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
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2023-08-05 21:23:05
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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
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2023-10-10 14:18:24
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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
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2023-09-13 13:09:46
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1.DataParallel layers (multi-GPU, distributed)1）DataParallelCLASS torch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0)实现模块级别的数据并行该容器是通过在batch维度上将输入分到指定的device中来在给定的module应用上
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2023-12-27 10:51:19
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废话不多说，请看正文！一、安装NVIDIA GPU显卡驱动1、准备工作1）、禁用BIOS中的secure boot，因为此方法使用第三方源安装显卡驱动，不禁止secure boot会导致安装的驱动不能使用，禁用也不会有多大安全隐患。2）、禁用nouveau，这是ubuntu默认使用的开源显卡驱动，和nvidia驱动一起使用可能导致黑屏，所以禁掉。2、禁用nouveau创建下面文件：$
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.
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2024-02-07 17:50:07
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# PyTorch矩阵运算在GPU上的应用
PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛应用于深度学习领域。在PyTorch中，我们可以使用GPU对大规模矩阵进行并行计算，以加速模型训练和推理过程。本文将介绍如何在PyTorch中进行矩阵运算并利用GPU加速计算。
## 矩阵运算基础
在PyTorch中，我们可以使用`torch.tensor`来表示矩阵，并利用其提供的函数进行各种运算。首先，
原创
2024-05-24 05:24:53
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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
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2023-08-11 15:36:04
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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
# Python 调用 GPU 运算
## 引言
在进行大规模的数据处理、机器学习、深度学习等任务时，使用 GPU 进行计算可以大幅提高运算速度。Python 提供了多种方式来调用 GPU 进行运算，本文将介绍如何实现 Python 调用 GPU 运算的方法。
## 整体流程
下面是调用 GPU 运算的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤1 | 安装 GP
原创
2023-11-13 11:11:58
219阅读
更新2018.06.14 最近有使用Matlab通过mex调用CUDA加速视频处理的需求，于是折腾了一下，网上的说法可谓千奇百怪众说纷纭，却没有能用的。经过六个多小时的反复搜索和尝试，本人终于成功编译运动了了matlab的mexCUDA例程：mexGPUExample.cu。1.软件环境这个过程涉及三个环境：Visual Studio、Cuda Toolkit和Matlab。其中C
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2024-03-08 09:16:37
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Pytorch教程目录Torch and Numpy变量 (Variable)激励函数关系拟合（回归）区分类型 (分类)快速搭建法批训练加速神经网络训练Optimizer优化器卷积神经网络 CNN卷积神经网络（RNN、LSTM）RNN 循环神经网络 (分类)RNN 循环神经网络 (回归)自编码 (Autoencoder)DQN 强化学习生成对抗网络 (GAN)为什么 Torch 是动态的目录Pytorch教程目录用 GPU 训练 CNN全部代码用 GPU 训练 CNN
原创
2021-07-09 14:53:56
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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
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2023-08-05 18:30:02
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第25章 Pytorch 如何高效使用GPU 深度学习涉及很多向量或多矩阵运算，如矩阵相乘、矩阵相加、矩阵-向量乘法等。深层模型的算法，如BP，Auto-Encoder，CNN等，都可以写成矩阵运算的形式，无须写成循环运算。然而，在单核CPU上执行时，矩阵运算会被展开成循环的形式，本质上还是串行执行。GPU（Graphic Process Units，图形处理器）的众核体系结构包含几千个流处理器
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2024-01-17 14:45:37
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# 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
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2023-12-26 19:29:54
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概要：CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。京举办的NVIDIA GTC China会议中，无论是AI智能运算，还是服务器数据中心、智能城市，甚至还有去年很火热但是已经很多人已经支撑不下去的虚拟现实，看起来在很多内心中依然是属于图形行业代表的NVIDIA已经变得越来越丰满，不过在这些新闻的背后，似乎还有更大胆的预言：摩尔定律已死，GPU最终会取代C
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2024-01-24 13:50:53
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目录文章目录@[toc]1、并行方法------矩阵与向量的相乘运算1.1、Rowwise Block-striped1.2、Columnwise Block-striped1.3、Checkerboard Block Decomposition2、并行方法------矩阵与矩阵的相乘运算2.1、Block- Striped Decomposition2.2、Fox's method3、并行方法-
# Python矩阵运算调用GPU
在进行大规模矩阵运算时，传统的CPU计算方式可能会遇到性能瓶颈。为了提高计算效率，我们可以使用GPU（图形处理器）来加速矩阵运算。本文将介绍如何使用Python调用GPU进行矩阵运算，并给出示例代码。
## 为什么使用GPU加速矩阵运算
GPU是专门用于图形渲染的硬件设备，但由于其并行计算的特性，逐渐被用于科学计算和机器学习等领域。相比之下，CPU更适合用
原创
2023-07-17 04:36:24
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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
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2023-09-17 15:08:23
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