用 GPU（图形处理单元）加速模型训练是一个重要的环节。GPU 的并行处理能力使其在处理大量数据时能显著提高计算速度。本文将介绍如何确认 PyTorch 是否能识别和使用计算机中的 GPU，帮助你高效配置深度学习环境。
## 一、安装 PyTorch
在确认 GPU 可用之前，首先需要安装 PyTorch。你可以根据自己的系统选择不
原创
2024-08-06 13:32:59
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1 在GPU与CPU上定义张量1.1 GPU与CPU的张量相互转化import torch
# 创建一个张量
a = torch.FloatTensor()
# 将CPU上的张量在GPU所管理的内存中重新创建
b = a.cuda()
print(b) # 输出 tensor([], device='cuda:0')
# 将GPU上的张量创建到CPU上
print(b.cpu()) # 输出
caffe在window下的安装具体的可以参考如下博客：【caffe-Windows】caffe+VS2013+Windows无GPU快速配置教程 我是安装微软的caffe库，其为caffe-master。这个使用有几个注意点：1、我的VS2013只能正确编译release下X64工程，其它模式下的编译出错，编译好的exe文件运行不了，提示缺少MSVCR120D.dll、MSVCP120
ollama 设置可用 GPU 的问题与解决方法
在当前的数据处理和人工智能应用中，GPU 的使用已经成为提升计算性能的关键因素。尤其是在深度学习和大规模模型训练中，利用 GPU 可以大大缩短计算时间，提高工作效率。因此，如何正确设置并优化 GPU 的使用，特别是在使用 Ollama 时，变得尤为重要。面对用户对性能问题的反馈，本文将系统地探讨如何通过调试和优化来确保 GPU 的可用性与效率。
# PyTorch查看可用GPU
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用PyTorch来查看可用的GPU。在这篇文章中，我将按照以下步骤详细介绍整个流程，并给出相应的代码示例。
## 步骤概览
下表展示了查看可用GPU的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 导入必要的PyTorch库 |
| 步骤2 | 检查CUDA可用性 |
| 步骤3
原创
2024-01-17 07:52:40
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实例训练构建构图CIFAR10网络准备数据import torch
import torchvision
from torch.utils.data import DataLoader
from torch import nn
train_data = torchvision.datasets.CIFAR10(root = "./CIFAR10_Dataset"
一、查看显卡信息：查看显卡：lspci | grep -i nvidia
#我的是06:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation Device 15f8 (rev a1)然后看显卡驱动：lsmod | grep -i nvidia
#我刚装完系统后没有任何驱动，所以这里有没有没关系。二、安装显卡驱动1、自己下载安装：去官网，选择自己的显卡型号，然后下载驱动
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2024-10-09 18:02:03
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1. 使用DS-5 Streamline定位瓶颈 DS-5 Streamline要求GPU驱动启用性能測试，在Mali GPU驱动中激活性能測试对性能影响微不足道。1.1 DS-5 Streamline简单介绍 可使用DS-5 Streamline从CPU和Mali GPU中实时收集性能计数器。然后以图形方式显示这些计数器。其主要功能例
函数递归调用是很常见的做法，但是它往往是低效的，本文探讨优化递归效率的思路。1.尾递归转换成迭代尾递归是一种简单的递归，它可以用迭代来代替 比如 求阶乘函数的递归表达 int
f(
int
n)
...
{
if(n<0)return 1;
return n*f(n-1);
}
可以转换成完全等价的循环迭代
int f(
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2024-08-20 16:09:58
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