导师配了一个台式机，便着手配置PyTorch环境。根据台式机的显卡驱动(472.12)、CUDA、cuDNN版本安装好PyTorch之后，调用torch.cuda.is_available()函数，可以发现PyTorch-GPU版本已经安装成功。import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
# 1.
转载
2024-02-07 17:50:07
1228阅读
Win10下Pytorch的cuda环境配置jupyter notebook出现如下问题：显卡型号为NVIDIA GeForce RTX 3050 Ti使用torch.cuda.is_available()判断显示True,但是无法将tensor数据加载到GPU上。根据错误提示，显示**CUDA*型号不兼容。查看显卡CUDA版本 打开Anaconda Prompt，输入命令nvidia-smi（命
转载
2023-08-11 15:36:04
601阅读
1.前期准备当前时间2024/5/1，尽管Ubuntu24.04已经发布，但是由于缺少ROS2以及Cudnn等软件，在此依然选择Ubuntu22.04windows系统为win11，首先需要打开Windows功能中的以下几项接着在bios中开启cpu虚拟化，我的BIOS里相关选项叫SVM，不同厂家可能名称不太一样2.安装wsl子系统并配置桌面重启后以管理员模式运行windows终端，输入（当前默认
文章目录前言一、安装CUDA1、检查电脑是否支持CUDA2、下载并安装CUDA3、下载并安装cuDNN二、安装Pytorch1、安装Anaconda2、切换清华镜像源3、创建环境并激活4、输入Pytorch安装命令5、测试三、在Pycharm上使用搭建好的环境参考文章 前言本人纯python小白，第一次使用Pycharm、第一次使用GPU版Pytorch。因为在环境搭建的过程中踩过不少坑，所以以
转载
2023-08-05 21:23:05
1042阅读
前言在数据越来越多的时代，随着模型规模参数的增多，以及数据量的不断提升，使用多GPU去训练是不可避免的事情。Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式，本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意的地方。这里我们谈论的是单主机多GPUs训练，与分布式训练不同，我们采用的主要Pytorch功能函数为DataParallel而不是DistributedPar
转载
2023-08-05 18:30:02
664阅读
# 查看 PyTorch 调用 GPU 资源的科普文章
在深度学习的世界中，PyTorch 作为一种流行的开源机器学习库，广泛用于研究和生产。随着神经网络模型的复杂性不断增加，使用 GPU 来加速训练过程显得尤为重要。本文将探讨如何查看 PyTorch 是否正确调用 GPU，并提供代码示例。
## 1. PyTorch 中的 GPU 支持
首先，我们需要确认 PyTorch 是否支持 GPU
原创
2024-08-02 06:03:06
122阅读
本人最常使用到显卡和CUDA的东西莫过于Pytorch了。这篇文章着重说明两个问题：1. 如何import torch并使之输出比较完备的CUDA信息 2. 在服务器上有多张卡的环境下，如何使任务在特定的卡或特定的几张卡上跑。 第一个问题： 任务目标是输出信息，那么不妨借助Pytorch的官方示例看一看Pytorch都能输出CUDA的哪些信息。import torch
from torch
转载
2023-12-26 19:29:54
92阅读
1、torch.cuda.is_available() #cuda是否可用2、torch.cuda.device_count()#GPU 的数量3、torch.cuda.current_device() #当前设备的索引，从0开始4、torch.cuda.get_device_name(0)#返回GPU名字5、device = torch.device("cuda:0" if torc
转载
2023-09-17 15:08:23
175阅读
首先通过：torch.cuda.is_available()看你的pytorch是否支持CUDA计算，确认支持后：1.在终端执行程序时设置使用GPU:CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python train.pyEnvironment Variable Syntax Results
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 Only device
转载
2023-06-14 20:52:07
299阅读
目前深度学习中比较主流的框架Pytorch，如何支持GPU环境。安装教程如下：首先安装CUDA和cudnn： CUDA(ComputeUnified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 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。(官方解释)下载地址：CUDA Toolkit 11.5 Upda
