引言做了一个小测试，发现在cpu上pytorch比tensorflow快很多。另外还发现，conda命令安装的tensorflow比pip安装的要快，pytorch则没有明显区别，之前就看到有人说conda中的tensorflow经过了优化，看来是真的。寻找下面函数的最小值：conda：import torch
import tensorflow as tf
import time
import
线性回归实战使用PyTorch定义线性回归模型一般分以下几步：1.设计网络架构2.构建损失函数(loss)和优化器(optimizer)3.训练(包括前馈(forward)、反向传播(backward)、更新模型参数(update))#author:yuquanle#data:2018.2.5#Study of LinearRegression use PyTorchimport torchfro
### 使用PyCUDA在K8S集群中进行GPU加速计算
当我们需要在Kubernetes（K8S）集群中进行GPU加速计算时，可以使用PyCUDA库来实现。PyCUDA是一个Python绑定库，用于让Python程序员可以方便地访问NVIDIA CUDA平台的功能，从而在GPU上运行并行计算。在本文中，我将介绍如何在K8S集群中使用PyCUDA进行GPU加速计算的步骤和示例代码。
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原创
2024-04-25 10:51:35
65阅读
0. 写在前面 安装环境:ubuntu18.04(16和18差不多，但是18太爽了)和python3(具体版本忘了，应该是3.6) 1. 安装pyCUDA之前必须安装CUDA 2.安装pyCUDA 首先用pip3安装一般服务器会超时，这个时候也可以用清华源或者其他国内源安装，标准命令是"pip3 i
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2019-11-28 22:59:00
1418阅读
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JetPack4.4版本使用之前配置cuda的环境之后下载pycuda源码下载完之后解压进
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2023-01-16 10:35:09
312阅读
参考https://wiki.tiker.net/PyCuda/Installation/Linux使用pip install pycuda，出现找不到cuda.h。没解决。下载、解压编译安装# sudo apt-get -y --force-yes install python-pycudasudo rm -rf pycuda-2018.1.1tar xzf p...
原创
2022-02-04 14:57:05
4044阅读
No module named ‘pycuda.compyte’
原创
2023-01-13 00:38:01
184阅读
# 使用JupyterLab和PyCUDA下载Python包
在数据科学、机器学习和深度学习领域，Python是一种非常流行的编程语言。为了更高效地开展工作，我们通常会使用各种Python包来增强我们的代码功能。而JupyterLab作为一个非常强大的交互式开发环境，可以帮助我们更好地管理和运行Python代码。同时，PyCUDA是一个用于Python的GPU计算库，可以让我们利用GPU的并行计
原创
2024-03-06 05:48:37
88阅读
参考https://wiki.tiker.net/PyCuda/Installation/Linux使用pip install pycuda，出现找不到cuda.h。没解决。下载、解压编译安装# sudo apt-get -y --force-yes install python-pycudasudo rm -rf pycuda-2018.1.1tar xzf p...
原创
2021-08-06 15:31:03
1717阅读
import pycuda.autoinitimport pycuda.driver as drvimport numpyfrom pycuda.compiler import SourceModulemod = SourceMo
原创
2024-10-24 13:53:23
27阅读
export PATH=/usr/local/cuda-11.7/bin:/usr/local/cuda/bin:$PATH // 即 cuda 的路径这里在root 模式下再包含一遍即可。问题：pip install pycuda安装pycuda 报错如下。
文章目录脚本自动安装手动安装验证pycuda是否安装成功Resources脚本自动安装先使用如
原创
2023-01-03 18:53:48
394阅读
我们可以使用Python时间测量选项来测量CUDA程序的性能，但结果不会完全精准,因为它包含操作系统中线程延迟的时间开销、操作系统中的调度等诸多因素。使用CPU测量的时间也将取决于CPU高精度计时器的可用性，很多时候主机在GPU内核运行时执行异步计算，因此Python 的CPU计时器可能无法为内核执行提供正确的时间。为了测量GPU内核计算的时间，PyCUDA提供了一个事件API。 CUDA事件是在
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2023-12-14 13:07:03
109阅读
Python已经成为较受欢迎的程序设计语言之一。自从2004年以后，python的使用率呈线性增长。2011年1月，它被TIOBE编程语言排行榜评为2010年度语言。2018年即将离去，根据对开发者的用途，MyBridge 从今年9月 250 余个新增 Python开源项目中筛选出了 10 个较佳项目。这些项目平均获得 652 个 star项目涵盖话题：命令行，流水式处理，音乐下载，机器学习框架，
--------------------- Pytorch 与 numpy 区别----------------------------##################################################################################################################
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2023-12-21 12:26:07
131阅读
C++部署模型在人工智能领域，Python受到学术界的追捧，模型训练比模型部署性能更加重要。然而在实际终端部署方面，低延迟、可移植性和可适用性的需求使得Python成为一个比较差的语言。相反，C++凭借其可移植性、可适用性以及运算速度快等优势，更适合终端部署网络模型。下面我将以我做的部署ReID模型为例子，简要介绍如何利用Libtorch（or: Pytorch for C++ API）实现C++
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2023-11-23 21:51:40
155阅读
前言在这篇博文中，将向你展示如何自由的在任何Python代码中使用Tensorboard。最近身边的一些朋友们都开始从tensorflow转战Pytorch等，Tensorflow使用静态编译的计算图并在单独的运行时环境中运行大部分应用程序，与Tensorflow相比，PyTorch允许你完全使用Python创建动态计算图，单单动态调试这一点就欲罢不能（真香警告）。但是tensorflow的孪生兄
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2024-07-24 14:18:36
139阅读
1.普通环境安装（安装后不用pytorch）这种安装只可以使用 numpy，却不能使用torch。当然这是在pycharm的实验结果，当作一般学习也是可以的。numpy和torch的区别最主要是能否使用显卡算力，所以一般学习可以使用numpy。不用去配置pytorch。贴上pytorch官网连接：PyTorch明显看到，我的pytorch是已经already installed的,但是我还是又出现
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2024-08-03 22:40:27
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