多磁头技术：通过在同一碟片上增加多个磁头同时的读或写来为硬盘提速，或同时在多碟片同时利用磁头来读或写来为磁盘提速，多用于服务器和数据库中心。下面是学习啦小编带来的关于电脑装了固态硬盘还能再装机械硬盘吗的内容，欢迎阅读!电脑装了固态硬盘还能再装机械硬盘吗?可以无需对系统做任何改动，直接安装机械硬盘即可。需要将固态硬盘连接到第一个SATA接口，将第二块硬盘连接到后面的SATA接口。如图所示：主板上有4
转载
2024-07-07 15:50:32
36阅读
通常在程序开始之前并不知道需要多大的显存，程序会去申请GPU的显存的50%比如一个8G的内存，被占用了2G，那么程序会申请4G的显存（因为有足够的剩余显存）如果此时显存被占用7G，那么程序会申请剩下的所有的1G的显存。也许你的程序根本用不着这么多显存，200M也许就够了，这时候如果程序能按照需求去申请就好了，幸运的是，这样的方法是存在的：import tensorflow as tf
转载
2024-03-22 14:32:58
287阅读
既然可以用Loadlin.exe来引导硬盘安装程序，那么用Grub/Lilo也行。对于使用Linux比较熟练的兄台，我想只要看到上面这句话就够了。不过考虑到这是我第一次写关于linux的文章，我就忍不住想多写些字，同时我也希望linux初学者也可以看明白，所以我会写详细些。当我们从网上下完需要的linux的光盘镜像文件iso后，目前为止所有的文档指出有3种安装linux的方法。第一就是刻盘，第二是
torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")当使用上面的这个命令时，PyTorch 会检查系统是否有可用的 CUDA 支持的 GPU。如果有，它将选择默认的 GPU（通常是第一块，即 “cuda:0”）。这意味着，即使系统中有多块 GPU，这条命令也只会指向默认的一块。torch.device(“cuda” if torc
转载
2024-06-11 16:40:24
24阅读
随着计算机技术的发展，硬盘的容量越来越大，如果能同时安装多个操作系统，就可以在一台机器上运行多种不同的应用，既方便 了应用，又节约了资源。本文以SCO OpenServer 5与Windows 2000 Professional并存为例讲述多操作系统安装过程。 &n
转载
2024-09-01 22:51:33
20阅读
实际的OpenGL库的开发者通常是显卡的生产商。你购买的显卡所支持的OpenGL版本都为这个系列的显卡专门开发的。当你使用Apple系统的时候，OpenGL库是由Apple自身维护的。在Linux下，有显卡生产商提供的OpenGL库，也有一些爱好者改编的版本。由于OpenGL的大多数实现都是由显卡厂商编写的，当产生一个bug时通常可以通过升级显卡驱动来解决。这些驱动会包括你的显卡能支持的最新版本的
转载
2024-09-28 07:01:56
4100阅读
“CUDA 是NVIDIA的GPGPU模型，它使用C语言为基础，可以直接以大多数人熟悉的C语言，写出在显示芯片上执行的程序，而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构。”CUDA是什么？能吃吗？编者注：NVIDIA的GeFoce 8800GTX发布后，它的通用计算架构CUDA经过一年多的推广后，现在已经在有相当多的论文发表，在商业应用软件等方面也初步出现了视频编解码、金融、地质勘探、科学
# PyTorch 如何指定多个 GPU 的项目方案
随着深度学习模型的复杂性不断增加，单个 GPU 常常无法满足训练需求。因此，利用多个 GPU 加速模型训练显得尤为重要。本文将介绍如何在 PyTorch 中指定多个 GPU，并为您提供一个项目方案。
## 项目背景
在机器学习和深度学习领域，模型训练通常需要消耗大量的计算资源。通过使用多个 GPU，可以有效提高计算速度，并更快地完成模型训
如何设置Meego SDK 一、设置基于QEMU的Meego模拟器 1，允许图形加速，硬件VT支持，参考 http://wiki.meego.com/MeeGo_SDK_Graphics_Acceleration 。本人的ThinkPadT400是支持VT加速的，可以在cmos中打开此CPU支持，在系统中只需运行如下：
1、介绍python多线程详解1.1 什么是线程？ 线程也叫轻量级进程，是操作系统能够进行运算调度的最小单位，它被包涵在进程之中，是进程中的实际运作单位。 线程自己不拥有系统资源，只拥有一点儿在运行中必不可少的资源，但它可与同属一个进程的其他线程共享进程所 拥有的全部资源。一个线程可以创建和撤销另一个线程，同一个进程中的多个线程之间可以并发执行**1.2 为什么要使用多线程？**
线程在程序中是独
