# Python Torch 禁用 GPU 的指导与示例
在深度学习的世界中，PyTorch 是一个流行的框架，它允许开发者充分利用 GPU 加速计算。尽管如此，在某些情况下，我们可能希望在 CPU 上运行模型，例如在没有 GPU 的设备上，或是进行调试。在本文中，我们将介绍如何在 PyTorch 中禁用 GPU，并提供相关的代码示例。同时，我们还将用流程图和序列图直观展示这一过程。
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原创
2024-09-11 04:17:59
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PyTorch提供了方便漂亮的类和模块，来帮助我们创建和训练神经网络，例如 torch.nn, torch.optim 等。 为了更好地理解这些模块的功能和原理，我们在手动搭建的神经网络上，逐步添加这些模块，以显示每部分模块的功能，以及每部分是如何让代码更加灵活简洁的。1、手动搭建神经网络使用MNIST数据集，该数据集共有50000个图片，每一图片大小为2828，储存在长度为2828=784的扁平
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2023-09-04 23:06:46
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一. 去英伟达官网下载驱动程序（http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn）二. 禁用nouveau第三方驱动打开编辑配置文件： sudo gedit /etc/modprobe.d/blacklist.conf在最后一行添加：blacklist nouveau改好后执行命令：sudo update-initramfs -u重启使之生效：reb
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2024-05-27 11:22:33
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# 如何在Python中使用Torch检查GPU
## 概述
在深度学习中，使用图形处理器（GPU）可以加快训练模型的速度。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它允许用户在训练过程中利用GPU的并行计算能力。本文将指导一位刚入行的开发者如何在Python中使用Torch检查GPU的可用性。
## 整体流程
下面是执行此任务的整体流程的表格表示：
| 步骤 | 描述 |
| -----
原创
2023-12-25 09:24:45
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usage：Ctrl + F 搜索想找的函数1、python使用函数作为参数 2、Python中的size、shape、len和count 3、torch.randn(2, 3) ：randn产生随机（按照标准正太分布）数；为2行3列的tensor。torch.rand(2,3)：rand产生0~1均匀分布的随机数（输入是shape）。np.random.rand(a,b,c,
文@233233目录0 前言1 Dataset 1.1 Map-style dataset 1.2 Iterable-style dataset 1.3 其他 dataset2 Sampler3 DataLoader 3.1 三者关系 (Dataset, Sampler, Dataloader) 3.2 批处理 3.2.1 自动批处理（默认） 3.2.2 关闭自动批处理 3.2.3 co
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2023-12-26 08:39:33
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10.3.2 禁用断言 在运行 Python 时传入-O 选项，可以禁用断言。如果你已完成了程序的编写和测试，不希望执行心智正常检测，从而减慢程序的速度，这样就很好（尽管大多数断言语句所花的时间，不会让你觉察到速度的差异）。断言是针对开发的，不是针对最终产品 。当你将程序交给其他人运行时，它应该没有缺陷，不需要进行心智正常检查。如何用-O 选项启动也许并不疯狂的程序，详
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2023-07-27 22:34:23
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目录1. Pytorch完成模型常用API1.1 nn.Module1.2 优化器类1.3 损失函数1.4 把线性回归完整代码2. 在GPU上运行代码1. Pytorch完成模型常用API在前一部分，我们自己实现了通过torch的相关方法完成反向传播和参数更新，在pytorch中预设了一些更加灵活简单的对象，让我们来构造模型、定义损失，优化损失等那么接下来，我们一起来了解一下其中常用的API1.1
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2024-08-04 15:38:00
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1、检查是否具有合适的GPU， 如有则安装Cuda,Cudnn(1)检查电脑是否有合适的GPU在桌面上右击如果能找到NVIDA控制面板，则说明该电脑有GPU。控制面板如下，并通过查看系统信息获取支持的Cuda版本。 (2)下载Cuda官网：https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-update2在https://docs.nvi
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2024-04-23 10:25:47
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# 禁用 Python 中的 GPU 加速
在深度学习和科学计算领域，GPU（图形处理单元）通常用作加速计算的强大工具。它们能够并行处理大量数据，从而加速训练机器学习模型或执行复杂的计算任务。然而，在某些情况下，我们可能希望禁用 GPU，特别是在我们仅使用 CPU 运行 Python 代码时。本文将探讨如何在 Python 中禁用 GPU，加深对这一过程的理解，并提供相关代码示例。
