鉴于多次安装的经历，每次安装都别样的闹心，于是乎，写下这个文档。对相关部分感兴趣的小伙伴可以选择直接选择性欣赏～ Python 环境 ( 通过Anaconda )： Python直接使用了Anaconda创建的虚拟环境。（大家可以在这里选择版本下载：
Index of /anaconda/archive/mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn
也可以点击下
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2024-08-05 12:48:32
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对于主板型号、CPU型号、显卡型号、内存型号和显示器型号的排列顺序。选购电脑是一个重要的决策，需要考虑许多因素，如预算、用途、性能需求等。以下是一些关键步骤和注意事项，以帮助您选购一台适合自己的电脑。1. 主板型号：主板是电脑的基础结构，它需要与CPU、内存和显卡等组件兼容。在选择主板时，您需要考虑其芯片组、扩展槽、内存插槽数量和接口等因素。因此，在所有组件中，主板是至关重要的，它应该排在第一位。
VS2008设置查看.NET源码的方法时间:2009-9-9 0:01:43 作者:webmaster --下面解读在VS.NET2008中查看.NET源码的设置方法：在Visual Studio 2008中可以通过调试进入。NET Framework的源代码，从这个意义上说，.NET Framework是开放部分源代码了，但现在只支持调试模式下进入源代码。而其，这个功能在Visual Studi
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2024-04-26 15:10:21
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摘要 经过上一篇文章，大家编译运行 PC 仿真后，可能觉得有点迷惘，实际上你已经在后台完成了图像识别，保存结果，绘制识别框等一系列过程。这篇文章就教教大家怎么看识别的结果已经如何手动将识别框绘制出来。并且讲解 NMS 和 YOLO 的原理仿真代码浅析 为了方便实际操作，这篇文章使用 VS 来快速运行，我觉得 vs 运行
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2024-07-12 20:07:30
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# 如何看GPU架构：解析与实例
GPU（图形处理单元）是现代计算机系统中不可或缺的重要组成部分，尤其在深度学习、图形渲染和科学计算等领域，理解其架构能够帮助我们更好地选择与优化 GPU 资源。本文将介绍如何分析 GPU 架构，并通过一个示例解决实际问题。
## 一、GPU架构基础
GPU的架构通常包括多个核心、显存、命令处理单元和渲染管线等部分。了解这些组件及其工作原理，对于优化应用程序和
# pytorch如何看GPU空间
在使用深度学习框架PyTorch进行模型训练时，通常会使用GPU来加速计算。因此，了解GPU的空间使用情况对于优化模型训练和调试非常重要。本文将介绍如何使用PyTorch查看GPU的空间情况，并提供相应的代码示例。
## 1. 查看当前系统中的GPU设备
在开始之前，我们需要确保系统中有可用的GPU设备。可以使用`torch.cuda.is_availab
原创
2023-10-10 15:04:09
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# PyTorch如何使用GPU加速
## 介绍
在深度学习领域，GPU（图形处理单元）的使用已经成为常态。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了简洁易用的接口以及对GPU加速的支持。本文将介绍如何在PyTorch中利用GPU来加速训练和推断过程，并提供一个实际问题的示例。
## GPU加速原理
GPU是一种专门用于图形渲染的高性能硬件，但其并行计算的特性也使其非常适合深度学习任务。
原创
2023-08-25 16:50:56
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## BIOS中查看GPU信息的方法
在现代计算机中，图形处理单元（GPU）是一个关键组件，负责处理图形和视频数据。用户在选择GPU或解决图形相关问题时，常常需要查看GPU的相关信息。通常，BIOS可以提供有关计算机硬件的一些基本信息，包括GPU的状态和设置信息。本文将详细介绍如何在BIOS中查看GPU信息，以及相关流程和代码示例。
### 一、何为BIOS？
BIOS（基本输入输出系统）是
1.定义一般来说，所谓性能测试，其实就是验证软件系统的性能可以满足需求规格给定的指标要求。性能测试其实是一个比较大的范畴，还可以进一步延伸出负载测试、压力测试、稳定性测试这样一些延伸的概念。负载测试：指的是在测试过程中来逐步地增加负载，并且记下被测系统相应的一个性能表现，最终确定出我们系统在正常的指标范围下的一个最大的负载。压力测试：测试系统在极限情况下的压力情况，也就是要确定系统在什么样的负载压
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
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2024-06-14 10:42:32
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将GPU版本的代码转换为CPU版本通常需要考虑一些关键因素，因为GPU和CPU在架构和并行计算方面有很大的差异。下面是一些一般性的指导原则：1.并行化结构： GPU通常是为大规模并行计算而设计的，而CPU更倾向于处理串行任务。因此，GPU代码通常使用并行编程模型（如CUDA、OpenCL）来利用大量的核心。在将代码转换为CPU版本时，你可能需要重新设计算法以更好地适应CPU的串行性能。 2.线程和
