Anaconda3+虚拟环境Python3.6+Tensorflow-gpu1.11.0】系统：win11 显卡：NVIDIA GeForce RTX 3050 python：3.6.2 CUDA：9.0 cuDNN：7.6.5 tensorflow：tensorflow-gpu 1.11.0我之前安装过tensorflow，再安装tensorflow-gpu 1.11.0，安装成功了，但用不了，
最近学校给了一个服务器账号用来训练神经网络使用，服务器本身配置是十路titan V，然后在上面装了tensorflow2.2，对应的python版本是3.6.2，装好之后用tf.test.is_gpu_available()查看是否能调用gpu，结果返回结果是false，具体如下： 这里tensorflow应该是检测出了gpu，但是因为某些库无法打开而导致tensorflow无法调用，返回了fal
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2024-04-03 09:53:51
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# PyTorch代码不调用GPU的探讨
在深度学习的发展中，GPU（图形处理单元）对模型训练的加速起到了至关重要的作用。PyTorch作为流行的深度学习框架，支持GPU加速，使得研究人员和工程师能够更快地训练模型。然而，有时由于环境问题、资源限制或其他原因，我们可能需要在CPU上运行PyTorch代码。本文将探讨如何确保PyTorch代码不调用GPU，并提供相应的代码示例。同时，我们还将用状态
碰到AIX里的共享内存，弄了半天也弄不清楚，真麻烦~~~只有慢慢看了~~附上百度里搜到的，以后自己好学习，呵呵共享内存
共享内存指在多处理器的计算机系统中，可以被不同中央处理器（CPU）访问的大容量内存。由于多个CPU需要快速访问存储器，这样就要对存储器进行缓存（Cache）。任何一个缓存的数据被更新后，由于其他处理器也可能要存取，共享内存就需要立即更新，否则不同的处理器可能用到不同的数
项目管理和质量控制代码走读与审查目的主要检查软件代码编写质量，是否与设计相符，与开发目的（需求）是否一致；是否符合编码规范；有没有存在明显的缺陷；与测试的不同是测试通过一系列的测试活动(运行程序为主)来发现BUG，而代码审查走读则一方面通过浏览代码，检查语法结构，调用关系，以规范度，注释率，类化程度，耦合度，复用度等等指标来衡量代码的质量，达到防范问题发生；另一方面检查代码与设计的偏差，问题是否得
1、现在看一下它的html结构：<div id="jquery_jplayer_1" class="jp-jplayer"></div><!--存放音频和视频源，绝对需要-->
<div id="jp_container_1" class="jp-audio" role="application" aria-label="media player">
这里是目录，可以自行空降哦~数据集采样数据标注工具安装初始化项目开始标注数据导出模型训练YOLOV5安装文件配置模型训练模型验证结语 数据集采样由于本次的任务是训练自己的数据集，因此我们直接采用OpenCV来进行直接采集。采集好的数据样本一共56张图片。 这里奉上我的采样脚本：#Author: Elin.Liu
# Date: 2022-11-13 16:17:31
# Last Modifie
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2024-07-18 13:27:33
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一、运行样例原始代码如下import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import os
import tensorflow as tf
from PIL import Image
from utils import label_map_util
from utils import visualization_utils as vi
目录一、Ubuntu18.04 LTS系统的安装1. 安装文件下载2. 制作U盘安装镜像文件3. 开始安装二、设置软件源的国内镜像1. 设置方法2.关于ubuntu镜像的小知识三、Nvidia显卡驱动的安装1. 首先查看显卡型号和推荐的显卡驱动2. 安装nvidia-390版本驱动3. 重启系统，可以查看安装是否成功四、CUDA9.0的安装1. CUDA版本选择2. 安装CUDA9.03. 设置
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2024-05-18 23:13:28
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在使用 `Ollama` 进行深度学习模型推理时，一些用户报告称其运行时未能调用 GPU。本文将详细探讨如何解决“为什么 `Ollama` 运行不调用 GPU”的问题。以下将从环境准备到生态扩展逐步引导，帮助大家排查和解决此问题。
## 环境准备
在使用 `Ollama` 之前，必须确保系统环境与技术栈的兼容性，特别是 GPU 驱动和深度学习框架的版本。以下是推荐的技术栈兼容性图：
```m
TensorFlow程序可以通过tf.device函数来指定运行每一个操作的设备，这个设备可以是本地的CPU或者GPU，也可以是某一台远程的服务器。TensorFlow会给每一个可用的设备一个名称，tf.device函数可以通过设备的名称来指定执行运算的设备。比如CPU在TensorFlow中的名称为/cpu:0
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2024-03-19 11:28:22
