这里以Anaconda为例：在jupyter中安装方法：首先，打开Anaconda Prompt，创建一个虚拟环境，创建时anaconda会为你安装一系列必要的包，命令:conda create -n m_pytorch python=3.10 。此环境名字即为m_pytorch，同时可以指定需要的python版本号。使用命令conda info --e可以查看此时你的Annaconda创建的虚拟
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2023-08-07 10:56:29
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# PyTorch GPU和CPU速度区别的深入探讨
在深度学习领域，PyTorch 是一种广泛使用的深度学习框架。而在选择计算硬件时，GPU和CPU的速度差异通常是一个关键因素。本文将探讨PyTorch中GPU和CPU的速度差异，并通过示例代码进行说明，帮助大家理解在不同情况下应该如何选择合适的计算资源。
## 1. CPU和GPU的基本区别
CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）在设
首先默认已经安装好了Anaconda和python一、搭建环境先安装CUDA，如果没有安装可以跟着一起安装。在cmd中输入以下命令。nvcc -V 没有安装CUDA的是这个效果，如果已经安装了话，会是显示版本号的样子。在计算机-管理-设备管理器-显示适配器中，查看是否有独立显卡。（我这里用到是垃圾的3050显卡） 然后点这里进入网页，看看有没有自己的显卡类型，有就是
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2023-08-16 17:26:46
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CPU是一种微处理器，用于执行程序根据操作(如算术、逻辑、控制和输入-输出)给出的指令。相反，GPU最初设计用于在电脑游戏中渲染图像。CPU强调低延迟，而GPU则强调高吞吐量。CPU Vs GPU 内容比较表格定义区别关键不同结论1. 比较表格 从上图中可以看出区别：CPU：注重低延迟，擅长处理穿行的指令；核心少但每个核心功能强大；并且内存消耗大等。GPU：注重高吞吐量；擅长处理并行的指令；核心
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2023-07-10 17:30:50
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文章目录一、关于GPU什么是GPU？什么是CPU？任何GPU都适合深度学习吗？白嫖GPU二、 tensor张量（一）张量（Tensor）的基本创建及其类型1、张量（Tensor）函数创建方法（1）通过列表创建张量（2）通过元组创造张量（3）通过数组重建张量2、张量的类型（1）整数型（2）浮点型（3）布尔类型（4）通过dtype参数，在创建张量过程中设置类型（5）复数类型对象创建3、张量类型的转化
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2023-11-23 16:37:16
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# 如何在 PyTorch 中实现 CPU 和 GPU 的切换
## 流程概述
在 PyTorch 中，可以通过简单的几步操作实现 CPU 和 GPU 的切换。以下是一个基本的流程表格，帮助你理解整个过程：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------------------|
| 1 | 检查可
原创
2024-10-09 04:08:23
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文章目录一、准备工作二、修改方法1. CPU
→
\rightarrow
→GPU：使用cuda方法2. CPU
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2023-07-12 00:14:06
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好久没有写纯原创博客了，最近这几天超级超级忙，主要是周一到周四的早八到晚九的满课生活、沉淀了之前学过的知识和高强度的CSGO训练。与我本人懒没有任何关系。一、基础知识我们平时直接pip install pytorch/tensorflow==版本号 - i 源，默认下载的都是CPU版本的，训练数据时可以看到你的CPU占用很高，GPU动都不动。python的版本不同，允许你下载的pytorch/te
最近开始学习pytorch深度学习框架，CPU版本安装之后跑demo风雨无阻，可是想使用更牛的GPU进行训练时，遇到了一些不理解的地方。在进行环境搭建的时候，一般需要安装显卡驱动、cuda、cudnn等这些常见的组件，但是并不知道他们的作用是什么，为什么要安装这些？概念区分显卡输出显示图形的任务，计算机组成成分之一，市面上常见的显示芯片（GPU）主要有NVADIA和AMD两大厂商，就是我们常见的N
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2023-10-23 20:48:13
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一、概念（Center Processing Unit）即中央处理器，GPU（Graphics Processing Unit）即图形处理器。 二、CPU和GPU的相同之处两者都有总线和外界联系，有自己的缓存体系，以及数字和逻辑运算单元，两者都为了完成计算任务而设计。三、CPU和GPU的不同之处需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理，并辅助有很
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2023-10-02 23:04:07
