1、介绍python多线程详解1.1 什么是线程？ 线程也叫轻量级进程，是操作系统能够进行运算调度的最小单位，它被包涵在进程之中，是进程中的实际运作单位。 线程自己不拥有系统资源，只拥有一点儿在运行中必不可少的资源，但它可与同属一个进程的其他线程共享进程所 拥有的全部资源。一个线程可以创建和撤销另一个线程，同一个进程中的多个线程之间可以并发执行**1.2 为什么要使用多线程？**
线程在程序中是独
今天是Numpy专题的第5篇文章，我们来继续学习Numpy当中一些常用的数学和统计函数。 基本统计方法 在日常的工作当中，我们经常需要通过一系列值来了解特征的分布情况。比较常用的有均值、方差、标准差、百分位数等等。前面几个都比较好理解，简单介绍一下这个百分位数，它是指将元素从小到大排列之后，排在第x%位上的值。我们一般常用的是25%，50%和75%这三个值，通过这几个值，我们很容易对于整个特征的分
转载
2024-10-09 07:26:41
54阅读
在当今深度学习和科学计算领域，利用GPU加速运算已经成为至关重要的一步。许多开发者希望通过Python调用GPU进行高效计算，但有时候在实现过程中会遇到问题。因此，本文将详细探讨如何成功实现“Python 如何调用GPU”，从问题背景到解决方案，带您一一了解。
在一个研究项目中，一个数据科学团队正在使用PyTorch进行图像识别模型的训练。他们的数据量庞大，训练过程中希望能够利用GPU加速。然而
前言在数据越来越多的时代，随着模型规模参数的增多，以及数据量的不断提升，使用多GPU去训练是不可避免的事情。Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式，本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意的地方。这里我们谈论的是单主机多GPUs训练，与分布式训练不同，我们采用的主要Pytorch功能函数为DataParallel而不是DistributedPar
转载
2023-08-05 18:30:02
664阅读
Numpy一直是Python社区的礼物。它允许数据科学家，机器学习从业者和统计学家以简单有效的方式处理矩阵格式的大量数据。就速度而言，Numpy本身就是Python的重要一步。每当你发现你的Python代码运行缓慢时，特别是如果你看到很多for循环，那么将数据处理转移到Numpy并让它的矢量化以最快的速度完成工作总是一个好主意！尽管如此，即使加速，Numpy也只能在CPU上
转载
2023-11-07 15:26:54
227阅读
通常在程序开始之前并不知道需要多大的显存，程序会去申请GPU的显存的50%比如一个8G的内存，被占用了2G，那么程序会申请4G的显存（因为有足够的剩余显存）如果此时显存被占用7G，那么程序会申请剩下的所有的1G的显存。也许你的程序根本用不着这么多显存，200M也许就够了，这时候如果程序能按照需求去申请就好了，幸运的是，这样的方法是存在的：import tensorflow as tf
转载
2024-03-22 14:32:58
287阅读
# Python如何调用GPU运算
## 引言
在进行数据分析、机器学习和深度学习等计算密集型任务时，使用图形处理器（GPU）可以显著加速计算过程。相比于使用中央处理器（CPU）进行计算，GPU具有更多的算术单元和内存带宽，能够并行处理大量数据，因此在科学计算和机器学习中得到了广泛应用。
Python作为一种易读易写的编程语言，具有丰富的库和工具来进行数据分析和机器学习。本文将介绍如何在Py
原创
2023-08-25 08:05:35
918阅读
# 如何调用GPU跑Python：解决深度学习中的数据处理问题
在现代机器学习和深度学习任务中，利用GPU加速计算是提升模型训练速度的常用手段。然而，许多人在调用GPU进行Python编程时往往会遇到各种问题，比如如何配置环境、安装相关库等。本文将通过一个具体的深度学习应用示例，展示如何调用GPU来加速数据处理，并附带必要的可视化和设计图来帮助理解。
## 环境准备
首先，我们需要确保机器上
文章目录PreparationStep1: 安装Nvidia驱动Step2 安装CudaStep3: 安装CudnnStep4: 安装Tensorflow-gpu包Step5: 测试案例IssuesIssue1Issue2Issue3Issue4Other: Linux 服务器版 NVIDIA 驱动安装1. Download Linux Server Version Drive2. Instal
转载
2024-09-01 22:43:35
123阅读
首先通过：torch.cuda.is_available()看你的pytorch是否支持CUDA计算，确认支持后：1.在终端执行程序时设置使用GPU:CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train.pyEnvironment Variable Syntax ResultsCUDA_VISIBLE_DEVICES=1 Only device 1will be seenCUDA
转载
2023-07-23 20:51:22
