感受WIN8的侧边栏这个卡掉个人认为没有那么便捷了。 另外WIN10由于进行了多设备同步适配，所以在其高分屏适配上比之WIN8要好的多。在Mac视网膜电脑上，需要调到全分辨率然后设置200%的放大效果会比较OK。磁盘占用有所优化，使用一段时间后没有发现磁盘100%的情况。操作便捷性上还行，能接受，使用升级的方式所有软件都不用动只会更改电脑系统；这个或许能让你的工作不间断。软件的兼容性与WIN8一
Jupyter notebook Tensorflow GPU Memory 释放 一、总结 一句话总结： Jupyter notebook 每次运行完tensorflow的程序，占着显存不释放。而又因为tensorflow是默认申请可使用的全部显存，就会使得后续程序难以运行。 二、Jupyter
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2020-09-14 14:16:00
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1.环境搭建：直接在终端运行jupyter notebook将不能看到我们之前搭建的虚拟环境。为了让Jupyter Notebook支持虚拟运行环境，需要在Anaconda里安装一个插件。回到终端下面，用Ctrl+c退出目前正在运行的Jupyter Notebook Server，然后执行： conda install nb_conda 再重新开启Jupyter Notebook： jupyter
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2024-08-29 20:05:14
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随着计算机硬件技术的突飞猛进，现在花少许的Money就可以购置到一台理想的电脑了。然而，还是有些人或企业对电脑的运行速度不满意。对于这些发烧友或高运算速度需求的用户来讲，仅仅是使用高速CPU，大内存，固态硬盘(SSD)仍然不能满足需求。所以，人们开发使用软件来软加速了。于是乎各种各样的RamDisk类软件问世了。在说RamDisk软件之前，先来说下电脑基本提速操作。
系统高级设置
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2024-10-09 09:12:28
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在深度学习的过程中，我们肯定会遇到一个问题，那就是神经网络太深导致参数过多，自己电脑的CPU带不动，即使带的动也需要非常多的时间，效率很低。近期我所在的实验室为了解决这个问题，在阿里云租了几台GPU服务器专门来给我们跑代码做实验，实验室里的师兄也帮助我们在PyCharm上配置完毕，但是笔者还是觉得PyCharm在可视化以及修改代码上没有Jupyter Notebook方便（当然如果喜欢PyChar
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2024-03-21 06:28:10
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Jupyter Notebooks 是数据科学/机器学习社区内一款非常流行的工具。Analytics Vidhya 的 Pranav Dar 近日发表了一篇上手使用 Jupyter Notebooks 的指南，从安装到基本功能进行了简洁清晰的介绍。引言应该使用哪个 IDE/环境/工具？这是人们在做数据科学项目时最常问的问题之一。可以想到，我们不乏可用的选择——从 R Studio 或 PyChar
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2024-10-11 06:08:39
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# 如何在PyTorch中自动释放显存
在深度学习中，显存是一个至关重要的资源，尤其是在使用GPU进行训练时。使用PyTorch框架时，很多初学者和研究人员面临的一个常见问题是，如何有效地管理和释放显存，以避免因GPU资源不足而导致的内存错误。本文将介绍如何利用PyTorch的某些特性来自动释放显存，并提供相关的代码示例。
## 显存管理的重要性
GPU显存是进行深度学习训练的核心资源之一。
探索GPU-Jupyter：高性能计算与数据科学的新选择 gpu-jupyterLeverage the flexibility of Jupyterlab through the power of your NVIDIA GPU to run your code from Tensorflow and Pytorch in collaborative notebooks on the GPU.项
目录1 问题背景2 问题探索2.1 CUDA固有显存2.2 显存激活与失活2.3 释放GPU显存3 问题总结4 告别Bug 1 问题背景研究过深度学习的同学，一定对类似下面这个CUDA显存溢出错误不陌生RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 916.00 MiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity
你在这里因为你有，有一个文件扩展名结尾的文件 .notebook. 文件与文件扩展名 .notebook 只能通过特定的应用程序推出。这有可能是 .notebook 文件是数据文件，而不是文件或媒体，这意味着他们并不是在所有观看。什么是一 .notebook 文件？笔记本文件扩展也被称为其通过SMART T
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2024-04-22 19:16:21
