首先是重要参考文章 https://www.jb51.net/article/146555.htm 回头慢慢写 https://www.jianshu.com/p/ea169536850f先明确几个概念，我是为了装GPU加速的pytorch跑神经网络的，结果以为就是装个显卡驱动，事实证明做事前花一分钟想想是必要的。 下面第一步是不需要的（直接安装NVIDIA显卡驱动），当然失败也是收获，讲一下如
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2024-02-08 22:32:50
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# 如何在 PyTorch 中实现不区分 CPU 和 GPU 的训练
在进行深度学习开发时，PyTorch 是一个非常流行的框架。知识丰富的开发者通常会希望其代码能够在 CPU 和 GPU 上都能无缝运行。本文将引导你了解如何实现这一目标，并提供具体的代码实现。
## 流程概述
我们可以将实现的流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明 |
|
原创
2024-08-27 05:59:38
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cpu与gpu关系，为什么用gpu从上图可以看出GPU（图像处理器，Graphics Processing Unit）和CPU（中央处理器，Central Processing Unit）在设计上的主要差异在于GPU有更多的运算单元（如图中绿色的ALU），而Control和Cache单元不如CPU多，这是因为GPU在进行并行计算的时候每个运算单元都是执行相同的程序，而不需要太多的控制。Cache单
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2023-10-16 13:42:53
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# PyTorch中的CPU和GPU合并使用指南
在深度学习领域，使用GPU可以显著加快模型训练速度。PyTorch提供了方便的接口来在CPU和GPU之间切换，以便我们充分利用硬件资源。本篇文章旨在帮助初学者理解如何在PyTorch中合并CPU和GPU的使用。我们将通过简单的步骤以及代码实例进行教学。
## 流程步骤
下面的表格展示了使用PyTorch进行CPU和GPU合并的基本步骤：
|
Anaconda 与深度学习环境 16 October 2018<section class="post-content typo">
<p>8102 年 10 月了，Anaconda 已经成为 Python 最广为熟知的包管理软件之一。一方面是由于数据科学行业的从业人员大量增加，另一方面则是 Anaconda 自身变得越来越好用了，本文是一篇安利帖子，
# 在PyTorch中使用GPU和CPU的指南
## 引言
随着深度学习的发展，利用GPU加速模型训练已经成为必然选择。然而，很多初学者在如何在PyTorch中切换GPU与CPU时常常感到困惑。本文将帮助你理解并实现如何在PyTorch中使用GPU和CPU，并提供详细的代码示例和注释。
## 流程概述
在本指南中，我们将按照以下流程进行：
| 步骤 | 描述
# PyTorch中的CPU和GPU计算
在深度学习领域，计算效率是一个至关重要的因素。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，为用户提供了简单易用的接口来利用CPU和GPU进行高效的计算。本文将为你讲解如何在PyTorch中选择CPU和GPU，以及它们之间的区别，并通过代码示例进行说明。
## CPU与GPU的区别
CPU（中央处理单元）是计算机的核心，它负责执行计算机指令。通常情况下
原创
2024-10-03 06:23:36
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这里以Anaconda为例：在jupyter中安装方法：首先，打开Anaconda Prompt，创建一个虚拟环境，创建时anaconda会为你安装一系列必要的包，命令:conda create -n m_pytorch python=3.10 。此环境名字即为m_pytorch，同时可以指定需要的python版本号。使用命令conda info --e可以查看此时你的Annaconda创建的虚拟
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2023-08-07 10:56:29
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1、安装anacondaanaconda官网：www.anaconda.com2、修改下载源为清华源由于pytorch的服务器在国外，直连下载的话很慢，所以选用清华镜像源下载# 添加清华镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add
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2024-09-23 18:57:50
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背景win10系统，15年的老电脑，GPU是NVIDIA GeForce GTX 960M。安装前做了一些调研，PyTorch分为GPU版本和CPU版本，设想是安装GPU版本，然后可以在本地跑一些小demo，之后租云服务器跑程序。Win10查看NVIDIA显卡GPU利用率和温度，顺便还可以看CUDA版本先弄懂一个GPU相关的概念——CUDA：简单来说，这是英伟达开发的一个编程接口层，能让你调用GP
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2024-08-01 14:06:07
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Pytorch的GPU版本安装查看cuda版本网站下载安装检查注意 今天在安装torchtext时，程序自动卸载了我原本安装的PyTorch 2.0.0与CUDA 11.8（cu118）版本的PyTorch，并自动安装了新的CPU版本的PyTorch 2.1.2。这可能是由于版本不兼容导致的。Anyway，我仍然需要重新安装适合GPU的PyTorch版本。结合我以前安装过程中绕的一些弯路，决定记
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2024-06-01 15:43:05
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Pytorch的cpu和gpu版本的安装一、CPU版本的安装1、本地安装二、GPU版本的安装1、通过网络下载安装2、本地安装环境包（1）conda的安装conda安装的出错（2）win10离线安装离线安装包离线下载安装包 一、CPU版本的安装1、本地安装通过命令行自动下载安装的方法是不可行的，因为下载总是找不到资源或者下载失败，所以只能通过命令行的方式进行安装。 这个链接是各种版本torch的.
