1、目前主流方法：.to(device)方法 （推荐）import torch
import time
#1.通常用法
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
data = data.to(device)
model = model.to(device)
'''
1.先创建device
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2023-08-31 10:09:45
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这篇文章主要讲TensorFlow在原生Windows下的安装教程。安装环境：TensorFlow0.12+cuda8.0+cudnn v5.1+window7+python3.5(1) 先安装Python3.5从官网下载Python3.5，https://www.python.org/downloads/windows/，双击安装即可。接着将安装路径添加进环境变量中。具体步
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2023-12-22 09:48:15
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# 如何调用GPU跑Python：解决深度学习中的数据处理问题
在现代机器学习和深度学习任务中，利用GPU加速计算是提升模型训练速度的常用手段。然而，许多人在调用GPU进行Python编程时往往会遇到各种问题，比如如何配置环境、安装相关库等。本文将通过一个具体的深度学习应用示例，展示如何调用GPU来加速数据处理，并附带必要的可视化和设计图来帮助理解。
## 环境准备
首先，我们需要确保机器上
泡泡网显卡频道3月20日 日前，NVIDIA 今天宣布，日益壮大的 Python 开源语言程序员队伍现在可以通过利用 NVIDIA CUDA 并行编程模型，在其高性能计算 (HPC) 与大数据分析应用程序中充分利用 GPU 加速。Python 易学易用，用户超过 300 万人，是世界上十大编程语言之一。 该语言让用户能够编写出充分体现用户算法理念的高级软件代码，而无需钻研编程细节。Python 广
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2023-08-16 11:29:55
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# 如何用GPU跑Python代码
## 问题描述
假设我们有一个大规模的数据集，需要对其进行复杂的计算，例如图像处理、机器学习模型训练等。在普通的CPU上运行Python代码可能会非常耗时，为了提高计算效率，我们可以利用GPU来加速代码的执行。
## GPU介绍
GPU（图形处理器）是一种专门用于处理图形和计算密集型任务的设备。与CPU相比，GPU具有更多的核心和更强大的并行计算能力，能够同
原创
2023-08-30 03:17:50
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重 叠 GPU 和 CPU 执 行 相对而言，实现GPU和CPU执行重叠是比较简单的，因为所有的内核启动在默认情况下都是异步的。因此，只需简单地启动内核，并且立即在主机线程上实现有效操作，就能自动重叠GPU和CPU执行。 接下来的示例主要包含两个部分：1.内核被调度到默认流中；2.等待GPU内核时执行主机计算。#include <stdio.h>
#include <cuda
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2024-02-24 23:04:57
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背景小编在刚开始学习Python时，是在Python官网下载的原生版本，用的是自带的编码环境，后来了解到在数据分析、数据科学领域用Jupyter notebook比较好，于是直到现在也是一直在用Jupyter notebook，也偶尔用PyCharm做开发。在数据分析与处理中Jupyter notebook还是很方便，可以直接查看数据，可以写文档，可以画图 等很多优点，感觉Jupyter note
文章目录一、安装Anaconda1.换源2.常用指令二、安装cuda和cudnn1.对应版本2.创建虚拟环境3.激活虚拟环境4.安装cuda4.安装cudnn三、安装tensorflow的GPU版本1.判断是否安装成功四、pycharm配置虚拟环境1.新建项目2.配置环境3.完成创建总结 一、安装Anaconda本文主要通过Anaconda来配置深度学习环境。 可以通过Anaconda官网下载附
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2023-08-02 19:19:31
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前言为了在实验室工作站搭个gpu训练环境，前后大概花了一整天时间搭完。先简要说一下经验：先找一篇新一点的教程进行配置，我这边只是给个参考；最好暂时不要用最新的CUDA、py、tf，因为很有可能不支持。配置显卡：GTX 1070Python 3.6.2CUDA 9.0cuDNN 7.5 CUDA 9.0tensorflow-gpu 1.10这都9012年了，Py已经3.7，CU
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2024-03-28 13:27:08
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strings"/cpu:0": 机器中的 CPU"/gpu:0": 机器中的 GPU, 如果你有一个的话."/gpu:1": 机器中的第二个 GPU, 以此类推...matmul中 CPU 和 GPU kernel 函数都存在. 那么在 cpu:0 和 gpu:0 中, matmul operation 会被指派给 gpu:0
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2024-04-20 21:38:27
