大家好，我是Mr数据杨。就像三国时代的各个王国选择了最适合的战略，首先需要做的是Python版本的选择。这就像当时的曹操、刘备、孙权需要选择合适的战略，是否积极扩张还是先稳固自身的基础。同样地，选择最适合的Python版本是第一步。接着来到了NVIDIA配置流程。这有点像诸葛亮给蜀国建立了一套完善的规章制度。也需要配置好硬件环境，让Python可以在NVIDIA显卡上顺畅运行，发挥出最大的潜能。再
转载
2023-07-24 23:45:34
690阅读
在使用 PyCharm进行机器学习的时候，我们常常需要自己创建一些函数，这个过程中可能会浪费一些时间，在这里，我们为大家整理了一些常用的 Python加速方法，希望能给大家带来帮助。 在 Python中，我们经常需要创建一些函数来处理数据、计算和执行操作。对于数据处理，我们可以使用 python内置的 sql语句来进行。在之前的文章中，我们介绍了如何将函数转化为 gpu代码、如何使用
转载
2023-08-04 11:14:28
954阅读
# 使用Python实现多个GPU并行计算
在数据科学和深度学习领域，使用GPU进行加速是非常普遍的选择。尤其是处理大量数据时，单个GPU的计算能力往往无法满足需求。为了充分利用多个GPU的计算能力，我们可以使用一些深度学习框架来实现并行计算。本文将向您介绍如何在Python中运行多个GPU的项目，分步进行详细说明。
## 总体流程
以下是实现Python在多个GPU上运行的总体流程：
|
目录 1.指定gpu训练1.1 .解决方法1.1.1 从终端直接指定(推荐使用，简单方便)1.1.2 python代码中设定：1.1.3. 使用函数 set_device1.2.查看是否运行成功 2. 使用tmux在ssh断开后继续运行程序2.1 安装tmux2.2 新建会话2.3 会话中执行程序2.4 进入指定会话中2.5 退出当前界面进入正常模
转载
2024-03-24 20:09:13
86阅读
之前从事的深度学习一直使用的pytorch框架，最近在测试一些深度方法的过程中需要用到TensorFlow并且需要调用GPU。以下潦草记录了自己在安装TensorFlow-GPU开发环境过程中遇到的一些问题以及解决的办法。1、新创建一个conda虚拟环境这个对于一些python老手来说不是什么难事了，直接上代码conda create -n tensorflow-gpu python=3.7创建过
转载
2023-09-20 06:57:04
20阅读
在上一篇文章中，作者介绍了用Anaconda安装Python和TensorFlow-GPU的整套解决方案，步骤简单，非常实用。如果还没有安装Anaconda、Python以及TensorFlow的同学，可以显将上述三者安装好。上一篇文章见链接： PhD Xu：用Anaconda安装Tensorflow-GPU，并与PyCharm相结合，极简实用教程（一）zhuanlan.zhi
转载
2024-03-03 23:22:58
344阅读
实现在Python Torch GPU上运行普通函数的步骤如下：
1. 检查GPU是否可用：在使用GPU之前，需要确保你的计算机具备CUDA支持，并且已经安装了相应的驱动程序和CUDA工具包。你可以通过以下代码来检查GPU是否可用：
```python
import torch
# 检查是否有可用的GPU
if torch.cuda.is_available():
device =
原创
2023-12-04 06:20:51
305阅读
DataLoader是PyTorch中的一种数据类型。
在PyTorch中训练模型经常要使用它，那么该数据结构长什么样子，如何生成这样的数据类型？
下面就研究一下：
先看看 dataloader.py脚本是怎么写的（VS中按F12跳转到该脚本）
__init__（构造函数）中的几个重要的属性：
1、dataset：（数据类型 dataset）
输入的数据类型。看名字感觉就像是数据库，C#里面也有
1.导入numoy包import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt2.建立一个一维数组 a 初始化为[4,5,6], (1)输出a 的类型（type） (2)输出a的各维度的大小（shape） (3)输出 a的第一个元素（值为4）a = np.array([4, 5, 6])
print(type(a))
print(a.shape)
prin
一、GPU 利用率的定义本文的 GPU 利用率主要指 GPU 在时间片上的利用率，即通过 nvidia-smi 显示的 GPU-util 这个指标。统计方式为：在采样周期内，GPU 上面有 kernel 执行的时间百分比。二、GPU 利用率低的本质常见 GPU 任务运行流程图如下： 如上图所示，GPU 任务会交替的使用 CPU 和 GPU 进行计算，当 CPU 计算成为瓶颈时，就会出现 GPU
转载
2023-11-16 21:30:49
100阅读
