## 使用多GPU的Python方案
在深度学习的训练过程中，使用多GPU加速计算是一个非常有效的方法。当你有多个GPU可用时，如何在Python中指定使用的GPU是一个常见的问题。本文将为您详细介绍如何在Python中通过TensorFlow或PyTorch来指定使用的GPU，并包含代码示例。
### 环境准备
首先，请确保安装了最新版本的TensorFlow或PyTorch。您可以使用以
1、目前主流方法：.to(device)方法 （推荐）import torch
import time
#1.通常用法
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
data = data.to(device)
model = model.to(device)
'''
1.先创建device
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2023-08-31 10:09:45
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目录节点状态查看追踪任务运行任务使用示例 节点状态查看用sinfo可以查看现有的节点，分区：$ sinfo
PARTITION AVAIL TIMELIMIT NODES STATE NODELIST
cpu* up 30-00:00:0 1 comp cn042
cpu* up 30-00:00:0 45 mix cn[001-
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2024-09-09 06:48:41
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1.强制只使用cpu: import os
＃os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" # see issue #152
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "" 注意：os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"可能会改变没有次句时GPU的默认序号。 2.
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2024-05-22 21:42:56
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在深度学习和科学计算领域，GPU（图形处理单元）由于其强大的并行计算能力，成为了许多模型训练的首选。然而，Python环境中的许多库（例如 TensorFlow、PyTorch）在默认情况下可能不会自动选择GPU。本文将详细介绍如何在Python中指定使用GPU。
问题背景
随着深度学习和大数据分析的发展，越来越多的用户开始使用GPU加速模型训练和数据处理。然而，许多初学者在使用Python
前言最近在研究如何让YOLOv5推理得更快，总体看来，主要有以下这些思路：使用更快的 GPU，即：P100 -> V100 -> A100多卡GPU推理减小模型尺寸，即YOLOv5x -> YOLOv5l -> YOLOv5m -> YOLOv5s -> YOLOv5n进行半精度FP16推理与python detect.py --half
减少–img-size
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2024-04-01 06:13:49
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这篇文章主要讲TensorFlow在原生Windows下的安装教程。安装环境：TensorFlow0.12+cuda8.0+cudnn v5.1+window7+python3.5(1) 先安装Python3.5从官网下载Python3.5，https://www.python.org/downloads/windows/，双击安装即可。接着将安装路径添加进环境变量中。具体步
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2023-12-22 09:48:15
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# PyTorch 如何指定多个 GPU 的项目方案
随着深度学习模型的复杂性不断增加，单个 GPU 常常无法满足训练需求。因此，利用多个 GPU 加速模型训练显得尤为重要。本文将介绍如何在 PyTorch 中指定多个 GPU，并为您提供一个项目方案。
## 项目背景
在机器学习和深度学习领域，模型训练通常需要消耗大量的计算资源。通过使用多个 GPU，可以有效提高计算速度，并更快地完成模型训
https://www.jianshu.com/p/98aa75b0532f一。 windows GPU 版本的 darknet 环境环境：（基本都是按照github上的要求的来的，之前试过没按照上面的版本来，失败了，不挣扎了~ ）1. VS2015 community 免费的社区版本，这个装在哪个位置随意。2. CUDA9.1 cudnn7.1
# 如何在 Python OpenCV 中指定 GPU
在计算机视觉领域，OpenCV 是一个流行的开源库，它支持在 CPU 和 GPU 上进行图像处理。为了加快处理速度，许多开发者希望利用 GPU，但新手可能在这方面遇到困难。本文将指导你如何在 Python 中使用 OpenCV 且指定 GPU。
## 整体流程
我们将整个过程分为以下几个步骤，并呈现为表格形式：
| 步骤
# 使用Python指定GPU进行深度学习
在深度学习的实践中，选择合适的GPU进行模型训练是提升性能的关键。默认情况下，TensorFlow和PyTorch等框架可能会自动选择可用的GPU。但有时候，我们需要手动指定某个特定的GPU，以便更高效地使用资源。本文将介绍如何使用Python的OS模块和深度学习框架来指定GPU，同时提供代码示例。
## 确认GPU设备
在开始之前，我们需要确认设
原创
2024-10-05 04:46:08
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摒了N久，终于决定要出手了！月月光的消费习惯使我不得不再等上1-2个月，目前价格在12000左右，港行还能便宜1000左右。同事Mao刚买了一台，说Mac跟PC完全不是一个档次的东西(说得跟神机一样)，包括速度，便捷性，外观，稳定性，甚至还说kiss it every day! 真的有他说的那么好吗？从未接触过Mac的我马上就要验证一下啦！ 配置如下（关于价格和配置大家有什么建议吗？）：
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2023-07-04 16:29:55
82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
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import os
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" # 或 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,2,3"（等号右边的双引号可以省略）
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2023-05-31 19:12:15
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1. 已经安装cuda但是tensorflow仍然使用cpu加速的问题电脑上同时安装了GPU和CPU版本的TensorFlow，本来想用下面代码测试一下GPU程序，但无奈老是没有调用GPU。 import tensorflow as tf
with tf.device('/cpu:0'):
a = tf.constant ([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3]
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2024-05-02 23:17:24
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因为LZ是使用GPU服务器跑TensorFlow，而TensorFlow默认的是占用所有GPU，于是为了不影响其他同学使用GPU，于是就试验和总结了一下TensorFlow指定GPU的方法。。环境系统：Ubuntu14.04TensorFlow：v1.3GPU 8个GTX1080，第一列的0~7的数是GPU的序号一.设置指定GPU1.一劳永逸的方法，直接在~/.bashrc中设置环境变量 CUD
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2024-05-07 13:13:33
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今天在阿里云上申请了一个深度学习服务器，碰到了很多坑，在网上查了好多资料，大都是自己电脑可以别的电脑就不可以的那种，整合了多个博客的文章才把环境配置好，现在写一个完整的配置方案，以后用起来就方便多了，也供大家参考。一、首先安装nvidia驱动：***在官网上查找符合自己gpu的驱动：http://www.nvidia.com/Download/index.aspx，选择合适的版本下载。 更新系统源
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2024-05-01 11:33:01
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后面的不用看了，直接看最省事版本： 直接用CUDA_VISIBLE_DEVICES="2,3"指定多卡就可以，也可以给sh文件传参进去。但是，切记！切记！切记！sh文件里不能有空行，尤其是使用反斜杠 \ 连接多行的时候，
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2024-03-24 08:52:37
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1 安装软件VS2015 CUDA 下载和安装方法这里不再赘述，如需要可参考之前文章。2 工程建立及配置2.1 工程建立采用通常方法建立工程即可，没有特殊要求。2.2 工程配置项目右键-生成依赖项-生成自定义，弹出“Visual C++ 生成自定义文件”对话框，勾选CUDA x.x，其中x.x是安装CUDA的版本号，确定3 CUDA源文件及设置注意：需要在GPU上运行的CUDA代码不能写在cpp里
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2024-04-26 16:13:18
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