网上有许多pytorch -gpu环境配置的方法，我结合了许多篇文章自己成功安装并把完整的安装过程记录下来，大家可以参考一下 首先打开NVIDIA控制面板：搜索NViDIA即可出现 进入NVIDIA控制面板后点击系统信息：.csdnimg.cn/3229a7fe8d3042b0b16830642bde0f11.png)我的驱动版本支持CUDA 11.6 NVIDIA官网下载CUDA（是NVIDIA
转载
2024-04-23 10:59:52
210阅读
进入Anaconda Promt，在这里面创建虚拟环境找到Anaconda目录中的envs，记住这个的路径 一路转到这个envs目录下，在这里面建虚拟环境。每个人的envs文件在的位置不一样，这只是我自己的位置。为什么要在这里面建虚拟环境，因为我的C盘容量不够了，在e盘建的虚拟环境，下载的pytorch也在e盘。 创建虚拟环境，名字是pytorch-GPU，python版本是3.8#创建环境
co
注：本人因工作需要，要在linux系统下搭建深度学习环境ssd，需要安装cuda和cudnn使用GPU来加速。网上安装cuda方法有不少，实际安装过程中碰到很多问题。我经过多次的安装试验，查找资料，发现一种比较简单的方法，分享给大家，希望对大家能有所帮助。话不多说，开始吧！ 一.安装NVIDIA显卡驱动： 安装cuda的时候也会有一个安装NVIDIA驱动的选项，但是如果用cuda里的NVIDI
# 入门指南：使用 PyTorch、CUDA 和 Docker 进行深度学习开发
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何使用 PyTorch、CUDA 和 Docker 进行深度学习开发感到困惑。不用担心，本文将为你提供一个详细的入门指南，帮助你快速掌握这一技能。
## 一、准备工作
在开始之前，你需要确保你的计算机上安装了以下软件：
- Docker：用于容器化应用程序
- CUDA：用于
原创
2024-07-30 11:52:03
172阅读
# 教你如何实现"pytouch docker"
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个"pytouch docker"的实现流程。下面是一个简单的步骤表格：
| 步骤编号 | 步骤描述 | 代码示例 |
|----------|----------------------|------------------------|
| 1
原创
2024-07-07 04:34:38
87阅读
有很多工具可以在Windows 10中对显卡或GPU进行基准测试。如果您的系统超频，我们建议使用Heaven基准测试或3DMark之类的工具，看看超频是否在所需的温度下获得所需的帧速率。FurMark可能看起来与那些工具相似，但实际上它更像一种压力测试，而不是基准测试工具。有什么不同呢？FurMark将对您的GPU施加压力，加大其功耗，这是一种测试显卡是否在常规设置下很稳定的好方法。如果您怀疑GP
转载
2024-03-11 01:22:02
440阅读
目录0. 写在前面1. 图像物体识别测试demo2. 视频文件物体识别测试demo3. 问题与解决办法0. 写在前面Keras YOLO V4代码地址：https://github.com/miemie2013/Keras-YOLOv4训练数据集COCO20171. 图像物体识别测试demo直接使用GPU加速会提示错误：训练、测试Tensorflow、Keras代码时，出现could not cr
转载
2024-05-30 00:41:30
89阅读
# Python Pytouch模块的安装指南
Pytouch是一个常用的Python图像处理库，它提供了许多有效的工具来创建、修改和处理图像。其安装过程相对简单，接下来我们将详细介绍如何在Python环境中成功安装Pytouch模块，代码示例和流程图也将帮助您更好地理解这一过程。
## 安装前的准备工作
在进行Pytouch的安装之前，您需要确保已安装Python和pip。以下是检查您系统
原创
2024-08-18 04:33:58
880阅读
在自己的电脑上配置深度学习的环境，本电脑环境是：cuda11.6+python3.8+pytorch1.12.0（如果你是Python3.7也可以下载这个版本）首先需要安装好Anaconda，如果之前已经安装好了Python官方的环境（因为下载和管理包的时候容易发生冲突，如果习惯了不卸载也可），这里建议卸载一下再安装Anaconda。Python完全卸载除了卸载Python之外，主要是需要注意删除
Tensorflow 2.1 GPU 安装和测试1. 硬件要求2. 软件要求简单的描述一下它们的功能3. 安装步骤3.1. nvidia 驱动可以到这个地址下载， 我的显卡是RTX 2070的，你可以根据你的显卡下载驱动**3.2. 下载Cuda3.3. 下载Cudnn3.4. 运行这个命令安装tensorflow 2.1 gpu 版本3.5. 用tensorflow 代码测试是不是安装成功4.