# Python如何指定程序在GPU上运行
在进行深度学习和机器学习任务时，通常会使用GPU来加速计算，提高训练模型的效率。Python提供了多种库和工具，可以帮助我们指定程序在GPU上运行。本文将介绍如何使用TensorFlow和PyTorch这两个流行的深度学习框架在GPU上运行程序，并提出一个项目方案来展示如何指定程序在GPU上运行。
## TensorFlow
TensorFlow是
原创
2024-04-10 05:25:16
275阅读
Mat对象仅仅存储在内存或者CPU缓存中。为了得到一个GPU能直接访问的opencv 矩阵你必须使用GPU对象 GpuMat 。它的工作方式类似于2维 Mat，唯一的限制是你不能直接引用GPU函数。（因为它们本质上是完全不同的代码，不能混合引用）。要传输*Mat*对象到*GPU*上并创建GpuMat时需要调用上传函数，在回传时，可以使用简单的重载赋值操作符或者调用下载函数。Ma
转载
2023-12-09 21:10:01
121阅读
一、OpenGL介绍OpenGL是一个用来加速渲染显示2D、3D 矢量图形的编程接口。这个接口底层依赖于硬件GPU，底层硬件接口的驱动都是由GPU厂家提供。openGl也支持跨平台，windows、Linux、MAC 平台都可以使用。QT封装有QOpenGLWidget可以更加方便的调用GPU 来渲染图片。下面例子代码就介绍QOpenGLWidget类的使用说明，并编写一个例子代码，调用GPU加速
转载
2024-06-30 10:06:56
121阅读
本文详细讲解了如何安装YOLOv5网络依赖的GPU版本的Pytorch，本人自从入坑YOLOv5后，前前后后配置了近10次环境，有时代码调好能跑了，放上一两个月再跑，竟然报错了！ 最近重装了一次电脑，重新配置了一遍环境，于是痛下决心要记录下配置环境中可能出现的问题，这里需要强调的是，我是在配好环境后写的这篇文章，大多图片是采用别人博客中的图片（在Refenrence中表明了出处，实在不想再重
转载
2024-08-28 16:30:24
1017阅读
点赞
模型通常具有许多很多参数。例如，流行的VGG图像分类模型有大约1.4亿个参数，分为16层！在运行推理(预测)时，你需要将输入数据(图像)传递到每个图层，通常将该数据乘以图层参数。在训练期间，你还必须稍微调整每个参数以更好地拟合数据。那是很大的计算量！CPU很擅长快速完成一些事情。 这通常很好，有足够的分支(如果用户这样做，那样做)，以及大规模并行性实际上不可能的其他顺序约束。GPU很好，可以做很多
转载
2024-03-04 09:49:18
61阅读
CUDA的软件体系 CUDA的软件堆栈由以下三层构成：CUDA Library、CUDA runtime API、CUDA driver API，如图所示，CUDA的核心是CUDA C语言，它包含对C语言的最小扩展集和一个运行时库，使用这些扩展和运行时库的源文件必须通过nvcc编译器进行编译。 CUDA C语言编译得
转载
2024-06-07 22:46:21
58阅读
1.Cuda的编程模型 a. GPU（图形处理器）早期主要应用于图形渲染，使得应用程序能实现更强的视觉效果。（并行运算） CUDA是由英伟达为他们公司GPU创立的一个并行计算平台和编程模型。CUDA包含三大组件，分别是NVIDIA驱动、toolkit和 samples.toolkit里面包含的nvcc编译器、调试工具和函数库。 开发人员可以通过调用CUDA函数库中的
转载
2024-04-09 09:32:04
116阅读
# 在GPU上运行HanLP的方案
## 问题描述
HanLP是一款流行的自然语言处理工具，但默认情况下它在CPU上运行。如果想要在GPU上运行HanLP，我们需要进行一些配置和修改。
## 解决方案
我们可以使用JVM参数来指定HanLP在GPU上运行。具体步骤如下：
1. 配置HanLP的JVM参数，指定使用GPU资源。可以通过以下代码示例来完成此步骤。
```java
// 设置JV
原创
2024-05-30 03:26:34
191阅读
一、网络解析输入：416x416x3 输出：3个feature map：13x13x255、26x26x255、52x52x255（255 = 3x85 =3 x(4+1+80) ） 分别下采样32倍、16倍、8倍得到输出13x13x255、26x26x255、52x52x255，在MCCOCO目标检测竞赛中，小物体<32x32，大物体>96x96 13x13x255：13x13个gr
哥本哈根大学计算机科学系的研究员最近发布了Futhark，这是一种函数式编程语言，可以产生运行在GPU上的代码，主要用于机器学习和其他对性能要求高的应用。Futhark在GPU编程方面比标准的C/C++框架更加优秀。它可以给已经存在的应用生成C和Python代码，并完美地整合进去。大多数的GPU编程都使用了像OpenCL或CUDA这种框架，用C或C++生成在GPU运行的代码。Futhark可以产生
