目录任务任务简介详细说明知识点CPU与GPU数据迁移至GPU`.to()函数`：转换`数据类型`或`设备``torch.cuda模块`torch.cuda常用方法多GPU并行运算多GPU运算的分发并行机制PyTorch实现核心使用实例演示询问当前GPU内存剩余GPU模型加载出现的报错与解决 任务任务简介学习使用GPU进行加速运算；学习常见报错信息，方便调试代码。详细说明学习如何使用GPU进行加速
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2023-06-24 18:28:13
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# PyTorch GPU分配
## 介绍
在深度学习中，使用GPU进行模型训练能够大大加快训练速度。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了简单而强大的接口来利用GPU进行模型训练。本文将介绍如何在PyTorch中分配GPU，并提供代码示例。
## GPU分配步骤
### 步骤1：检查GPU是否可用
在分配GPU之前，我们需要检查系统中是否有可用的GPU。PyTorch提供了一
原创
2023-09-16 14:27:45
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**实现PyTorch GPU运行的步骤和代码示例**
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你了解如何在PyTorch中使用GPU来加速计算。GPU是图形处理器单元的缩写，它可以在训练深度学习模型时提供比CPU更快的计算速度。下面是整个流程的步骤和相应的代码示例：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入PyTorch和torchvision库 |
| 2
原创
2024-04-29 10:45:43
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1. 为什么要新建环境最近学习深度学习使用GPU训练更快，但在程序运行时发现之前安装的是CPU版本的pytorch.原本想着把CPU版本的pytorch删除，然后换上新的GPU版本pytorch.但一搜索，还挺麻烦的，怕在这过程中出现问题，而且以前写的一些代码也是CPU版本的，怕到时只有GPU版本的会出问题。于是，就想到了在Anaconda里新建一个gpu版本的环境，然后在里面安装GPU版本的py
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2024-05-15 06:59:54
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目录准备需要有支持CUDA的Nvidia显卡 linux查看显卡信息：lspci | grep -i vga 使用nvidia显卡可以这样查看：lspci | grep -i nvidia 上一个命令可以得到类似"03.00.0"的显卡代号，查看详细信息：lspic -v -s 03.00.0 查看显卡使用情况（nvidia专用）：nvidia-smi 持续周期性输出使用情况（1秒1次）：watc
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2023-08-16 17:17:44
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创建环境下载gpu版pytorch前言本篇文章是根据自己调试的过程所做的总结，主要目的是为了用gpu去跑深度学习的模型，所以需要下载pytorch的gpu版本，但是当中出现了很多错误，所以这里给出一版经试验成功的解决方案。GPU准备：下载CUDA,CUDNN这个主要是在官网上找到对应版本，许多之前的博主的方法都是一致的：第一步，是在桌面点击右键会出现NVIDA控制面板的选项，点击会出
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2023-11-23 20:37:23
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作者 | Lysandre Debut
译者 | 陆离
出品 | AI科技大本营(ID: rgznai100)
【导语】自然语言处理预训练模型库 Transformers 实现了几种用于 NLP 任务的最先进的 Transformer 架构，如文本分类、信息提取、问题解答和文本生成等，它经常被研究人员和公司所使用，提供 PyTorch 和 Ten
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2024-08-06 12:20:56
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linux下安装redis1. 安装gcc1.1 gcc安装位置1.2 yum install gcc-c++2. redis下载与安装2.1 下载redis2.2 解压2.3 编译安装2.3.1 编译2.3.2 安装3. redis启动3.1 启动服务器3.2 启动redis客户端 1. 安装gcc1.1 gcc安装位置进入到/usr/local目录下cd /usr/local1.2 yum
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2024-09-26 09:21:58
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# 如何查看PyTorch是否在GPU上运行CUDA
## 流程图
```mermaid
pie
title 流程图
"Step 1" : 安装PyTorch
"Step 2" : 导入PyTorch库
"Step 3" : 检查GPU是否可用
