前言最近在研究如何让YOLOv5推理得更快，总体看来，主要有以下这些思路：使用更快的 GPU，即：P100 -> V100 -> A100多卡GPU推理减小模型尺寸，即YOLOv5x -> YOLOv5l -> YOLOv5m -> YOLOv5s -> YOLOv5n进行半精度FP16推理与python detect.py --half
减少–img-size
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2024-04-01 06:13:49
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## 使用多GPU的Python方案
在深度学习的训练过程中，使用多GPU加速计算是一个非常有效的方法。当你有多个GPU可用时，如何在Python中指定使用的GPU是一个常见的问题。本文将为您详细介绍如何在Python中通过TensorFlow或PyTorch来指定使用的GPU，并包含代码示例。
### 环境准备
首先，请确保安装了最新版本的TensorFlow或PyTorch。您可以使用以
波士顿房价预测是机器学习或者深度学习中一个较常见到的小例子，接下来我会通过对代码的解析为大家正式打开paddlepaddle的大门。一、分析数据首先我们需要了解一下波士顿房价的数据。因为房价预测这个小例子比较经典，所以在很多机器学习的包中都已经封装好了，我们只需要直接调用即可。想要查看数据，我们只需要导入sklearn即可：from sklearn import datasets
v_housin
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2024-09-05 15:37:45
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这篇介绍ssh连接及一款客户端xshell本篇将分为以下几点讲述：1.ssh客户端2.ssh公钥配置3.使用xshell连接ssh4.使用xshell建立隧道，以访问服务器内网ip。5.在4.的前提下使用Tensorboard 查看实验数据-------------------------------------------------------------------------1.ssh客户
YOLO配置文件理解 [net]
batch=64 每batch个样本更新一次参数。
subdivisions=8 如果内存不够大，将batch分割为subdivisions个子batch，每个子batch的大小为batch/subdivisions。
[net]
# Testing #测试模式
batch=1
subdivisions=1
# Training #训练模式 每次前向图片的数目=batch/subdivisions
# batch=64
# subdivisions=16
#关于batch与subdivision：在训练输出中，训练迭代包括8组，这些batch样本又被平均分成subdivision=8次送入网络参与训练，以减轻内存
一、环境配置1.安装好显卡驱动，如：CUDA；2.配置好pytorch1.7及以上版本的python3,尽量安装GPU和CPU通用的pytorch这部分我不详细讲述，各位哥可以上网找找别的教程。二、YOLOV5的实现训练 3.开始训练自己的数据集1.按照以下的布局新建好对应的文件夹，本身自带的也不用删除，只增不减├── data
│ ├── Annotations 进行 detec
之前讲到了“Excel数值函数（4）：对指定条件的单元格求和”，这是只有1个条件的情况下，对指定单元格区域的数值求和。这次说说如果有多个条件，怎样计算指定单元格区域的数值之和？那就是当之无愧的SUMIFS函数了。语法SUMIFS(
sum_range
, criteria_range1, criteria1, [criteria_range2, criteria2], ...)参数Sum_rang
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2024-04-09 13:20:54
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import osos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'
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2022-07-19 11:57:19
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前几天发了一篇DFL2.0的文章，不少已经用过DFL的小伙伴都有一个疑问：DFL2.0到底有什么提升？有什么不一样？我要不要更新？应该怎么更新？因为时间经历的原因我也还没有深入研究，但是可以和大家分享下以显而易见的一些点。 * 仅支持N卡，不再支持A卡！因为作者觉得支持A卡有点累，所以A卡被放弃了。对于A卡用户来说有点可惜。 从深度学习的角度来说，确实是N卡支持的比较好。虽然
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2024-03-08 09:38:36
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一不小心距离上一篇文章已有近一个月的时间了：)，主要是最近菜鸟我在忙一件人生的大事，所以拖了这么长时间没更，对不住了您嘞！不过，菜鸟我出品的，必然是精品(吹个小牛，嘿嘿：o！！！)上一篇文章给大家简单介绍了一下负载以及在Linux中如何查看这些数据，帮助你来判断机器的使用情况。没看过的小伙伴可以回去复习一下，接下来我们继续学习CPU上下文。我们上一篇文章中讲到，现代操作系统大多是多任务操作系统。直
