cuda配置是关键1 了解电脑硬件配置1.1 电脑显卡型号对于深度学习任务，大部分是要用GPU进行科学计算的，因为同等价格的GPU运行效率可能是CPU效率的十倍以上，所以我们首先要查看我们的电脑是否有独显：在此电脑-属性-设备管理器-显示适配器中，查看是否有独立显卡python编程代码看不懂怎么办。 在这里可以看到本地的独立显卡型号，然后我们可以查看此型号是否支持cuda，其实几乎所有
在使用pytorch的时候利用下面的语句指定GPU为仅为"6"，但是用nvidia-smi查看GPU使用时，仍默认为"0"号import torch
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '6'解决方案： 将上述语句放到当前这个python文件的最开头，即import torch 之前import os
os.environ['CUDA_VI
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2023-09-24 17:49:44
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近期事情太多，有段时间没更新了。今天忙里偷闲，把这两天写的一个小脚本共享一下。这个脚本主要是用面图层中每个独立小斑块来裁剪栅格并统计该部分栅格的属性，最后做了个皮尔森相关分析。实际的含义就是统计栅格每部分的属性值，可能有朋友会问，通过arcmap中的【分区统计】就可以直接得到值啊？笔者一开始也是用的分区统计来做的，但发现分区统计对这种分散的斑块图层非常不友好，做不出来结果，分区统计还
最近很多大学生找我来推荐笔记本，我发现这些学生们都有一定的共性，打游戏、要求轻薄、要求性价比高，要求做设计、所以这篇文章，我就为大家进行分类讲解，争取让大家不花冤枉钱，能够找到自己想要的那款笔记本。大学文科类专业笔记本电脑推荐：以轻巧为主文科(法学、哲学、哲学、经济学、教育学、文学、历史学)一般对性能要求不高，大部分情况主要做文件查阅和资料整理，一般普通笔记本即可。但是照顾到女生较多，所以轻薄好看
# 使用Python和FFmpeg通过显卡处理视频
在视频处理领域，FFmpeg是一款强大的开源工具，能够处理几乎所有标准和非标准的音视频格式。结合Python编程语言，我们可以创建强大的视频处理应用。此外，使用显卡进行视频处理能显著提升性能，减少处理时间。本文将介绍如何在Python中使用FFmpeg的GPU功能进行视频处理，并附带相应的代码示例和图示。
## 一、什么是FFmpeg
FF
原创
2024-10-28 05:10:19
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有些服务器上可能安装了多块GPU供大家共同使用，为了不产生冲突，有时需要按情况指定自己的程序具体在哪些GPU上运行。下面是实验室GPU的情况：下面是具体的方法：1. 在python代码中通过CUDA_VISIBLE_DEVICES来指定比如，我要使用上面编号为“3”的GPU来运行我的程序，则需要在自己的程序中加入以下代码：1 importos2 os.environ('CUDA_VISI
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2023-09-13 12:45:15
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配置环境的方法和流程Linux和Windows大体上都是一样的，可以互相参考的。pytorch不需要额外再装cudnn这些东西了，只需要有一个显卡驱动，但是tensorflow需要自己手动装。 首先要装一个Nvidia显卡驱动，因为有些包下载下来要检测显卡如果没检测到可能会失败,记得安装依
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2024-05-13 09:46:34
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主要参考以下文章进行配置：配置版本略有更新，最新版本时间为2023.12.11一、准备工作个人电脑配置：laptop RTX4060 win11 个人配置版本：cuda（12.1）+ pytorch(2.1.0) + python(3.11)所需工具：1、python集成开发环境：Anaconda 2、CUDA、cuDNN：英伟达提供的针对英伟达显卡的运算平台。用来提升神经网络的运行效
适用机型：intel和nvidia双显卡机型。
此教程主要包括安装NVIDIA驱动、CUDA、cuDNN三个部分。
本文根据nvidia官方教程CUDA_Installation_Guide_Linux.pdf和cuDNN-Installation-Guide.pdf来操作。由于目前tensorflow1.6版只支持到cuda9.0，还没支持到9.1，故安装9.0版。一、安装
# 如何使用显卡进行Python计算
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用显卡进行Python计算。这样可以加快计算速度，特别是在处理大规模数据时。在本文中，我将向你展示整个流程，并为每一步提供详细的指导和示例代码。
## 流程概述
在开始之前，让我们先来看一下整个流程的步骤。下面是使用显卡进行Python计算的基本流程：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
原创
2024-06-27 06:15:39
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# 使用Python的Threading库结合显卡进行深度学习任务