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Jupyter Notebook 使用教程基本操作顶部的三个选项卡 顶部的3个选项卡是：Files(文件)、Running(运行)和 Cluster(集群)Files(文件)显示当前 notebook 工作文件夹”中的所有文件和文件夹点击 Running(运行)选项卡会列出所有正在运行的 notebook，可以在该选项卡中管理这些 notebookClusters一般不会用到，因为过去
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2024-03-19 10:38:17
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Jupyter Notebook是数据科学家最常使用的工具。它可以在一个文档中混合代码和文本，并且检查输出也很方便，其他编程IDE都没有提供这么方便的功能。但是，Jupyter笔记本的基本版本并不完美。你需要安装一些扩展插件，才能使Jupyter Notebook的性能更佳。本文我们将向您展示如何通过安装一些插件增强Jupyter Notebool的功能。什么是Jupyter Notebook插件
一、jupyter notebook是什么官网的介绍是：Jupyter Notebook是一个Web应用程序，允许您创建和共享包含实时代码，方程，可视化和说明文本的文档。 用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等。简单的介绍就是：Jupyter Notebook是Ipython的升级版，而Ipython可以说是一个加强版的交互式 Shell，也就是说，它比在terminal里运行
我们在使用tensorflow 的时候, 有时候会在控制台终止掉正在运行的程序，但是有时候程序已经结束了，nvidia-smi也看到没有程序了，但是ＧＰＵ的内存并没有释放，那么怎么解决该问题呢？ 首先执行下面的命令： 因为我们只有一块显卡，所以显示如下图所示: 可以看到我们的nvidia0上还有一个
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2019-02-22 11:25:00
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# 释放GPU的步骤和代码
## 概述
本文将指导你如何释放Python中使用的GPU资源。首先，我们将介绍整个流程，并用表格展示每个步骤。然后，我们将逐步说明每个步骤需要进行的操作，并给出相应的代码示例。
## 流程图
```mermaid
journey
title 释放GPU的流程
section 确认当前GPU资源的占用情况
确认GPU资源是否被占用 --> 是否被占用？
原创
2023-08-19 08:22:00
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使用下面的Python代码可以快速释放GPU显存import ospid = list(set(os.p
原创
2022-08-18 07:42:56
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前言Linux系统的缓存机制是相当先进的，他会针对dentry（用于VFS，加速文件路径名到inode的转换）、Buffer Cache（针对磁盘块的读写）和Page Cache（针对文件inode的读写）进行缓存操作。以下几类操作会很占内存：频繁 或 大量的文件存取操作程序测试频发崩溃服务的大量访问和数据读写某些操作会产生大量的缓存，当我们完成这些操作后，这部分缓存就要等待系统清除。由于程序BU
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2024-03-19 10:17:19
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Windows程序意掉，但显存依然被占用1.软件环境2.问题描述3.解决方法3.1.查找当前占用显存的程序3.2.关闭显存占用程序4.结果预览 1.软件环境Windows10 教育版位 Tensorflow-GPU 2.3.0 Keras 2.4.3 CUDA 10.12.问题描述在使用Tensorflow进行模型训练时，很有可能会因为batch_size设置太大或者样本分辨率太大导致O
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2024-05-07 10:40:56
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如何让线程主动让出CPU由于等待一个锁的线程只有在获得这把锁之后，才能恢复运行，所以让持有锁的线程在不再需要锁的时候及时释放锁是很重要的。在以下情况下，持有锁的线程会释放锁：（1）执行完同步代码块，就会释放锁。（synchronized执行完毕解锁） （2）在执行同步代码块的过程中，遇到异常而导致线程终止，锁也会被释放。（exception异常） （3）在执行同步代码块的过程中，执行了锁所属对象的
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2024-04-03 08:39:03
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目录1 问题背景2 问题探索2.1 CUDA固有显存2.2 显存激活与失活2.3 释放GPU显存3 问题总结4 告别Bug 1 问题背景研究过深度学习的同学，一定对类似下面这个CUDA显存溢出错误不陌生RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 916.00 MiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity; 4.
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2024-03-08 09:08:13
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