Stream一般来说，cuda c并行性表现在下面两个层面上：· Kernel level· Grid levelStream和event简介Cuda stream是指一堆异步的cuda操作，他们按照host代码调用的顺序执行在device上。典型的cuda编程模式我们已经熟知了：· 将输入数据从host转移到device· 在device上执行kernel· 将结果从device上转移回host
目标1.知道数据加载的目的2.知道pytorch中Dataset的使用方法3.知道pytorch中DataLoader的使用方法4.知道pytorch中自带数据集如何获取1.使用数据加载器的目的深度学习是由数据支撑起来的，所以我们一般在做深度学习的时候往往伴随着大量、复杂的数据。如果把所有的数据全部加载到内存上，容易把电脑的内存“撑爆”，所以要分批次一点点加载数据。 每一种深度学习的框架都有自己所
阿里妹导读：上个月，PHP开发者在网上纷纷反映出现 Composer 镜像无法访问的问题。阿里云内部一位 90 后工程师顾咏连夜开工排查，快速解决问题后，他在问题群里收到了一大波来自用户的红包。顾咏最后谢绝了红包，接受了阿里技术的邀请，来聊一聊这次事件问题背后的技术。 一则消息 前段时间，因为国际网络不稳定问题，国内各大Composer镜像都出现了间歇性无法访问情况，这对国内PHPe
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2024-09-26 11:35:01
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经历了无数个Anaconda官网安装的漫长等待，依然失败失败失败。最后转移目标到清华镜像源安装pytorch，很顺利，那一刻，我热泪盈眶！恐怕忘记，在这里写下安装过程，和大家一起分享学习。 目录1、打开cmd，输入4条命令2、在[官网](https://pytorch.org/)选择pytorch安装版本3、测试4、Jupyter Notebook配置5、 Pycharm环境配置6、总结 1、打
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2024-05-12 21:06:51
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python 相关模块安装 国内镜像地址pipy国内镜像目前有：http://pypi.douban.com/ 豆瓣http://pypi.hustunique.com/ 华中理工大学http://pypi.sdutlinux.org/ 山东理工大学http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/ 中国科学技术大学https://py
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2024-05-27 18:50:43
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目录1. Pytorch完成模型常用API1.1 nn.Module1.2 优化器类1.3 损失函数1.4 把线性回归完整代码2. 在GPU上运行代码1. Pytorch完成模型常用API在前一部分，我们自己实现了通过torch的相关方法完成反向传播和参数更新，在pytorch中预设了一些更加灵活简单的对象，让我们来构造模型、定义损失，优化损失等那么接下来，我们一起来了解一下其中常用的API1.1
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2024-08-04 15:38:00
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前言：2023年11月21日下午16:00 许，本篇博客记录由「torch.cosine_smilarity()计算余弦相似度计算结果为0」现象引发的关于 CPU 与 GPU 计算精度的探索。事情的起因是，本人在使用 torch.cosine_smilarity() 函数计算GPU上两个特征的余弦相似度时，发现得出的结果为 0，百思不得其解。首先排出特征维度的问题，然后尝试5种不同的相似度计算方法
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2024-09-09 17:26:52
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[说明：我将通过以下步骤来教你如何在清华镜像源上安装pytorch gpu。请按照每个步骤的指导进行操作。]
## 安装pytorch gpu的流程
下面是安装pytorch gpu的流程，我们将逐步进行。
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装CUDA Toolkit |
| 2 | 配置清华镜像源 |
| 3 | 创建虚拟环境 |
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原创
2024-01-10 10:43:45
