# 如何在PyTorch中充分利用GPU资源
作为一名经验丰富的开发者，你可以帮助刚入行的小白学习如何在PyTorch中充分利用GPU资源。以下是一些步骤和代码示例，帮助你教导他们。
## 整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(定义模型)
B --> C(选择损失函数和优化器)
C --> D(模型训练)
D -
原创
2024-04-28 03:30:55
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前言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，可将矩阵运算并行化执行，大幅缩短计算时间。
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2023-08-24 19:57:32
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# 查看PyTorch GPU能用不
PyTorch是一个开源的机器学习库，它提供了强大的张量计算功能以及自动微分机制，使得机器学习算法的实现变得更加高效和简单。在PyTorch中，可以利用GPU进行加速计算，从而提高训练模型的速度。但是在使用PyTorch时，我们需要确保GPU是可用的，否则就无法充分发挥其性能优势。
## 检查GPU是否可用
在PyTorch中，我们可以使用以下代码来检查
原创
2024-07-03 03:12:42
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前言最近拿到了一台CPU服务器，准备来跑个大规模的优化问题。CPU服务器的配置是，3990x的U，传说中的线程撕裂者哈哈哈哈哈哈哈，拥有64核和128核心。咱就是说，可激动了。库库准备上来拿来跑个算法，看看我们建立的物理模型咋样。 我用的进化计算的平台是Platemo，这里安利一下Platemo，是安徽大学的田野老师主导的一个matlab编写的进化计算的平台，详情可见github链接https:/
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2024-07-24 13:38:52
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作者：廖星宇 对于人类而言，以前见过的事物会在脑海里面留下记忆，虽然随后记忆会慢慢消失，但是每当经过提醒，人们往往能够重拾记忆。在神经网络的研究中，让模型充满记忆力的研究很早便开始了，Saratha Sathasivam 于1982 年提出了霍普菲尔德网络，但是由于它实现困难，在提出的时候也没有很好的应用场景，所以逐渐被遗忘。深度学习的兴起又让人们重新开始研究循环神经网络（Recurrent N
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2024-06-01 06:07:50
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技术分享：如果您的笔记本在运行虚幻引擎时帧率维持在5帧左右且使用控制台指令t.MaxFPS不管用①首先更换其他项目来查看这个问题是否仍然存在②若存在，则查看项目与引擎设置是否有问题③若没有问题，则应考虑是不是电脑本身有问题，试玩一下3D小游戏来测试是否仍然掉帧④若仍然掉帧则是电脑问题，最好咨询电脑的售后来获取解决方案⑤本人电脑是华硕天选win11系统，通过咨询客服，获取了以下解决方案：【注意事项】
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2024-04-29 17:25:34
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问题描述调试python程序时，用下面这段代码，可以获得进程占用系统内存值。程序跑一段时间后，就能画出进程对内存的占用情况。def memory_usage_psutil():
# return the memory usage in MB
import psutil,os
process = psutil.Process(os.getpid())
mem = process.memory_inf
没有 GPU 就用不了 PyTorch，这让很多对深度学习感兴趣的开发者感到困扰。其实，即使没有 GPU，我们依然可以配置和使用 PyTorch，只是性能可能会有所下降。接下来，我会分享如何有效解决这个问题，并记录下相关的配置和执行过程。
## 环境配置
首先，我们需要确认PyTorch的环境是怎样配置的。我们可以通过以下步骤来准备环境：
1. 确保已安装 Python 3.6 或更高版本。
判断CPU和显卡性能瓶颈我常用的办法是调整游戏分辨率，因为PC游戏中的各种特效有的对CPU影响大，有的对显卡影响大，有的则是对两者都有影响，所以很难判断，但是分辨率这个选项是每一个游戏都有的，而且分辨率高低对CPU的性能影响很小，95%的影响都在显卡这一边，所以我们可以通过调整分辨率大小来判断性能瓶颈。 众所周知，分辨率越高，显卡需要渲染的像素也就越多，帧数也就越低，像2K和4K分辨率下
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2023-07-24 06:55:20
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## 深度学习GPU不满
在深度学习领域，GPU被广泛应用于加速神经网络的训练和推理。然而，随着深度学习模型的不断增大和复杂，GPU计算资源也逐渐变得不足。本文将介绍深度学习中GPU不足的原因，并提出一些解决方案。