## 为何
# Python禁用GPU
在进行深度学习和机器学习任务时，GPU通常被用作加速计算的工具。然而，在某些情况下，我们可能希望禁用GPU，例如当我们在CPU上运行代码时或者因为我们的电脑不支持GPU。本文将介绍如何在Python中禁用GPU，并提供代码示例。
## 为什么禁用GPU
在深度学习和机器学习中，GPU被广泛应用于加速计算过程。由于GPU的并行计算能力，相比于传统的中央处理器（CPU
原创
2023-09-25 18:51:54
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作为机器学习从业者，我们经常会遇到这样的情况，想要训练一个比较大的模型，而 GPU 却因为内存不足而无法训练它。当我们在出于安全原因不允许在云计算的环境中工作时，这个问题经常会出现。在这样的环境中，我们无法足够快地扩展或切换到功能强大的硬件并训练模型。并且由于梯度下降算法的性质，通常较大的批次在大多数模型中会产生更好的结果，但在大多数情况下，由于内存限制，我们必须使用适应GPU显存的批次大小。本文
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2024-03-19 09:08:58
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计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G斯坦福大学博士生与 Facebook 人工智能研究所研究工程师 Edward Z. Yang 是 PyTorch 开源项目的核心开发者之一。他在 5 月 14 日的 PyTorch 纽约聚会上做了一个有关 PyTorch 内部机制的演讲，本文是该演讲的长文章版本。 大家好！今天我想谈谈 PyTorch 的内部机制。这
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2024-03-18 08:27:22
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1.安装cuda首先看下自己电脑是CPU还是GPU，看自己电脑对应的cuda版本 看右下角英伟达标识，点击组件，我的cuda版本是12.3，但最后发现安12.1比较好2.安装12.1cuda版本对应的cudnn 3.anaconda安装以及环境变量配置①anaconda安装注意不要安最新的版本，别问我为什么（可能不太好找对应的pytorch版本，太新也容易和很多软件不兼容），
## Python禁用GPU
在使用Python进行机器学习和深度学习任务时，通常会使用图形处理单元（GPU）来加速计算过程。然而，有时候我们可能希望禁用GPU，例如在使用有限资源的环境下或者在进行一些不需要GPU加速的简单任务时。本文将介绍如何在Python中禁用GPU，并提供相应的代码示例。
### 为什么要禁用GPU？
虽然GPU在处理大规模数据集和复杂的计算任务时提供了巨大的加速效果
原创
2023-07-23 10:36:08
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前言从安装ubuntu系统配置pytorch-GPU环境开始就已经走上了不归路，本以为没什么大问题，但其实坑非常的多，在此写上安装过程中遇到的种种问题与大家分享，希望大家少走弯路！另外要说明，安装过程中一定要仔细看cuda、cudnn的官方文档，官方文档写的过程非常的详细，仔细看之后再安装会避免不少的问题！电脑配置电脑为个人闲置的笔记本电脑： 处理器：i7-6700 显卡：GTX 965M（集
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2024-04-27 19:11:22
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本文详细讲解了如何安装YOLOv5网络依赖的GPU版本的Pytorch，本人自从入坑YOLOv5后，前前后后配置了近10次环境，有时代码调好能跑了，放上一两个月再跑，竟然报错了！ 最近重装了一次电脑，重新配置了一遍环境，于是痛下决心要记录下配置环境中可能出现的问题，这里需要强调的是，我是在配好环境后写的这篇文章，大多图片是采用别人博客中的图片（在Refenrence中表明了出处，实在不想再重
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2024-08-28 16:30:24
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## 如何检查 Python GPU Torch 是否可用
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> Check_Torch_Installation
Check_Torch_Installation --> Check_GPU_Availability
Check_GPU_Availability --> Check_Cud
原创
2024-04-22 04:40:03
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1、隐藏来宾账户（Guest Account） sudo sh -c 'echo "allow-guest=false" >> /etc/lightdm/lightdm.conf' 2、隐藏远程登录（Remote Login） sudo sh -c 'echo "greeter-show-remote-login=false" >> /etc/lightdm/li
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2023-06-06 16:15:06
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PyTorch Performance Tuning Guide（三）针对GPU的优化方法3.1 启用 cuDNN auto-tuner3.2 避免不必要的 CPU-GPU 同步3.3 直接在目标设备上创建张量3.4 使用混合精度和 AMP3.5 在输入长度可变的情况下预分配内存 原本是应该先介绍第二部分针对 CPU 的优化方法，由于其中的方法自己都没有实践过，感觉绝大部分人也用不上，所以暂时
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2024-06-08 16:57:46
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