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torchvision中的datasets模块种包含了多种常用的分类数据集相关的下载、导入函数，如表格：数据集对应的类描述datasets.MNIST()手写字体数据集datasets.FashionMNIST()衣服、鞋子、包等10类datasets.KMNIST()一些文字的灰度数据datasets.CocoCaptions()用于图像检测标注的MS COCO数据datasets.Coco
系列文章目录torchvision是pytorch的一个图形库，它包含了torchvision.datasets、torchvision.models、torchvision.transforms、torchvision.utils四部分。 1、torchvision.datasets: 一些数据集。 2、torchvision.models: 常见卷积网络模型。 3、torchvision.tr
简介这是我第一次发博客，可能解释的不是很详细，请多多包含一下，可以自己去官方下载相对应的驱动，有些版本可能不匹配导致安装的时候步骤也是不一样。下面就是我自己安装的步骤以及版本的型号。建议先看完我这个安装步骤，然后决定自己要安装的版本型号 你可以先在自己的电脑上安装，然后再进行拷进ubuntu中。安装显卡移除原有的nvidia驱动 sudo apt-get remove --purge nvidia
1、安装opencv我用的方法与ubuntu下利用源码安装opencv的方式是一样的。1.1 清除旧版本首先完全卸载刷机时刷如的自带的opencv旧版本，以便更好地安装opencv3.4.0版本sudo apt-get purge libopencv*
sudo apt autoremove
sudo apt-get update1.2 安装cmake以及依赖库sudo apt-get
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2024-07-23 07:24:58
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一、安装 Win 200x 安全概览1.硬盘分区的文件系统选择①使用多分区分别管理不同内容在安装Win 2000时，如条件许可，应至少建立两个逻辑分区，一个用作系统分区，另一个用作应用程序分区。尽量修改“我的文档”及“Outlook Express”等应用程序的默认文件夹位置，使其位置不在系统分区。对提供服务的机器，可按如下设置分区: 分区1：系统分区，安装系统和重要日志文件。分区2：提供给IIS
cpustat 是 Linux 下一个强大的系统性能测量程序，它用 Go 编程语言[1] 编写。它通过使用 “用于分析任意系统的性能的方法(USE)”，以有效的方式显示 CPU 利用率和饱和度。它高频率对系统中运行的每个进程进行取样，然后以较低的频率汇总这些样本。例如，它能够每 200ms 测量一次每个进程，然后每 5 秒汇总这些样本，包括某些度量的最小/平均/最大值(min/avg/max)。c
环境：Ubuntu 16.04 64bitNvidia GeForce GTX 1070 (驱动Nvidia-Linux-x86_64-367.57)安装：CUDA 8.0.44cuDNN 5.1CUDA是NVIDIA的编程语言平台，想使用GPU就必须要使用cuda。cuDNN是GPU加速计算深层神经网络的库。下载CUDA我选择的是：Operating System : LinuxArchitec
Linux ifconfig命令用于显示或设置网络设备。ifconfig可设置网络设备的状态，或是显示目前的设置。语法ifconfig [网络设备][down up -allmulti -arp -promisc][add<地址>][del<地址>][<hw<网络设备类型><硬件地址>][io_addr<I/O地址>][
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2024-10-16 16:37:18
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报错情况报错一在任意python文件下运行这几行命令print("是否可用：", torch.cuda.is_available()) # 查看GPU是否可用
print("GPU数量：", torch.cuda.device_count()) # 查看GPU数量
print("torch方法查看CUDA版本：", torch.version.cuda) # torc
主要的流程参考 ubuntu 16和18没什么区别； 这里主记录一下原博客没有遇到的问题： 安装了两次，花了一天半搞清楚了。第一次安装的时候安装完了，最后在ipython里面import torch，import torchvision，然而torch.cuda.is_avaliable()返回了false，查了很多东西没法解决，加之后面conda命令出了问题，全部卸载重装了一次。装显卡驱动的
在Linux下配置网卡的驱动程序，总结了一下：
以D-Link530的网卡进行模块的编译.
由于Linux的默认内核已经建立很多网卡驱动程序模块,所以在编译网卡模块之前就要确认网卡芯片是否被支持,如果被支持,就不需
这里写目录标题一、当前情况二、显卡驱动安装2.1 查看驱动是否满足2.2 安装驱动三、安装cuda cudnn3.1 下载cuda3.2 安装cuda3.3 下载cudnn3.4 安装cudnn3.5 配置环境变量四、安装tensorrtx依赖4.1 下载4.2 安装 一、当前情况当前系统显卡驱动 执行nvidia-smi，显卡驱动为450.57显卡型号 显示不全，执行lspci | grep
