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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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
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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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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# 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
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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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nvidia-docker是一个可以使用GPU的docker，nvidia-docker是在docker上做了一层封装，通过nvidia-docker-plugin，然后调用到docker上，其最终实现的还是在docker的启动命令上携带一些必要的参数。因此在安装nvidia-docker之前，还是需要安装docker的。docker一般都是使用基于CPU的应用，而如果是GPU的话，就需要安装特有
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2024-08-07 16:34:55
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ollama无法调用GPU的问题可能导致深度学习模型的训练和推理性能大幅下降，影响开发效率和结果表现。下面是解决这个问题的完整过程记录。
## 环境准备
在开始之前，请确保您的开发环境中安装了必要的依赖。以下为依赖安装指南：
| 依赖 | 版本 | 说明 |
|-------------------|---------
PS:此贴为解决过程记录贴，比较啰嗦，凑合着看。环境：vistual studio2017(x64+debug)+ffmpeg-4.3-win64-dev+ffmpeg-4.3.1-win64-shared；前提：已配置好ffmpeg-4.3-win64-dev版本到vs中；目录一、解决过程1、查资料2、尝试解决3、总结二、后续  
对于tensorflow-GPU版本的安装使用我就不过多地介绍了，但是最近有些基于分布式训练的小技巧的却让我很是头疼，甚至让我开始怀疑自己的tensorflow是如何识别我电脑的GPU信息并进行调用的。查看是否有GPU import tensorflow as tf
gpu_device_name = tf.test.gpu_device_name()
print(gpu_dev
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2024-07-11 12:34:23
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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
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2023-10-09 15:11:27
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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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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
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2023-06-14 20:52:07
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# Jupyter 中使用 PyTorch GPU 的指南
在数据科学与深度学习的领域，PyTorch 是一个非常流行的框架，而 GPU 则可以显著加速运算。如果你在 Jupyter Notebook 中使用 PyTorch 时遇到无法使用 GPU 的问题，别担心，下面我将一步步教你如何解决这个问题。
## 整体流程
我们将分为以下几个步骤，确保一切正常运行：
| 步骤
# 如何解决docker无法调用GPU的问题
## 整体流程
下面是解决docker无法调用GPU的问题的整体流程：
| 步骤 | 操作 |
| ----- | ----- |
| 1 | 安装NVIDIA Container Toolkit |
| 2 | 配置NVIDIA runtime |
| 3 | 重启Docker服务 |
| 4 | 验证GPU是否可以正常调用 |
## 具体步
原创
2024-04-14 05:03:11
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Issue1: Server creation failed .Invalid ProgID 'CANoe.Application. Issue2: 加载库 “SymbSelAdapt.dll” 时出错 找不到指定的模块。Step 如下：安装Vector_AddOn_Matlab_Interface a. 这个插件程序，网页找不到，只能通过CANoe本地安装路径查找： 12.0 SP2 -->
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2024-03-15 05:49:09
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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
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2023-08-06 12:09:22
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# 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
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# 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
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