本篇记录如何使用多张GPU 显示卡，加速TensorFlow Object Detection API 模型训练的过程。虽然TensorFlow Object Detection API 已经有支援多张GPU 卡平行计算的功能，但是缺乏说明文件，所以我自己也不是非常确定该怎么用，以下只是我目前尝试出来的方式，仅供参考。 这里我们接续之前的TensorFlow Object Detection AP
转载
2024-05-13 09:50:59
163阅读
文章目录win10安装tensorflow(gpu版本）1、 安装CUDA2、安装cuDNN3、下载并安装Anaconda4、安装tensorflow5、测试是否安装成功6、安装过程出现的问题 win10安装tensorflow(gpu版本）1、 安装CUDA下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 我这边选择的是10.0版本，
转载
2024-05-06 15:05:58
143阅读
这里写目录标题前言本人安装环境查看需要安装Cudnn和Cuda的版本CUDA安装配置CUDA环境检测是否安装完成Cudnn安装将Cudnn相应文件放到CUDA文件去安装tensorflow-gpu找到对应的tensorflow-gpu版本创建tensorflow-gpu环境下载tensorflow-gpu安装过程中出现的错误测试tensorflow是否安装成功 前言在这次装tensorflow-
转载
2024-07-01 21:04:59
128阅读
现在要开始在本机真正安装QQ了！1. 打开G:/QQ/，如果之前都跟我做了话，现在应该长成这样：2. 在这里【新建InstallDir】，以便将来你能很快找到文件的安装位置，如下图：3. 然后【双击QQ7.5.exe】，会弹出这个：注意，【不要点 立即安装】（默认会撞到C盘，我们说，为了不让软件影响系统的速度，我们要安装在G盘！）4. 【点击 自定义选项】，会看到下图：5. 通过 浏览 按钮，将确
转载
2023-11-19 22:08:54
10阅读
GPU环境的安装一、安装CUDA1.首先确认是否电脑上的显卡是英伟达显卡2.添加CUDN到环境变量二、安装CUDNN1.下载cudnn2.配置CUDNN3.注意三、安装GPU版本Tensoeflow1.下载你原本的CPU版本2.安装GPU版本 如今随着电脑的飞速发展，人们不是满足于电脑的硬件是否高级，而是追求电脑的处理速度，本文讲解的是如何在电脑上安装英伟达的快速驱动，描述的是tensorflo
转载
2024-02-27 10:39:31
376阅读
YOLOV5训练过程CUDA 和cuDnnan 安装教程windows上安装可以参考这篇知乎文章数据集准备自己准备数据集可以使用 labelImg 工具，直接 pip install labelimg 就可以安装了。 命令行中输入 labelImg 就可以运行标注数据的输出结果有多种过格式，VOC 、COCO 、YOLO等。数据组织先放目录树，建议先按照下面的目录格式，准备数据集。└─VOCdev
一、问题描述 3.8号中午1点多，我准备在win10系统下安装第二个版本的cuda，以支持PyTorch1.2 GPU版本的顺利运行。原来的cuda版本是9.0，现在需要安装9.2的。简单搜了两篇博客，尤其其中一篇：，给我带来了很大的误导。。。。。当时看完觉得没什么要特别注意的地方，就下载了cuda然后一路默认安装了下去，安装完毕提示重启系统生
转载
2024-05-06 12:42:26
90阅读
Simulink与Flightgear联合仿真演示视频 可看到Flightgear中的飞机被simulink模型驱动，去做各种飞行动作，并有相应的舵面运动及螺旋桨旋转效果，也有相应的音效。这种逼真的联合仿真效果，可以辅助我们在动力学建模或者飞控调参时，及时直观地感受到实现的效果，提高我们的工作兴趣和效率。上面视频如果无法直接观看，链接为
如果您只希望简单一点的安装Tensorflow，那么可以安装CPU版本的这个安装起来很简单，在Anaconda里边输入conda install tensorflow即可如果是安装gpu版本的（这个版本复杂一点，但是很快，比CPU版本的运算速度快1.5倍）1.准备资源：首先下载各种用于图计算的python库比如：numpy，script，script-learn等下载网址：https://www.
转载
2024-04-17 12:07:50
169阅读
深度学习的多gpu并行尝试——工作学习中的一点体会目录 一、 深度学习并行常用方法 二、 代码解析 三、 实验结果 四、 一些细节（一）并行常用方法： 一般有两种方法，一种是模型并行，另一种是数据并行。 模型并行： 由于bp网络的过程是个串行的过程，所以模型并行主要用在一个gpu的显存不能把所有的图结构都保存下来，于是我们把一个完整的网络切分成不同块放在不同gpu上执行，每个gpu可能
转载
2024-03-05 17:37:02
125阅读
