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：$
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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# 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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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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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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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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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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# PyTorch 如何让 GPU 平稳运算
使用 PyTorch 进行深度学习训练时，充分利用 GPU 是提升运算效率的关键。然而，GPU 的高效利用并不是一件自然而然的事情，往往需要采取一些策略来确保其平稳运作。本文旨在探讨如何实现 GPU 的平稳运算，并通过一个具体的代码示例来演示这一过程。
## 1. 问题背景
在深度学习任务中，常常会因为数据加载、模型训练等多个环节的不同步而导致
原创
2024-09-20 06:49:48
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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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什么是 GPU 加速的计算? GPU 加速计算是指同时采用图形处理单元 (GPU) 和 CPU，以加快科学、分析、设计、消费者和企业应用程序的速度。GPU 加速器于 2007 年由 NVIDIA 率先推出，现已在世界各地为政府实验室、大学、公司以及中小型企业的高能效数据中心提供支持。GPU 能够为从汽车、手机和平板电脑到无人机和机器人等平台的应用程序加快速度。 如何部署 GPU 加速应用 理解
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2023-07-31 23:44:02
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1. 二维矩阵乘法 torch.mm()也就是最基本的矩阵乘法，需要满足对应维度的要求，否则报错torch.mm(mat1, mat2, out=None) mat1，mat2 ，输出 out 。2. 三维带batch的矩阵乘法 torch.bmm()torch.bmm(bmat1, bmat2, out=None)由于神经网络训练一般采用 mini-batch，经常输入的是三维带 batch 的
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2023-10-27 09:21:17
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本篇文章将要总结下Pytorch常用的一些张量操作，并说明其作用，接着使用这些操作实现归一化操作的算法，如BN,GN,LN,IN等！ Pytorch常用张量操作以及归一化算法实现mp.weixin.qq.com
常用的张量操作cat对数据沿着某一维度进行拼接，cat后的总维度数不变，需要注意两个张量进行cat时某一维的维数要相同，否则会报错！ im
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2023-08-24 13:08:35
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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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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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6月17日，新一期全球超算500强榜单出炉，入选500强的所有超算浮点运算速度都突破每秒千万亿次，中国超算也在前四占有两席位置。普通计算机用指令运算速度衡量计算性能，而超算通常用浮点运算速度来衡量其性能。那么，什么是浮点运算速度，超算榜单为什么会选择浮点运算速度来进行比较？500强特别是前十的超算，科学家们都在想哪些办法让浮点运算速度越来越快？节能环保是对超算的另一衡量指标，超算要节能环保，最新的
觉得有收获，决定把笔记分享出来，希望对你会有一点点帮助首先要创建环境，我试的版本是python = 3.6命令 conda create --name yourEnv python=3.6，我觉得应该是没所谓，3.7、3.8、3.9应该都可以然后，这里面会有一个坑！！！创建环境完成后，不要着急安装pytorch！！！去pip list看一下自己的环境中是不是已经装了pytorch 的cpu版本！！
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2023-07-24 23:48:53
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目录一、创建虚拟环境二、下载安装包三、遇到的坑前言 文章主要介绍安装GPU版本的Pytorch，自己在安装种也遇到了不少坑，在这里一一例举。前提是安装好Anaconda和Pycharm和CUDA。不推荐通过官网获取命令直接安装，如果不换源，下载速度慢，我换了清华源后，下载的CUDA版本的，清华源由于没有CUDA版本，每次都会自动装CPU版本，若
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2023-09-20 06:57:21
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目录一、安装显卡驱动1、查看显卡驱动型号2、下载显卡驱动3、查看GPU状态二、安装Visual Studio 2019三、安装CUDA1、下载对应版本的CUDA2、安装下载好的CUDA3、设置环境变量 四、安装cudnn五、安装anaconda六、安装PyTorch1、创建虚拟环境2、激活并进入虚拟环境3、安装PyTorch4、验证PyTorch是否安装成功注意：30系列的的显卡暂时不支
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2023-07-14 19:03:58
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step0.安装基本要求有nvidia的独立显卡显卡算力超过3.1即可安装CUDA，在这里查询显卡算力step1.查看显卡驱动右键桌面开始按钮，如下图所示：找到设备管理器在设备管理器里面找到显示适配器找到自己的显卡右键点击，然后点击更新驱动程序然后选择自动搜索更新的驱动程序软件step2. 安装CUDA选择合适版本的CUDA（下面安装的是CUDA10.2）GeForce RTX 30系显卡只支持C
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2023-07-24 07:14:43
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文章目录声明介绍什么是GPU计算为什么要使用GPU计算CPU与GPU分工与协作GPU计算架构程序架构语言选取编译器GPU硬件架构综述一些名词线程周期CUDA程序执行流程流程CUDA程序CUDA程序层次结构CUDA 内置变量完整代码 介绍什么是GPU计算CPU基本架构GPU架构核心数远远超过CPU，将核心分成小组SM，一个SM有多个SP计算的时候数据存在显存中，也叫全局内存NVIDIA
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2023-08-22 21:58:03
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