486阅读
flask 使用 jinjia2 模板引擎，为了便于使用，已经集成到 render_template 函数中，可以直接调用。模板引擎实现对模板的渲染，就是根据上下文，对模板中的占位变量，用真实值替换，形成最终的响应文件。默认情况下,Flask 在程序文件夹中的 templates 子文件夹中寻找模板。 （一）模板的调用demo.py文件代码如下：from flask import Fla
转载
2024-04-17 10:34:19
86阅读
环境搭建 | 深度学习爱好者如何配置带GPU电脑环境 2017-06-14 11:30
英特尔/PC/移动芯片 作者 | 沈浩最近开始学习深度学习（Deep Learning）技术，特别是google的Tensorflow深度学习包开源后，深度学习已经成为大数据领域的重大计算革命，配合Teras顶层框架，使得Deep learning的学习成本降低。目前Deep learning技术应用越
转载
2024-06-14 10:42:32
36阅读
1 前言要说多线程 我们明确几个概念1.1 名词1.1.1 操作系统操作系统是计算机系统中的一个系统软件，是一些程序模块的集合它们能以尽量有效、合理的方式组合和管理计算机的软硬资源系统效率，资源利用率 CPU利用率充足与否？I/O设备是否忙碌？合理地组织计算机的工作流程，控制程序的执行并向用户提供各种服务功能各种软硬件资源的管理是否公平合理 如果不公平、不合理、则可能产生问题两种角度：用户界面 与
在当前的深度学习和大数据分析的浪潮中，充分利用GPU进行高效计算已成为一种必然需求。尤其是在使用Python进行机器学习时，能够成功调用GPU卡可以显著提升运算速度，并在很大程度上减轻运算资源的压力。本博文将详细记录如何解决“Python环境如何调用GPU卡”的问题，包括问题分析、解决方案和预防优化等过程。
### 问题背景
在过去几周，我们的团队正在进行深度学习模型的训练，但遇到了显著的性能瓶
更新2018.06.14 最近有使用Matlab通过mex调用CUDA加速视频处理的需求，于是折腾了一下，网上的说法可谓千奇百怪众说纷纭，却没有能用的。经过六个多小时的反复搜索和尝试，本人终于成功编译运动了了matlab的mexCUDA例程：mexGPUExample.cu。1.软件环境这个过程涉及三个环境：Visual Studio、Cuda Toolkit和Matlab。其中C
转载
2024-03-08 09:16:37
456阅读
# 使用 Python 调用多个宏的项目方案
## 引言
在数据分析和科学计算的时代，自动化处理大量的工作变得尤为重要。宏（Macro）是指为了在某些软件（如 Excel、Word 等）中自动执行一系列操作的脚本。通过 Python，我们可以有效地调用这些宏，使得数据处理更加灵活和高效。本文将介绍如何使用 Python 调用多个宏，并应用于自动化报表生成。
## 项目目标
本项目旨在利用
原创
2024-09-25 04:29:08
77阅读
多磁头技术：通过在同一碟片上增加多个磁头同时的读或写来为硬盘提速，或同时在多碟片同时利用磁头来读或写来为磁盘提速，多用于服务器和数据库中心。下面是学习啦小编带来的关于电脑装了固态硬盘还能再装机械硬盘吗的内容，欢迎阅读!电脑装了固态硬盘还能再装机械硬盘吗?可以无需对系统做任何改动，直接安装机械硬盘即可。需要将固态硬盘连接到第一个SATA接口，将第二块硬盘连接到后面的SATA接口。如图所示：主板上有4
转载
2024-07-07 15:50:32
36阅读
## 项目方案：Python 在 Mac 上调用 GPU 运算
### 1. 项目背景
随着机器学习和深度学习的飞速发展，利用 GPU 进行高效计算已经成为了必不可少的需求。然而，在 Mac 上使用 Python 调用 GPU 进行运算并不是一件容易的事情。本项目旨在提供一种便捷的方案，使 Python 在 Mac 上能够顺利调用 GPU 进行运算，提高计算效率和性能。
### 2. 项目目
原创
2024-01-28 06:59:29
337阅读
前置知识：1.妙算2-G上已经预装好了cuda9，所以我没考虑cuda的安装问题，也没有考虑cuda是否和opencv存在版本的对应问题。2.根据：python+OpenCV+cuda计算光流_dagongji10的博客OpenCV3.x/OpenCV2.x的GPU版本仅支持C++编程加速OpenCV4.1.0之后的GPU版本开始支持Python编程加速3.直接下载opencv-python包是已
转载
2024-08-30 13:59:19
41阅读
在处理深度学习模型时，尤其是使用开源工具如“ollama”，我们可能会面临如何高效利用多个GPU来运行模型的问题。本文将详细记录解决“ollama 调用多个GPU运行模型”的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南及生态扩展等内容。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保系统具备所需的环境。以下是我配置的技术栈，确保它们之间的兼容性：
- Python 3.8+
- NV