转载
2023-10-09 15:11:27
290阅读
# Ubuntu查看PyTorch调用GPU
在深度学习领域中，GPU是必不可少的工具，其强大的并行计算能力可以大大加快模型训练的速度。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架之一，同时也支持在GPU上进行计算。在本文中，我们将介绍如何在Ubuntu系统上查看PyTorch是否调用了GPU，并提供相应的代码示例。
## 检查GPU是否可用
首先，我们需要确保我们的系统上已经正确安装了PyT
原创
2024-03-19 04:37:41
171阅读
# PyTorch代码不调用GPU的探讨
在深度学习的发展中，GPU（图形处理单元）对模型训练的加速起到了至关重要的作用。PyTorch作为流行的深度学习框架，支持GPU加速，使得研究人员和工程师能够更快地训练模型。然而，有时由于环境问题、资源限制或其他原因，我们可能需要在CPU上运行PyTorch代码。本文将探讨如何确保PyTorch代码不调用GPU，并提供相应的代码示例。同时，我们还将用状态
出现错误：1.UserWarning: CUDA initialization: The NVIDIA driver on your system is too old (found version 10010). Please update your GPU driver by downloading and installing a new version2.导入torch后torch.cud
转载
2023-08-06 12:09:22
358阅读
# PyTorch 测试 GPU 正常调用
在深度学习领域，GPU 加速计算已成为常态。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它提供了 GPU 支持，使得训练和推理过程更加高效。本文将介绍如何使用 PyTorch 测试 GPU 并确保其正常调用。
## 环境准备
首先，确保你的系统中安装了 PyTorch 和 CUDA。你可以通过以下命令安装 PyTorch：
```bash
pip
原创
2024-07-19 12:51:27
67阅读
# 使用Java调用PyTorch GPU模型
在机器学习领域，PyTorch 是一种流行的深度学习框架，它提供了强大的工具来构建和训练神经网络模型。而在实际应用中，很多情况下我们希望用 Java 来调用 PyTorch 模型，特别是当我们想要在 GPU 上运行模型时。本文将介绍如何使用 Java 调用 PyTorch GPU 模型，并提供示例代码。
## 为什么使用 Java 调用 PyTo
原创
2024-06-23 06:19:38
103阅读
# 在Docker中使用PyTorch调用GPU的步骤
## 引言
本文将介绍如何在Docker容器中使用PyTorch调用GPU。如果你是一位刚入行的开发者，不知道如何实现这一功能，那么本文将指导你一步步完成。
## 准备工作
在开始之前，确保你已经完成以下准备工作：
1. 安装Docker：从[Docker官网](
2. 安装NVIDIA Docker：NVIDIA Docker是一个用于
原创
2024-01-05 07:40:46
486阅读
# PyTorch调用多GPU训练指南
在深度学习的实际应用中，训练模型往往需要很大的计算资源，特别是在数据量或者网络结构非常复杂的情况下。使用多GPU（图形处理单元）训练可以显著加快模型训练的速度。本文将详细介绍如何在PyTorch中实现多GPU训练的步骤，适合刚入行的小白开发者们。
## 流程概述
以下是使用PyTorch进行多GPU训练的主要步骤：
| 步骤 | 描述
本期目录1. 张量运算2. 把张量移到GPU运算3. 张量索引和切片4. 张量的拼接5. 张量的转置6. 张量的点乘和叉乘7. 自动赋值运算 1. 张量运算PyTorch中的张量运算函数超过100种，包括转置、索引、切片、数学运算、线性代数、随机采样。更详细的张量运算请查看官方文档：torch — PyTorch 1.12 documentation以上所有运算都可以在GPU上运行，比C
转载
2023-10-10 14:18:24
399阅读
直接给结论1. 张量（tensor）太小，难以并行化计算。2. 模型太过简单3. CPU 相对 GPU 强太多 1. 张量（tensor）太小，难以并行化计算。我们先来做个简单实验：import torch
import time
def train(size_list, epochs):
for s in size_list:
# CPU
star
转载
2023-09-13 13:09:46
131阅读
# 项目方案：基于Pytorch的GPU加速深度学习模型训练
## 项目简介
本项目旨在利用Pytorch框架与CUDA技术，实现对深度学习模型的GPU加速，加快模型的训练速度和提高效率。通过调用GPU资源，提升模型在大规模数据集上的训练效果。
## 技术实现
在Pytorch中，通过`torch.cuda`模块可以方便地调用GPU资源。首先需要检查系统是否支持CUDA，然后将数据和模型加载到
原创
2024-05-29 04:44:57
271阅读