转载
2024-04-30 14:31:46
274阅读
大家好，本文对WebGPU进行性能测试和分析，目的是为了对比WebGL和WebGPU在“渲染”和“计算”两个维度的性能差异，具体表现为CPU性能和FPS性能两个方面的性能数据差异。我们会分别在苹果笔记本和配备RTX显卡的台式机上，对WebGL和WebGPU分别进行性能测试。本文对于WebGPU使用了“reuse render command buffer”和“dynamic uniform bu
转载
2024-04-01 09:18:34
340阅读
无意之间发现了GT（随身调）这个性能测试工具，该工具是由腾讯出品的开源测试工具，直接运行在手机上的“集成调测环境”。1.下载：下载地址：开源地址：https://github.com/TencentOpen/GT 下载地址：http://gt.tencent.com/download.html2.安装在手机上，图标：，打开GT3.选择调试的程序4.点击‘参数’，点击‘编辑’，将需要的参数拖动放置在
转载
2024-05-21 14:32:29
246阅读
0.引子在深度学习框架GPU版本安装成功后，需要测试一下是否成功安装。GPU版本不像CPU版本的简单，CPU版本测试一般只需import一下测试是否能正确导入即可。GPU版本还需要测试CUDA或者GPU模块是否能正确调用起来。下面将介绍笔者常用框架的测试方法，包括TensorFlow，PyTorch，MXNet，PaddlePaddle。如果小伙伴有其他框架测试需求或者经验，欢迎在评论区指出。必要
转载
2024-04-15 13:23:05
171阅读
MSI Kombustor是一款基于OpenGL的显卡测试/烤机软件，主要用来测试显卡的OpenGL运算能力和超频后的稳定性和功耗温度。功能特色超频工具探索和超过的限制你的显卡可能听起来吓人,但实际上比你想象的容易。 微星加力燃烧室超频工具提供简单和精确的访问你的显卡设置。当增加你的GPU的时钟频率和电压,使用风扇转速控制将使你找到一个完美的平衡性能和温度。 是时候释放你的图形卡和展示你的真正潜力
转载
2024-05-01 22:03:54
279阅读
对很多电脑小白来说，新机入手总要亲自验证各大配件性能表现，之前给大家推过CPU测试软件、检测方法，今天这里小编继续说一下显卡的常用检测软件和相关注意事项。GPU-Z 此前说过GPU-Z可以对显卡进行直观参数检测，如图所示GTX1650显卡制程工艺、CUDA核心数、基本频率加速频率、显存模板、容量、位宽、带宽等参数让人一目了然。3D Mark下载地址https://www.
GPU和CPU区别 1，CPU主要用于处理通用逻辑，以及各种中断事物 2，GPU主要用于计算密集型程序，可并行运作； NVIDIA 的 GeForce 显示卡系列采用 GPU 特性进行快速计算，渲染电脑画面，比如大型游戏，图像处理等场景的画面 深度学习的训练过程中，包含了大量重复性的计算，利用 GPU 的计算和并行特性，可提高训练的效率，具备 GPU 特性的电脑显卡就
转载
2024-05-28 05:41:04
606阅读
全套流程安装anaconda这一步就正常下载，我在学校的镜像网站下载了anaconda，选择的最新版，自带python3.7。 powercfg/batteryreport 安装cuda和cudnn 本机为dell灵越7501，显卡为GTX1650，查看cuda版本：桌面右击，NVIDIA控制面板，
原创
2021-12-23 14:25:58
117阅读
win10+VS2015+opencv3.4.0配置方法操作环境：windows10 64位opencv 3.4.0：https://opencv.org/releases.html（选择opencv3.4.0 Win pack下载到本地，双击提取即可，不需要编译）visual studio 2015本开发环境配置的一些说明：不需要编译opencv 在visual studio 2015
转载
2024-05-02 18:37:06
34阅读
搜索了好多资料，大多都是其中只安装pytorch和cuda到本机环境或者conda环境，或者只是将环境配置到pycharm中，很是麻烦，所以我想来一个一站式的笔记记录一下整个过程。（1）首先是安装pytorch和cuda这里就不再全部说明了，我参考的文章安装pytorch和cuda(GPU版)已经很详细了。 cuda的相关安装完全按照上面文章来即可需要注意的是，torch在下载完成之后，不必在本机
转载
2023-08-14 20:07:34
409阅读
今天看到一篇大数据的文章，分析了Python作为机器学习语言的优势，其中提到在2010年python的Theano库在CPU上运行时，其速度是Numpy的1.8倍， 而在GPU上运行时，其速度是Numpy的11倍。 于是乎开始查阅GPU和Theano的相关概念。 以下是Nvidia官网对GPU的文字介绍，视频尤其直观。 GPU 加速的计算是利用一颗图形处理器 (GPU) 以
转载
2023-07-14 18:54:09
215阅读
