pyTorch的GPU模式安装记录1. 安装CUDA2. 安装cuDNN3. 安装pyTorch4. 显卡驱动设置测试CUDA是否安装成功后记 的 的 模式需要先安装 和 ，然后才安装 。1. 安装CUDA进入到 CUDA Toolkit Archive 选择想要下载的版本：由于目前 的 文件只支持到11.0版本（见第 3 节），因此选择cuda_11.0.2_451.48_win10：
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2024-03-15 09:23:15
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# 如何使用 `torchrun` 指定 Python 版本
对于刚入行的小白来说，理解如何使用 `torchrun` 来指定 Python 版本是一个重要的技能。`torchrun` 是 PyTorch 中用于分布式训练的一个工具，虽然它主要是负责训练的运行，但在某些情况下，你可能需要指定特定的 Python 版本来确保你的代码能够正常运行。
## 流程概述
下面是整个流程的步骤表：
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原创
2024-10-17 12:23:16
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目录数据类型创建时指定数据类型转换数据类型索引张量numpy与pytorch的互通性序列化张量保存加载将张量转移到GPU上运行张量常见的API总结每文一语 本期文章我们继续介绍张量的数据类型和一些基本的操作数据类型张量构造函数（即tensor、ones、zeros之类的函数）的dtype参数指定了张量中的数据类型。数据类型指定张量可以容纳的可能值（整数还是浮点数）以及每个值的字节数。dtype参
目录python安装包官网安装验证python模块安装安装模块安装位置查询是否成功cuda驱动安装查询cuda驱动支持版本官网安装查询安装pytorch安装查询cuda驱动版本pytorch官网查询是否成功d2l安装官网最终检验环境是否搭建成功debug记录 python安装包官网第一步首先在python官网下载适合自己电脑的python版本(注意x86是32位的，x86-64是64位的) 这里
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2023-10-06 19:03:13
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# 使用 `torchrun` 控制 Python 版本：一个科普文章
在深度学习和机器学习的开发过程中，合适的环境配置至关重要。Python版本、库依赖和运行方式都会影响模型的训练和效果。近年来，`torchrun`（以前称为 `torch.distributed.launch`）已成为PyTorch多进程训练中的重要工具。本文将介绍如何使用`torchrun`来控制Python版本，并提供一
【代码】torchrun常见参数。
原创
2024-03-29 16:25:04
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因为LZ是使用GPU服务器跑TensorFlow，而TensorFlow默认的是占用所有GPU，于是为了不影响其他同学使用GPU，于是就试验和总结了一下TensorFlow指定GPU的方法。。环境系统：Ubuntu14.04TensorFlow：v1.3GPU 8个GTX1080，第一列的0~7的数是GPU的序号一.设置指定GPU1.一劳永逸的方法，直接在~/.bashrc中设置环境变量 CUD
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2024-05-07 13:13:33
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后面的不用看了，直接看最省事版本： 直接用CUDA_VISIBLE_DEVICES="2,3"指定多卡就可以，也可以给sh文件传参进去。但是，切记！切记！切记！sh文件里不能有空行，尤其是使用反斜杠 \ 连接多行的时候，
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2024-03-24 08:52:37
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今天在阿里云上申请了一个深度学习服务器，碰到了很多坑，在网上查了好多资料，大都是自己电脑可以别的电脑就不可以的那种，整合了多个博客的文章才把环境配置好，现在写一个完整的配置方案，以后用起来就方便多了，也供大家参考。一、首先安装nvidia驱动：***在官网上查找符合自己gpu的驱动：http://www.nvidia.com/Download/index.aspx，选择合适的版本下载。 更新系统源
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2024-05-01 11:33:01
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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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目录python基础数据类型numpy多维数组torch中的Tensortorch中tensor操作算术操作，以加法为例索引操作 改变形状 运算内存开销 Tensor与numpy互相转换tensor 转 numpy numpy转tensor tensor可以放到GPU上由于在机器学习领域，python中的基础数据类型一般要转换成numpy中的多维数
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2024-01-04 19:04:18
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持续监控GPU使用情况命令：$ watch -n 10 nvidia-smi 一、指定使用某个显卡 如果机器中有多块GPU，tensorflow会默认吃掉所有能用的显存， 如果实验室多人公用一台服务器，希望指定使用特定某块GPU。 可以在文件开头加入如下代码：import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os.environ[
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2024-07-22 17:08:16
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# 项目方案：将`torchrun`改为使用原生Python运行
## 引言
在深度学习项目中，`torchrun`作为PyTorch框架中的一个命令行工具，提供了方便的分布式训练功能。然而，在某些情况下，我们可能需要以更灵活的方式控制训练过程，例如在调试时或封装训练功能为API时。本文将探讨如何将`torchrun`命令转换为原生Python脚本，并提供详细的实现方案和示例代码。
## 项
目录1. 命令讲解2. 高效使用大家使用的服务器中有多个GPU，而这个大服务器又在被很多人使用，比如你的课题组的同学。为了资源合理分配，不占用别人正在使用的GPU，我们可以指定自己要使用的GPU组（也就是在你的代码中使用的某一个或某几个GPU），这样就很有效的避免了GPU的资源占用，实现资源的最大化，也不用因为占用特别大的GPU被课题组的“拉黑举报”了！HHH~~~选择特定的GPU组运行程序可在程
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2024-03-28 13:40:07
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实现mypwd1.学习pwd命令1：查看pwd命令的帮助信息man pwd2:显示当前目录所在路径 pwd3:显示当前目录的物理路径 pwd –P4:显示当前目录的连接路径：pwd -L什么是pwd?‘pwd‘ 代表的是‘Print Working Directory’（打印当前目录）。如它的名字那样，‘pwd’会打印出当前工作目录，或简单的来说就是当前用户所位于的目录。它会打印出以根目录 (/)
使用 GPUs支持的设备在一套标准的系统上通常有多个计算设备. TensorFlow 支持 CPU 和 GPU 这两种设备. 我们用指定字符串 strings来标识这些设备. 比如:
"/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...如果一个 TensorFlow 的 operat
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2024-08-07 18:22:18
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正文nvidia-docker run --rm nvidia/cuda:10.0-develdocker开的容器中要想支持gpu，也必须安装cuda(安cuda时会自动安驱动)1、可以直接使用tensorflow、pytorch等官方提供的gpu镜像。2、如果想自己定制，可以基于nvidia/cuda镜像，进行配置(不要从头自己配置)二、Docker19.03之后，内置gpu支持****增加了对
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2024-10-27 19:17:21
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(一)mxnet 的核心接口接口功效Context指定运行设备NDArraypython与C++交互数据对象DataIter为训练提供batch数据Symbol定义网络LR Scheduler定义学习率衰减策略Optimizer优化器Executor图的前向计算与反向梯度推导Metric查看模型训练过程指标Callback回调函数KVStore跨设备的键值储存ModuleALL in one 将
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2024-04-27 07:44:08
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如图 代码所属：https://github.com/bubbliiiing/ssd-tf2怕到时候改坏了 unbelievable（不是）import time
import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf
from PIL import Image
from ssd import SSD
gpus = tf.config.ex
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2024-06-19 05:45:10
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文章目录Google Colab免费GPU使用教程什么是Google Colab？让Google Colab随时可用在Google云端硬盘上创建文件夹创建新的Colab笔记本设置GPU使用Google Colab运行基本Python代码使用Google Colab运行或导入.py文件如何改变文本的样式下载泰坦尼克号数据集（.csv文件）和显示前5行从Github 仓库中克隆project到Goo
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2024-05-22 19:26:03
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