"Step 4" : 查看当前PyTorch是否在GPU上运行
```
## 步骤和代码示例
### St
原创
2024-05-24 05:38:57
84阅读
# 如何验证 PyTorch 是否运行在 GPU 上
在深度学习领域，利用 GPU 加速是提高模型训练效率的关键。作为一名新手开发者，了解如何确认你的 PyTorch 代码是否在 GPU 上运行是非常重要的。本文将为您提供明确的步骤，同时用代码来支持每一步的实现。
## 流程概览
以下是验证 PyTorch 是否能够使用 GPU 的流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---
原创
2024-10-29 06:52:28
688阅读
在学习了这些天，fpga的用途大多是在硬件层面进行加速，它不适合进行浮点运算。最适合基于硬件的固有算法并行且高速的进行计算处理。目前在数据中心等地方进行硬件加速非常普遍，自己的发展领域是视觉，在视觉处理中适合对视频流做预处理加速，还是不适合搭载需要浮点运算的算法。一般arm配合fpga的使用更多，fpga对视频流进行复杂的预处理，预处理结束的图像由arm进行计算和结果输出显示。现有的商用场景有ai
pycharm版本必须是专业版工欲善其事，必先利其器。 很多童鞋都是在本地编写和调试代码，然后再将代码通过某种方式传到服务器上，用vim修修改改然后运行。先不说本地和服务器手工维护和同步两份代码劳心劳肺，若不是对vim编辑文件得心应手也自然会费时费力。因此，强烈推荐写python的同学用pycharm远程链接远程服务器，下面具体讲讲如何连接。首先，说明，想要pycharm链接远程服务器，必须是pr
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2023-11-29 01:00:41
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AutoDL是一个国内的GPU租用平台，最近使用了一下，体验感还是很nice的，所以写了篇博客来介绍一下该平台的具体使用方式，也可以当做一个教程来学习^_^ 一、进入平台页面可以看到下面罗列出了各种GPU的租用价格，还算是比较亲民的。二、创建实例1.注册登录后进入控制台（页面右上角），点击“我的实例”，选择“租用新实例”： 2.注册登录后进入控制台（页面右上角），点击“我的实例”，选择“
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2023-12-12 15:03:27
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在前面两个小节中，我们讨论了Docker的基本用法。由于TensorFlow+Python3+Jupyter这样的开发环境，基本上是很多机器学习（深度学习）爱好者的标配。所以，在本小节，我们就简单讨论一下如何利用Docker技术，来快速搭建这样的开发环境。3. 下载合适的Docker镜像首先，我们要下载合适的Docker镜像。利用前面所学的命令知识，我们很容易搜索到与TensorFlow相关的Do
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2023-10-15 14:08:58
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查看gpu使用率，参考：，nvidia-smi -l 1，每1秒刷新一次，pytorch和cuda以及cudnn当然首先保证电脑gpu有加速功能，而且安装的驱动满足要求
1，保证在pytorch官网中的cuda和下载的cudnn版本一致
2.保证使用的环境中的cuda就是对应的pytorch对应的版本，因为可以使用多个版本的cuda和环境，一定要注意自己的环境是否对应，
3.nvcc -v，是否是
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2023-12-23 20:47:56
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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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先进的深度学习模型参数正以指数级速度增长:去年的GPT-2有大约7.5亿个参数，今年的GPT-3有1750亿个参数。虽然GPT是一个比较极端的例子但是各种SOTA模型正在推动越来越大的模型进入生产应用程序，这里的最大挑战是使用GPU卡在合理的时间内完成模型训练工作的能力。 为了解决这些问题，从业者越来越多地转向分布式训练。 分布式训练是使用多个GPU和/或多个机器训练深度学习模型的技术
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2024-06-27 10:47:08
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OOM 常见原因及解决方案当 JVM 内存严重不足时，就会抛出 java.lang.OutOfMemoryError 错误。本文总结了常见的 OOM 原因及其解决方法，如下图所示。如有遗漏或错误，欢迎补充指正。1、Java heap space当堆内存（Heap Space）没有足够空间存放新创建的对象时，就会抛出 java.lang.OutOfMemoryError:Javaheap
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2023-07-16 12:47:49
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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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