### GPU不满的原因
#### 1. 模型复杂度增加
随着深度学习模型的发展，模型的复杂度不断增加，包括网络层数增多、参数量增加等。这导致在训练和推理过程中需要更多的计算资
原创
2024-06-12 05:41:19
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记录：在复现论文代码时碰到使用keras环境，于是在自己windows系统的台式机（RTX 3080；CUDA 11.7）上进行了安装，但是发现台式机的显存无法支持程序的运行。于是将一摸一样的环境配置到更大现存的Ubuntu服务器（CUDA 11.7）上，但配置环境出错，一直无法调用GPU。经过一天的摸索，从网上其他博客中找到答案，虽然不懂其中的道理，但先记录下来。1. 待配置环境的版本Pytho
检查使用的GPU的索引torch.cuda.is_available() cuda是否可用；torch.cuda.device_count() 返回gpu数量；torch.cuda.get_device_name(0) 返回gpu名字，设备索引默认从0开始；torch.cuda.current_device()&nb
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2024-02-21 14:02:44
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文章目录前言4 使用GPU加速：CUDA5 小结 前言在训练神经网络的过程中需要用到很多的工具，最重要的是数据处理、可视化和GPU加速。本章主要介绍PyTorch在这些方面常用的工具模块，合理使用这些工具可以极大地提高编程效率。由于内容较多，本文分成了五篇文章（1）数据处理（2）预训练模型（3）TensorBoard（4）Visdom（5）CUDA与小结。整体结构如下：1 数据处理
1.1
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2024-06-04 21:11:30
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1. 查看显卡版本。lspci | grep -i nvidia 查看你的电脑上的显卡，是否是nvidia及版本2.安装显卡驱动。这个也可以不用，在第三步的时候选择自动安装。在 http://www.nvidia.com/Download/index.aspx 官网上找到你对应的显卡的驱动版本号，然后用apt-get install nvidia-xxx来安装驱动。3.安装Cu
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2024-06-18 10:30:55
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CNN第一周：title: edge detection example卷积核在边缘检测中的应用，可解释，卷积核的设计可以找到像素列突变的位置把人为选择的卷积核参数，改为学习参数，可以学到更多的特征 title: paddingn * n图片，k*k卷积核，输出图片是( n - k + 1） * ( n - k + 1）n-k+1可以理解padding补零，保持图像尺寸，理解，
Ubuntu18.4+cuda10.0+cudnn+tensorflow+pytorch一.Ubuntu18.4安装：分区划分：efi：200Mswap：内存的1-2倍/:格式为ext4 20-30g/home:格式为ext4二.CUDA安装驱动安装： 进入系统后，系统默认是使用主板上的集成显卡，那么，我们需要做的事就是安装上自己 的独立显卡，也就是titan xp的驱动。此处给大家示范其中一个方
消费用户市场，普通用户都能用上16核甚至64核处理器的PC。这可不是单纯堆核心就完事儿的。以当前CPU核心的规模，和可接受的成本，消费电子设备上一颗芯片就达到这种数量的核心数目，与chiplet的应用是分不开的。Chiplet是这两年业界的香饽饽。前不久的ISSCC会议上，chiplet也是今年的热门议题。AMD从Zen架构开始，Ryzen系列处理器就全面应用了chiplet技术。Chiplet并
之前文章介绍了在win10安装linux子系统，方便我们跑一些支持Linux环境的开源代码。但如果要用到Nvidia的GPU和CUDA，我们最好找个服务器，目的是方便自己快速训练模型；如果只是想跑跑模型，不训练的话，可以在双系统上配置tensorflow环境（虚拟机实在太慢）。 为什么不在子系统配置呢？最主要的原因是，目前win10支持的linux子系统还比较简单，找不到Nvidia的GPU（给你
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2024-10-11 14:39:15
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1. sess.run() hangs when called / sess.run() get stuck / freeze that ctrl+c can't kill process解决： 1 coord = tf.train.Coordinator()
2 threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess,coord=coord) &
一个好的深度学习模型的目标是将训练数据很好地推广到问题领域的任何数据。这使我们可以对模型从未见过的数据进行将来的预测。
首先，当模型泛化性差的时候，我们需要找到其原因，当训练集能够很好地拟合，但是测试集却不能有很好的准确率，主要可能有以下几点原因：网络足够大，仅仅记住了所有样本当网络足够大时，无论你的数据集多么没规律，多么无意义，网络都能记住它们。
如果你的数据集巨大，但是模型仅在训练集上表现良好