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2023-09-08 17:55:07
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# 如何在 PyTorch 中实现 CPU 和 GPU 的切换
## 流程概述
在 PyTorch 中，可以通过简单的几步操作实现 CPU 和 GPU 的切换。以下是一个基本的流程表格，帮助你理解整个过程：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------------------|
| 1 | 检查可
原创
2024-10-09 04:08:23
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文章目录一、准备工作二、修改方法1. CPU
→
\rightarrow
→GPU：使用cuda方法2. CPU
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2023-07-12 00:14:06
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本文只讲干货。首先就是咱们需要确定下CPU还是GPU版本，那毋庸置疑，都玩这玩意了，CPU版本dog都不下！（开玩笑呢哈哈哈，如果你想下CPU版的也行，安装过程也简单）上来就是版本对应问题，版本对应问题可以去看我的tensorflow安装的文章（这篇文章里的很多东西这篇文章可以用到）：pytorch这玩意安装时自带cuda和cudnn（这可比tensorflow安装时方便多了），我要是在anaco
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2023-09-11 13:37:43
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首先默认已经安装好了Anaconda和python一、搭建环境先安装CUDA，如果没有安装可以跟着一起安装。在cmd中输入以下命令。nvcc -V 没有安装CUDA的是这个效果，如果已经安装了话，会是显示版本号的样子。在计算机-管理-设备管理器-显示适配器中，查看是否有独立显卡。（我这里用到是垃圾的3050显卡） 然后点这里进入网页，看看有没有自己的显卡类型，有就是
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2023-08-16 17:26:46
433阅读
# PyTorch如何区分GPU和CPU
随着深度学习的迅猛发展，PyTorch作为一个强大的深度学习框架，广泛应用于各种机器学习和深度学习项目。在实际应用中，计算资源的配置尤为重要，尤其是CPU和GPU的使用。有效地区分和使用这两种计算资源，可以大幅提升模型训练和推理的效率。本文将探讨如何在PyTorch中区分GPU和CPU，并结合一个实际项目方案给予读者参考。
## 1. 项目背景
在深
原创
2024-09-20 06:50:06
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好久没有写纯原创博客了，最近这几天超级超级忙，主要是周一到周四的早八到晚九的满课生活、沉淀了之前学过的知识和高强度的CSGO训练。与我本人懒没有任何关系。一、基础知识我们平时直接pip install pytorch/tensorflow==版本号 - i 源，默认下载的都是CPU版本的，训练数据时可以看到你的CPU占用很高，GPU动都不动。python的版本不同，允许你下载的pytorch/te
# PyTorch GPU和CPU速度区别的深入探讨
在深度学习领域，PyTorch 是一种广泛使用的深度学习框架。而在选择计算硬件时，GPU和CPU的速度差异通常是一个关键因素。本文将探讨PyTorch中GPU和CPU的速度差异，并通过示例代码进行说明，帮助大家理解在不同情况下应该如何选择合适的计算资源。
## 1. CPU和GPU的基本区别
CPU（中央处理器）和GPU（图形处理器）在设
1. 如何进行迁移对模型和相应的数据进行.cuda()处理。通过这种方式，我们就可以将内存中的数据复制到GPU的显存中去。从而可以通过GPU来进行运算了。 1.1 判定使用GPU下载了对应的GPU版本的Pytorch之后，要确保GPU是可以进行使用的，通过torch.cuda.is_available()的返回值来进行判断。通过torch.cuda.device_count()可以获得能
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2023-08-08 12:08:39
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