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1. 如何进行迁移对模型和相应的数据进行.cuda()处理。通过这种方式，我们就可以将内存中的数据复制到GPU的显存中去。从而可以通过GPU来进行运算了。 1.1 判定使用GPU下载了对应的GPU版本的Pytorch之后，要确保GPU是可以进行使用的，通过torch.cuda.is_available()的返回值来进行判断。通过torch.cuda.device_count()可以获得能
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2023-08-08 12:08:39
623阅读
文章目录一、Ubuntu 16.04下pytorch（GPU）的安装方法一：下载.whl文件并用pip安装（最方便）方法二（建议直接跳过）1. 创建单独的Anaconda环境！！2. 安装显卡驱动3. 安装CUDA 10.04. 安装与CUDA 10.0版本对应的Cudnn5. 安装Pytorch6. 检测pytorch是否安装成功二、 Win10下pytorch的pip安装1. 创建conda
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2023-09-12 17:29:27
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Question:GPU是一种擅长处理专业计算的处理器。这与中央处理器（CPU）形成鲜明对比，中央处理器是一种擅长处理一般计算的处理器。CPU是为我们电子设备上大多数典型计算提供动力的处理器。GPU的计算速度比CPU快得多。但是，情况并非总是如此。GPU 相对于 CPU 的速度取决于所执行的计算类型。最适合 GPU 的计算类型是可以并行完成的计算。在PyTorch中利用CUDA非常容易。如果我们想
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2023-10-17 13:53:51
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## CPU版PyTorch和GPU版的区别
PyTorch是一个开源的机器学习库，它提供了一个强大的张量计算库，以及灵活的深度学习框架。PyTorch支持在CPU和GPU上运行，但是在这两种环境下有一些区别。
### CPU版PyTorch
CPU版PyTorch是在CPU上运行的版本，它适用于那些没有GPU硬件的用户。在CPU上运行PyTorch可能会比在GPU上慢，因为CPU的计算速度
原创
2024-07-12 04:53:40
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文章目录GPU 与 CPU 的运算对比张量或模型所在的设备位置检查自己的设备是否支持CUDA把数据或模型从CPU转到GPU上把数据或模型拷贝到多张GPU上把数据或模型拷贝到回CPU上 GPU 与 CPU 的运算对比首先不是所有的电脑都有GPU，我们这里的GPU要强调，必须是 Nvidia 家的显卡，所以你无论是Intel的独显，还是AMD家的独显，都没法使用到以下的特性加速你的计算过程，那就更不
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2023-09-17 12:07:43
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本文通过PyTorch简单实现下bert。PyTorch安装（Windows）安装前准备Python 3.x 需要注意的是，目前PyTorch Windows仅支持Python3。Package Manager 使用包管理器安装最方便啦，比如Anaconda或pip都可。官网推荐Anaconda，因为它提供了所有PyTorch依赖项包括Python和pip。这里我使用Anaconda。CPU/GP
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2023-08-27 10:28:48
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# PyTorch中的CPU与GPU的区别及实现方式
在深度学习中，CPU与GPU的使用对模型训练的速度有显著影响。对于刚入行的小白开发者来说，了解它们之间的区别，以及如何在PyTorch中实现这两者的使用，将是一个重要的基础。本文将通过一系列步骤，详细说明如何比较CPU和GPU在PyTorch中的表现。
## 整体流程概述
首先，我们需要了解整个流程。下面是我们的主要步骤，展示了使用PyT
Windows11 WSL2 Ubuntu18.04环境中配置cuda及PyTorchWindows11 WSL2 ubuntu开发环境使用分享第一章 Windows11 WSL2 安装ubuntu18.04并运行ROS第二章 Windows11 WSL2 Ubuntu18.04环境中配置cuda及PyTorch场景习惯了Windows11 wsl2的linux环境。今天记录一下在wsl2的ubu
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2024-10-23 11:07:45
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# PyTorch中的GPU与CPU对比
在深度学习领域，计算资源的选择至关重要。常见的选择有中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）。在使用PyTorch进行模型训练时，这两种处理器各有特点，适合不同的应用场景。
## 1. CPU与GPU的基本概念
### 1.1 CPU（中央处理器）
CPU是计算机的核心部件之一，负责执行程序指令。它的设计更加关注于顺序执行，适合处理逻辑和复杂计算
# 在PyTorch中使用GPU和CPU的指南
## 引言
随着深度学习的发展，利用GPU加速模型训练已经成为必然选择。然而，很多初学者在如何在PyTorch中切换GPU与CPU时常常感到困惑。本文将帮助你理解并实现如何在PyTorch中使用GPU和CPU，并提供详细的代码示例和注释。
## 流程概述
在本指南中，我们将按照以下流程进行：
| 步骤 | 描述