在深度学习等处理大量数据的场景中，显卡（GPU）往往能够提供显著的加速性能。通过使用Python的`threading`库，我们可以利用多线程来并行处理任务，提高计算效率。本文将以图像处理为例，探讨如何使用Python的`threading`库结合显卡来加速图像处理。
## 问题背景
在处理大量图像数据时，通常需要对每张图像
在现代计算中，显卡作为加速器被广泛应用于许多深度学习和计算密集型的任务。在使用 Ollama 进行模型训练和推理时，显卡资源的有效利用显得尤为重要。以下是如何解决“ollama使用显卡”的过程记录，涵盖备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、监控告警和迁移方案。
## 备份策略
在 Ollama 的环境中，制定一个有效的备份策略是至关重要的。这一策略可以通过思维导图来表现，以可视化方式展示不
# 使用 JavaCV 利用显卡加速图像处理
JavaCV 是一个面向 Java 的计算机视觉库，提供了 OpenCV 和 FFmpeg 的 Java 语言接口。利用 JavaCV，开发者可以高效地进行图像和视频处理。本文将阐述如何通过 JavaCV 使用显卡进行加速，从而提高图像处理的性能。
## 什么是显卡加速？
显卡加速是指使用图形处理单元（GPU）来加速计算密集型任务。相比于中央处理
原创
2024-08-30 06:13:43
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tensorflow2不支持1的api！！！！！tensorflow2不支持1的api！！！！！tensorflow2不支持1的api！！！！！ 好了，首先看看自己的python版本，gpu的信息，tensorflow的版本，我下的最新python3.9直接报错*（没想到竟是噩梦的开始），py的版本应该在3.6-3.8 python 版本用 python -v看gpu 信息用
# 使用Java实现显卡加速的指南
在现代计算中，使用显卡（GPU）进行计算可以大幅度提高性能，尤其是在处理大量数据或复杂计算时。虽然Java本身没有直接对GPU的支持，但我们可以通过使用一些库和工具来实现这一目标。以下是实现“Java使用显卡”的基本步骤及其详细说明。
## 步骤流程概述
| 步骤 | 描述
显卡使用的内存分为两部分，一部分是显卡自带的显存称为VRAM内存，另外一部分是系统主存称为GTT内存（graphics translation table和后面的GART含义相同，都是指显卡的页表，GTT 内存可以就理解为需要建立GPU页表的显存）。在嵌入式系统或者集成显卡上，显卡通常是不自带显存的，而是完全使用系统内存。通常显卡上的显存访存速度数倍于系统内存，因而许多数据如果是放在显卡自带显
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2024-04-20 10:19:55
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神经网络环境配置：神经网络版本如果适配得不合适，那么会出现很多问题。这里提供一套配置方案：建议安装python3.6，否则可能导致tensorflow安装失败电脑无显卡：tensorflow==1.14 keras==2.2.5电脑有显卡:cuda 10.0 cudnn 7.4版本 tensorflow==1.14 keras==2.2.5，官网下载
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2023-06-16 02:56:16
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Python高性能编程--理解高性能Python首先理解高性能编程基本计算机架构计算单元存储单元通信层Python虚拟机Python的优势 《Python高性能编程》笔记 首先理解高性能编程高性能编程 可以被认为是通过降低开销（撰写更高效的代码）或改变操作方式（寻找更适合的算法）使得操作的代价更小。基本计算机架构计算机底层组件分为三部分： 连接连接
计算单元
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2024-07-02 21:48:19
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相信很多朋友都有这些疑问，其实很简单，看看官方推荐，你就明白了。我们一起来理一理思路。首先关于专业图形显卡和游戏显卡有什么区别？这个问题可以看另外一篇 leo leung：专业图形显卡和游戏显卡的区别，以及3D建模和3D渲染是要求CPU还是显卡？zhuanlan.zhihu.com 问：专业图形显卡适合什么专业？ 设计、工程、制造专业、VR
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2024-06-18 14:07:26
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内容提要第一部分:百度云主机GPU使用尝试第二部分:下载机的软件安装（下载机，低配置的机器，用来下载东西)第三部分:GPU机器的开通和查看第四部分:GPU机器的软件安装第五部分:GPU机器做实验第一部分:百度云主机GPU使用尝试1,百度注册，实名认证2,购买9.9/月的云主机（作为下载东西的服务器）3,购买CDS磁盘，10G，后付费4,购买的CDS磁盘挂在到主机上5,进入主机查看6,格式化和分区分
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2024-01-31 17:23:52
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