PyTorch的安装及CUDA环境配置PyTorchCUDAcuDNN PyTorchAn open source machine learning framework that accelerates the path from research prototyping to production deployment.选择安装版本：默认选择稳定版本即可，如需要指定版本，可在历史版本中寻找安装
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2023-09-14 18:09:34
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一：cuda扩展 涉及到cuda扩展，有关cuda源码（.cu文件）编译的部分需要使用NVIDIA官网提供的CUDAtoolkit工具，一些工程下喜欢使用ninja来对源码进行编译，此时要注意ninja需要cuda的版本至少在10.0以上。（而且，当文件夹下有build.ninja这个文件的时候，表明作者已经把编译的不走给你写好了，直接在该文件夹
Pytorch-GPU，Cuda，Cudnn说明说明：网络上很多教程只是把流程走了一遍，可能跟着操作走，能够达到目的，但是总缺少点什么，没有理解每个步骤的意思，所以来分享一下1：Cuda因为自己的电脑是刚重装系统，此时是没有Cuda的，需要自己安装Cuda，也就是说你输入nvcc -V，提示'nvcc' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件 所以说，在安装Pytorch之前，需要安装
1.设备分配torch.cuda 用于设置和运行 CUDA 操作。它会跟踪当前选定的GPU，并且您分配的所有CUDA张量将默认在该设备上创建。所选设备可以使用 torch.cuda.device 环境管理器进行更改。 一旦分配了张量，您就可以对其执行操作而必在意所选的设备如何，并且结果将总是与张量一起放置在相同的设备上。 默认的情况下不允许进行交叉 GPU 操作，除了 copy_() 和其他具有类
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2024-02-09 11:20:29
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概念介绍什么是GPU？GPU全称是Graphics Processing Unit，即图形处理器，是一种专门进行绘图运算工作的微处理器。虽然GPU在游戏中以3D渲染而闻名，但是GPU相较于传统的专为通用计算而设计的CPU，GPU是一种特殊类型的处理器，具有数百或数千个内核，经过优化，可并行运行大量计算，对运行深度学习和机器学习算法尤其有用。GPU允许某些计算机比传统CPU上运行相同的计算速度快10
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2023-07-23 21:47:22
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0. 前言对于一些特殊的算子, 我们需要进行定制其前向和反向的过程, 从而使得其能够获得更快的速度, 加速模型的训练. 这样, 我们自然会想到使用PyTorch的cuda扩展来实现, 这里, 我将以一个简单且易于理解的例子出发, 详细的介绍如何构造一个属于你的cuda扩展.1. 为什么需要写cuda扩展?由于我们的一些特殊结构可以由基础的pytorch提供的算子进行组合而形成, 但是, 其问题是[
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2023-10-07 21:38:58
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总结：直接在官网生成最新版命令安装（最好不要用国内镜像源），如果torch.cuda.is_available()返回False，升级显卡驱动，基本上可以解决。pytorch安装pytorch官网选择要安装的版本和安装方式（建议选择Conda安装最新版），会自动生成安装命令，打开 Anaconda Prompt ，直接复制命令安装就可以了。特别注意：如果电脑有NVIDIA独立显卡，选择对应的CUD
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2023-10-30 14:26:11
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Error descriptionraise RuntimeError('Attempting to deserialize object on CUDA device '
RuntimeError: Attempting to deserialize object on CUDA device 2 but torch.cuda.device_count() is 2. Please use to
# 从kafkatool中使用Python获取数据
## 介绍
Kafka是一个分布式流处理平台，广泛用于构建实时数据管道和流式应用程序。Kafka Tool是一个用于监控和管理Apache Kafka的用户友好的工具。在本文中，我们将介绍如何使用Python从Kafka Tool中获取数据。
## 准备工作
在使用Python从Kafka Tool中获取数据之前，我们需要安装以下库：
原创
2024-05-05 05:57:19
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# 使用 Python 从 MySQL 获取数据
在现代应用开发中，数据库是一个重要的组成部分。MySQL 作为一个流行的关系型数据库系统，被广泛应用于不同的项目中。使用 Python 语言与 MySQL 数据库进行交互，可以通过一些简单的步骤 来获取并处理数据。本文将介绍如何使用 Python 从 MySQL 数据库中获取数据，示例代码将帮助你理解整个过程。
## 环境准备
在进行以下操作
原创
2024-10-16 05:10:26
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# 如何从MQTT拿数据Java实现
## 一、整体流程
首先，我们需要明确整个实现的流程。以下是从MQTT拿数据的Java实现的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 创建MQTT客户端 |
