torch.cuda会记录当前选择的GPU，并且分配的所有CUDA张量将在上面创建。可以使用torch.cuda.device上下文管理器更改所选设备。但是，一旦张量被分配，您可以直接对其进行操作，而不考虑所选择的设备，结果将始终放在与张量相同的设备上。默认情况下，不支持跨GPU操作，唯一的例外是copy_()。 除非启用对等存储器访问，否则对分布不同设备上的张量任何启动操作的尝试都将会引发错误。
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2024-06-26 08:10:24
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# PyTorch代码在CUDA和CPU上跑的区别
## 引言
在深度学习领域，PyTorch是一个流行的开源深度学习框架。它不仅可以运行在CPU上，也支持NVIDIA的CUDA（Compute Unified Device Architecture）来加速计算。在这篇文章中，我们将深入探讨PyTorch代码在CUDA和CPU上的运行区别，结合实际代码示例，帮助大家更好地理解这两者的优势与劣势
文章目录前言一、CUDA二、Anaconda1.Anaconda2.安装完先检查一下通道配置3.cuDNN和Pytorch安装参考 前言安装cuda一、CUDACUDA，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。我们需要根据自己显卡的型号选择支持的CUDA版本，例如RTX 2060显卡，先查看驱动版本，在NVIDIA控制面板，系统信息中查看：显卡驱动版本为497.29 CUDA安装地址：https:
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2024-04-24 20:25:56
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在深度学习领域，PyTorch因其灵活性和强大的功能被广泛应用。在处理大型数据集和复杂模型时，单个GPU的计算能力往往难以满足需求。这时，使用多个GPU来加速训练成为了“pytorch怎么在多个GPU上跑”的重要课题。
### 问题背景
随着深度学习模型的日益复杂和数据集规模的不断扩大，训练时间的延长直接影响到项目的进度和成本。例如，训练一个自然语言处理模型的时间可能从几小时延长至数天，这会导致
作者 | Lysandre Debut
译者 | 陆离
出品 | AI科技大本营(ID: rgznai100)
【导语】自然语言处理预训练模型库 Transformers 实现了几种用于 NLP 任务的最先进的 Transformer 架构，如文本分类、信息提取、问题解答和文本生成等，它经常被研究人员和公司所使用，提供 PyTorch 和 Ten
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2024-08-06 12:20:56
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# 如何在 PyTorch 上查看 CUDA 兼容关系
在深度学习的实践中，选择适合的硬件和软件并确保它们的兼容性是至关重要的。特别是，当我们在使用 PyTorch 进行模型训练时，了解所需的 CUDA 版本对保证程序的正常运行至关重要。本文将探讨如何查看 PyTorch 与不同 CUDA 版本的兼容关系，并通过实际示例来说明。
## 1. CUDA 简介
CUDA（Compute Unif
原创
2024-10-17 11:08:07
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终于，在倒腾了4天后，搭好了环境！ 1. NVIDIA驱动安装 添加Graphic Drivers PPA： $sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa 更新Nvidia驱动程序： $sudo apt-get update 在System Settings -> Software & Updates -> Additi
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2024-06-24 09:36:18
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本教程是最新的深度学习入门环境配置教程，跟着本教程可以帮你解决入门深度学习之前的环境配置问题。同时，本教程拒绝琐碎，大部分以图例形式进行教程。这里我们安装的都是最新版本~ 文章目录一、Anaconda的安装1.1 下载1.2 安装1.3 环境配置二、Cuda安装2.1 查看cuda版本2.2 cuda安装包下载2.3 cuda安装三、cuDNN安装3.1 cuDNN安装包下载3.2 cuDNN配置
我与FPGA的渊源： 作为一个普通二本的电气自动化的学生，从大一开始自学单片机，搞搞3D打印，参加比赛。后来自己琢磨，搞这些不行，想想以后发展方向，想来想起，发现机器视觉是个很大的坑，有意思。果然不出我的意料，后面参加很多比赛都需要视觉处理。方向明确了，想想技术方向了，单片机肯定不行，像现在比赛和机器人用到很多就是openmv，是基于单片机开发的