导读在工业界一般会采用了tensorflow-serving进行模型的部署，而在模型构建时会因人而异会使用不同的深度学习框架，这就需要在使用指定深度学习框架训练出模型后，统一将模型转为pb格式，便于使用tensorflow-serving进行部署，本人在部署的过程中碰到了很多的问题。为此，文本对整个流程进行总结，首先介绍如何使用不同的深度学习框架构建模型，获得训练好的模型后将其转为pb格式的模型，
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2024-08-02 13:40:49
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目录节点状态查看追踪任务运行任务使用示例 节点状态查看用sinfo可以查看现有的节点，分区：$ sinfo
PARTITION AVAIL TIMELIMIT NODES STATE NODELIST
cpu* up 30-00:00:0 1 comp cn042
cpu* up 30-00:00:0 45 mix cn[001-
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2024-09-09 06:48:41
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1.强制只使用cpu: import os
＃os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" # see issue #152
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "" 注意：os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"可能会改变没有次句时GPU的默认序号。 2.
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2024-05-22 21:42:56
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先进的深度学习模型参数正以指数级速度增长:去年的GPT-2有大约7.5亿个参数，今年的GPT-3有1750亿个参数。虽然GPT是一个比较极端的例子但是各种SOTA模型正在推动越来越大的模型进入生产应用程序，这里的最大挑战是使用GPU卡在合理的时间内完成模型训练工作的能力。 为了解决这些问题，从业者越来越多地转向分布式训练。 分布式训练是使用多个GPU和/或多个机器训练深度学习模型的技术
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2024-06-27 10:47:08
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这个页面收集的数据来自过去14天访问Google Play Store的所有设备。数据包括android版本的分布率、屏幕尺寸和密度的相关数据。
[url]http://developer.android.com/about/dashboards/index.html#[/url]
Android运行在不同的设备上（不同的屏幕尺寸、像素密度）。Andr
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2024-05-09 11:18:42
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GPU.NET是为.NET开发者提供的、整合在Visual Studio 2010中的托管解决方案，它的目标是为GPU创建带有增强计算功能的应用程序。\ GPU.NET是为了创建运行在GPU上的HPC.NET应用程序的托管解决方案。 GPU.NET为在Visual Studio 2010中编写C#或者VB.NET应用程序的开发者提供了智能支持。得到的汇编程序会使用汇编处理器进行预处理，它会向GP
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2024-07-01 08:14:40
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目录1. Anaconda的简介、安装及配置1.1 Anaconda简介1.2 Anaconda安装1.2.1 安装包的下载1.2.2 软件安装1.3 Anaconda使用操作简介1.3.1 软件的简单操作介绍1.3.2 notebook简单的操作介绍1.4 Anaconda的一些配置1.4.1 为Anaconda添加国内镜像源1.4.2 notebook默认工作路径的修改2. GPU深度学
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2024-07-22 12:53:25
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在自己的 C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI 中的路径添加到环境变量 path 中，直接在cmd中输入 nvidia-smi 即可查看显卡的运行状态，在windows平台下直接通过监视器也可以查看显卡运行状态，尤其是win10的监视器还是很直观的
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2022-08-11 10:12:30
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文章目录前言1.mmdetection版本要求2.Swin-Transformer-Object-Detection环境要求3.详细流程3.1 anaconda3环境搭建3.2 安装mmcv3.3 安装mmdetection3.4 安装Apex3.5 简单Demo测试总结 前言本文包含mmdetection、mmcv等windows版本的安装，没接触过Swin-Transformer的读者也可根