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1 版本兼容性问题在pycharm环境下使用tensorflow-gpu，主要是要安装四个文件，python、tensorflow-gpu、cuda和cudann。一般而言，不同版本的CUDA要求不同的NVIDIA驱动版本,同时显卡驱动版本要不低于CUDA的安装版本，具体的对照关系如下： 如下链接对应了官方的版本要求说明：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-tool
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2024-05-16 05:19:36
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对于tensorflow-GPU版本的安装使用我就不过多地介绍了，但是最近有些基于分布式训练的小技巧的却让我很是头疼，甚至让我开始怀疑自己的tensorflow是如何识别我电脑的GPU信息并进行调用的。查看是否有GPU import tensorflow as tf
gpu_device_name = tf.test.gpu_device_name()
print(gpu_dev
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2024-07-11 12:34:23
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前叙：有灵魂的程序都是每一个程序员的最终目标。TensorFlow了解下？ 打算花几个月学机器学习，TensorFlow是很好的选择，折腾了会环境，略有心得分享下。 环境：win10Python：3.6.5TensorFlow-GPU：1.8.0CUDA：9.0 cuDNN：7.1.4 我们来用最简单的方法安装，首先Pyt
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2024-08-22 07:32:56
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一、在安装tensorflow-gpu2.1.0之前，首先需要确定我们的电脑到底支不支持gpu，具体的查看方式如下图所示：首先选中“我的电脑”单击右键---->“管理”---->“设备管理器”---->“显示适配器”---->查看是否有NVIDIA显卡，要是有就表示我们可以安装tensorflow-gpu，否则我们只能安装不支持gpu的tensorflow版本。
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2024-03-14 21:07:36
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安装了CUDA却不调用GPU的PyTorch
在深度学习的世界里，CUDA是让我们的程序飞起来的秘密武器。然而，有不少小伙伴在安装了CUDA后，PyTorch却依然不肯调用GPU。今天就来聊聊如何一步步解决这个问题。
## 环境准备
首先，我们得确保我们的硬件和软件环境都到位。以下是软硬件要求：
- **硬件要求**:
- 支持NVIDIA CUDA的GPU（如 GTX 1060 及以
如果要使用tensorRT进行推理加速的话，cuda，cudnn之类的库是必不可少的。整个安装流程花了我将近一天的时间。先将整个流程给出：GPU驱动安装cuda（C++）注册一个nvidia的账户cudnn（C++）tensorRT（C++）mnist验证tensorRTtensorrt（python）pycuda（python）验证pycuda更新2023/03/03：今天因为要帮公司组装cen
深度学习环境配置1——windows下的tensorflow-gpu=1.13.2环境配置注意事项一、2021/9/11更新二、2021/7/8更新三、2020/11/5更新学习前言环境内容环境配置一、Anaconda安装1、Anaconda的下载2、Anaconda的安装二、Cudnn和CUDA的下载和安装1、Cudnn和CUDA的下载2、Cudnn和CUDA的安装三、配置tensorflow
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2024-08-14 01:22:40
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OpenGL 绘图的机制是：先用 OpenGL 的绘图上下文 Rendering Context (简称为 RC )把图画好，再把所绘结果通过 SwapBuffer() 函数传给 Window 的绘图上下文 Device Context (简记为 DC)。要注意的是，程序运行过程中，可以有多个 DC，但只能有一个 RC。因此当一个 DC 画完图后，要立即释放 RC，以便其它的 DC 也使用。&nb
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2024-06-17 18:31:02
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初识函数可读性，复用性强定义之后，可以在任何需要它的地方调用所有函数 只定义不调用不会执行先定义后调用def 函数名(): # 函数体 return 返回值函数调用函数名（）不接收返回值有返回值 返回值 = 函数名 接收返回值返回值return三种情况 没有返回值 1、不写return，2、只写r
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2023-10-19 16:59:32
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