| 2 | 连接到MQTT服务器 |
| 3 | 订阅需要获取数据的主题 |
| 4 | 接收来自MQTT服务器的数据 |
## 二、具体步骤及代码示例
原创
2024-05-03 03:29:39
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在这篇博文中，我将分享如何在Java中从Zookeeper中获取数据的整个过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧及错误集锦。本文中的内容将以清晰的结构展示，以便读者能够轻松地理解和实现从Zookeeper获取数据的过程。
## 环境配置
在进行Zookeeper和Java的集成之前，我们需要设置好开发环境。以下是设置环境的步骤：
1. 安装Java Development
# Python从Redis拿数据
## 介绍
Redis是一种基于内存的数据存储系统，它提供了一个键值对的存储结构，并支持多种数据类型。Python是一种流行的编程语言，它提供了处理Redis数据的库，使我们能够方便地使用Redis进行数据存储和检索。
本文将介绍如何使用Python从Redis中获取数据，并提供相应的代码示例。
## 安装Redis库
在开始之前，我们需要安装Redi
原创
2023-10-22 14:43:20
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# 使用 PyTorch 实现 CUDA 加速：新手指南
如果你刚入行，并想利用 PyTorch 结合 CUDA 加速深度学习任务，别担心！这篇文章将一步一步指导你完成这一过程。以下是实现 PyTorch CUDA 的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装 CUDA 驱动程序和 PyTorch |
| 2 | 验证 CUDA 是否安装成
原创
2024-10-28 04:08:02
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# CUDA和PyTorch：加速深度学习的利器
引言：深度学习在近年来取得了巨大的成功，并在各个领域都得到了广泛应用。然而，深度学习模型的训练和推理过程通常非常耗时，需要大量的计算资源。为了加速深度学习任务，GPU计算成为了一种常见的选择。CUDA和PyTorch是两个常用的工具，能够帮助我们充分利用GPU的计算能力，提高深度学习任务的效率。
## CUDA简介
CUDA是由英伟达（NVI
原创
2024-01-02 03:40:12
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一、基本信息首先大家要明白这两个分别是干嘛的，pytorch是一个图形计算的python依赖包。通常还跟着torchvision等包一起安装。它是可以通过pip，conda甚至pycharm下载安装的。而CUDA是一个是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台，相当于一个计算机用的计算器。CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。因此你一定要有GPU才能
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2023-08-11 08:45:47
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这里写自定义目录标题Anconda+PyTorch 最新安装教程（2023-06-7）步骤一：安装适合的CUDA与CUDNN步骤二：安装Anaconda步骤三：安装 torch torchvision torchaudio步骤三：验证附言 Anconda+PyTorch 最新安装教程（2023-06-7）步骤一：安装适合的CUDA与CUDNN安装教程 : 安装CUDA和CUDNN在cmd中输入n
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2023-08-31 16:50:45
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win11(amd)+cuda+cudnn+pytorch安装过程Anaconda环境配置“此电脑”右键属性，然后选择“高级系统设置”里的“环境变量”。 选择“Path”，并点击“编辑”。 添加三个环境变量：注意：路径是你自己定义的安装路径。 在anaconda prompt运行下列命令：conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsingh
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2023-10-07 16:41:56
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0x01 GPU如何加速深度学习深度学习的实现似乎很复杂，但是其本质上还是一堆高等代数。常用的运算还是比如矩阵加法和矩阵乘法。比如，我们对一个向量套一个sigmoid函数：如果只用CPU来做计算的话，它的计算过程是：逐个对求sigmoid函数值，然后扔到向量里面。有两种方法可以加快计算速度。第一种是加快CPU的计算速度，这要求增加时钟频率。能耗关系公式是： 。其中 是常数， 是电压， 是频
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2024-06-18 09:44:24
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系统：win10 已安装：python3.10&pycharm 显卡：MX450独立显卡一、（仅独显且安装至GPU需要，其余情形可直接跳过）安装CUDA与CUDNN1.注意事项CUDA、CUDNN、以及Anaconda虚拟出的环境中所需要安装的PyTorch之间是有版本上的对应关系的，由于下载CUDNN需要在NVI
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2024-02-07 23:13:44
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