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2024-09-07 22:27:35
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在深入研究深度学习和CUDA编程时，一个常见的挑战是确保你的计算机上安装的CUDA版本与你的应用程序或框架兼容。不匹配的CUDA版本可能导致程序无法正常运行。本篇博客将指导你如何卸载当前不匹配的CUDA版本，并安装正确的版本来避免兼容性问题。步骤1：卸载当前CUDA版本在开始之前，重要的是先清理你的系统，移除所有不需要的NVIDIA程序。通过以下步骤卸载当前的CUDA版本：打开控制面板。确保保留以
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2024-08-28 15:56:16
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体活就是用来上体育的~~~Cat到操场上跑了n圈，6:00~6:25，并且边跑边唱歌，就是那首我最喜欢的"世界问，你是谁，来自哪……"好像路上有人因此回头多看了两眼，今天的云好美，一路上的老师有好多在拍照的，仰望天空不知道Dream是近在咫尺还是远在天涯……好久没有这样放纵了呢…… A. 欧几里得的噩梦建个图，把x和y连边（没有y就建一个虚点m+1，把x和m+1连边），这个图不能成环，用
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2024-02-04 11:24:45
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在调用torch.cuda.is_available时，有如下报错：cuda initialization: The Nvidia driver on your system is too old.事情的发展是这样的：1. 服务器的CUDA版本是10.1，仅支持pytorch版本最高1.7；前几天跑项目需要用到比较新的框架，pytorch版本需要在1.9以上。由于我之前安装CUDA环境时曾遭受过重
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2023-08-26 01:28:03
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pytorch的框架可以在硬件上跑吗？这是许多数据科学家和机器学习工程师心中普遍存在的问题。随着深度学习的兴起，pytorch作为一种流行框架，越来越多地被应用于实际的生产环境中。然而，如何让pytorch的模型在硬件上顺利运作却是一个挑战，本文将从多个角度探讨这个问题的解决方案与实操步骤。
## 背景定位
在深入这个问题之前，首先来看一下它对业务的影响。pytorch框架在硬件上运行的不稳定
在Freescale DPAA QorIQ平台上的启动和non-DPAA QorIQ平台的启动有一些区别：1.non-DPAA QorIQ平台在上电时通过采样配置管脚来决定对CPU的配置（P2020 （ e500核 ） 上电启动及uboot流程|http://bbs.ednchina.com/BLOG_ARTICLE_1988662.HTM），而DPAA QorIQ平台采用RCW (Reset C
1. cuda下载安装及配置1.1 检查看自己的电脑是否能安装cuda。方法如下：打开控制面板，然后在右上方的搜索框里输入NVIDIA，如下图所示：第一张是打开控制面板时的图，第二张是输入NVIDIA之后，从图中的左上角可以看到搜索出来的NVIDIA。 完成上一步骤后，进入如下界面，在该界面里可以查看NVIDIA的一些信息，显卡的驱动版本，如下图的左侧菜单所示。 点击帮助菜单，在下拉的菜单里选择系
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2024-04-08 12:30:20
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记录下windows下安装cuda10.0过程前提条件安装anaconda这个python管理工具，挺方便的，到下文也会用到。安装的话，首先你的了解几个安装的工具，cuda、cudnn、tensorflow版本、算力。cudacuda的话，实际上就是gpu运行环境吧，可以这么理解，如果想跑gpu版本的模型框架的话都离不开他，并且cuda是由NVIDIA开发出来，专门用来跑深度模型的。cudnncu
### 在PyTorch环境中运行Llama的步骤
为了帮助你实现在PyTorch环境中运行Llama，我将提供以下步骤的详细说明。请按照这些步骤进行操作，并注意每个步骤中需要运行的代码。
#### 步骤1：环境准备
在开始之前，确保你已经安装好了PyTorch和Llama的依赖。你可以通过以下命令安装它们：
```markdown
# 安装PyTorch
!pip install tor
原创
2024-01-16 21:22:55
149阅读
在pytorch环境跑LLAMA