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指令是处理器的语言，这个语言的格式决定了它和外界如何沟通，CPU如此，GPU也如此。 X86的指令是不等长的，1个字节的指令很多，很多个字节的也不少。早期版本的ARM处理器指令都是4个字节，为此曾被当年的手机巨头诺基亚批评占内存太多，聪明的ARM工程师加班加点，短时间内搞出了一套“指令减肥”方案，可以把很多常用指令编码为2个
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2024-05-06 15:26:41
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在当今机器学习与深度学习领域，如何有效利用硬件资源以提升模型训练速度和优化性能是许多研究者追逐的目标。尤其是在强化学习领域，`stable-baselines`作为一个流行的强化学习库，其如何在GPU上运行则成为了许多开发者关心的问题。
### 问题背景
在强化学习的实践中，常常需要训练复杂的模型，而这些模型通常计算量很大，特别是在处理高维状态空间和动作空间时。通过将训练过程迁移到GPU上，可
如何让 GPU 跑 Java
引言：
在大数据处理和机器学习等领域，GPU 的并行计算能力被广泛应用。然而，Java 作为一门通用的编程语言，其原生并不支持 GPU 计算。本文将提出一个项目方案，来实现让 GPU 跑 Java 的目标。
项目方案：
为了让 GPU 能够运行 Java，我们可以借助第三方库 JCuda，它是一个针对 Java 的 CUDA 库。CUDA 是 NVIDIA 开发的
原创
2023-12-29 08:41:58
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# 如何检测PyTorch是否在GPU上运行
PyTorch是一个开源深度学习框架，它提供了很好的GPU加速，可以让我们更快地训练深度神经网络模型。在PyTorch中，我们可以通过一些简单的方法来检测模型是否在GPU上运行。
## 检测GPU是否可用
首先，我们需要检测当前系统是否有可用的GPU，可以使用如下代码：
```python
import torch
if torch.cuda
原创
2024-04-13 06:01:14
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身为程序猿，C 语言大家一定都不陌生了，还记得当年在黑窗口中第一次显示出 hello, wordl! 时激动的心情吗？平时我们在写 C 程序时都用 IDE（集成开发环境），写好源代码之后点一下按钮，一键运行。但是不同的 IDE 会出现不同的按钮，甚至还有多个按钮，什么先点编译，后点运行（当时老师就是这么说的，咱也不知道为什么，照着做就是了）。 随着越来越深入了解计算机，我逐渐地明白了其中
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2024-10-12 07:12:45
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很多想学建模的小伙伴都会问，我要学习什么软件呢？什么软件好学易上手？什么软件应用面广？这都是新手所要面临的一些问题。
但是没有哪个软件能够一统天下，也不可能一个软件包揽所有工作，所有软件都是工具而已，所以争论哪个软件“最好”一点意义都没有。3D建模行业因为成本、技术积累、工作效率等客观因素，现在很难说用一两个软件干完一个项目的了。随着你参与项目的数量，所涉及流程的覆盖度增加
先上主函数代码：# -*- coding: utf-8 -*-
from model import *
from data import *#导入这两个文件中的所有函数
from keras.utils import multi_gpu_model
import tensorflow as tf
#os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
from mode
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2024-06-24 09:25:17
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安装OpenCVMxnet在编译的时候依赖Opencv，这里我主要参考了这篇博客。但是我并没有像这篇博客一样将OpenCV安装到虚拟环境，而是直接将其安装到了系统环境下。安装Opencv依赖#安装基本编译工具：
sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config
#由于OpenCV是计算机视觉库，总需要加载一些图像文件（ JPEG, PNG,
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2023-08-24 23:35:06
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作者本人是想利用Tensorflow进行VGG-16框架训练，一开始用的CPU，训练起来心态，都可以烤牛排，就想搭载GPU版的，在搭建tensorflow-gpu的时候，由于一开始装了个python版本，在Anaconda上面创建虚拟环境的时候老是会出现混乱。所以建议大家就仅用Anaconda，挺好用的。个人建议：注意版本选择，以及你自己的驱动（cuda8.0+cudnn6.0+Ana
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2024-03-15 19:33:10
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目录如何在GPU上训练pytorch代码？1.需要将哪些数据送入gpu里呢？2. 如何将这三个部分送入gpu呢？如何确认程序是否在GPU上跑——查看GPU使用情况在Python代码中指定GPU设置定量的GPU使用量设置最小的GPU使用量PyTorchGPU利用率较低问题原因： 1.1 GPU内存占用率问题1.2 GPU利用率问题问题原因分析与总结记录：3.1 模型提速技巧如何在GPU上训
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2024-05-03 22:37:00
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