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2024-08-09 09:48:11
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linux上查看gpu卡型 Fatmawati Achmad Zaenuri/Shutterstock Fatmawati Achmad Zaenuri / Shutterstock Need to identify the Graphics Processing Unit (GPU) in a Linux computer? Here’s how you can ident
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2024-08-05 21:57:30
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ios:利用FFmpeg-iOS-build-script库编译ffmpeg编译成静态库iOS：https://www.jianshu.com/p/6e7e494b7c85、https://www.jianshu.com/p/ecfbebadbe55、在编译之前先把准备工具做好(其实如果不提前下载,编译脚本中也会下载):下载gas-preprocessor.pl(下载地址:https://gith
Anaconda的安装及环境变量的配置官方首页：Unleash AI Innovation and Value | Anaconda历史版本：Index of /显卡驱动是否安装 —— CUDA Driver可以参考：安装显卡驱动最新版本 - 知乎官方首页：NVIDIA GeForce 驱动程序 - N 卡驱动 | NVIDIA先在命令窗
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2024-08-31 22:34:54
49阅读
# 如何判断PyTorch是否兼容GPU
在使用PyTorch进行深度学习模型训练时，使用GPU可以显著提高计算速度。因此，判断PyTorch是否兼容GPU是十分重要的。本文将介绍如何判断PyTorch是否兼容GPU，并提供代码示例来解决这个具体问题。
## 方案
PyTorch提供了一个简单的方法来判断是否有可用的GPU设备。我们可以使用`torch.cuda.is_available()
原创
2023-11-29 07:46:38
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本文介绍GPU下YOLO8目标跟踪任务环境配置、也即GPU下YOLO8目标检测任务环境配置。YOLO8不仅仅可以实现目标检测，其还内置有Byte-Tracker、Bot-Tracker多目标跟踪算法。可以实现行人追踪统计、车流量跟踪统计等功能。值得注意的是Byte-Tracker、Bot-Tracker多目标跟踪算法的检测结果特别依赖目标检测的结果，说白了，就是YOLO内置的两种目标跟踪算法是建立
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2024-09-14 10:23:05
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cpu的瓶颈使用top命令，查看cpu使用率增加压力后，使用命令vmstat查看CS（上线文切换），如果变化异常，说明CS出了问题增加压力后，使用命令vmstat查看r(cpu等待队列)，如果数值较高，说明cpu等待队列增加，cpu的问题压力和内存使用率用命令查看内存占用，top,再按M，按占着内存排序（按P，是按cpu占用排序，按T是按运行时间）用命令 top -Hp pid号 看详细信息用命令
# 如何看安培架构的GPU
## 项目背景
随着深度学习和图形计算需求的快速增长，GPU的性能成为了关键一环。NVIDIA于2020年发布的安培架构GPU，尤其是其在Tensor核心和光线追踪技术上的创新，为高性能计算提供了新的可能性。本项目计划研究和分析安培架构GPU的特点，进而应用于具体的深度学习项目中。
## 项目目标
1. 理解安培架构的核心特性。
2. 比较安培架构GPU与之前架
# 项目方案：PyTorch GPU加速训练
## 1. 项目背景
随着深度学习的广泛应用，模型的规模和复杂性也在不断增加。在训练大型深度神经网络时，使用GPU进行加速是必不可少的。PyTorch是一个广受欢迎的深度学习框架，支持使用GPU进行训练和推理。本项目旨在提供一个方案，详细介绍如何使用PyTorch实现GPU加速训练。
## 2. 方案详解
### 2.1 PyTorch GPU
原创
2023-09-01 06:12:07
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用 conda 安装 GPU 版本 Tensorflow/PyTorch/Mxnet，非源码编译os安装目前对 tensorflow 和 cuda 支持最好的是 ubuntu 的 18.04，16.04 这种 lts ，推荐使用 18.04 版本。非 lts 的版本一般不推荐。Windows 倒是也能用来装深度 GPU 环境，但是 Windows 上的问题实在太多了，而且很多都是跟环境相关的，不具
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2024-06-12 17:24:40
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