前言 训练过程主要是指编写train.py文件，其中包括参数的解析、训练日志的配置、设置随机数种子、classdataset的初始化、网络的初始化、学习率的设置、损失函数的设置、优化方式的设置、tensorboard的配置、训练过程的搭建等。
由于篇幅问题，这些内容将分成多篇文章来写。本文介绍参数解析的两种方式。
一个模型中包含众多的训练参数，如文件保存目录、数据集目录、学
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2024-06-18 14:15:22
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# 如何实现GPU网络架构
## 流程
首先让我们来看一下实现GPU网络架构的整个流程：
```mermaid
pie
title GPU网络架构实现流程
"准备数据" : 20
"搭建模型" : 30
"训练模型" : 40
"评估模型" : 10
```
## 步骤及代码
1. **准备数据**:
在这一步，我们需要准备好数据集，根据自己的需
原创
2024-07-02 05:51:44
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文章目录1. 深度学习用CPU和GPU训练的区别2. GPU3. CPU4. 其他硬件5. CPU 和 GPU 的冷却系统6. 深度学习四种基本的运算7. 算力--处理单元8. 查看硬件信息（1）查看GPU信息（2）查看CPU信息 1. 深度学习用CPU和GPU训练的区别
CPU主要用于串行运算；而GPU则是大规模并行运算。由于深度学习中样本量巨大，参数量也很大，所以GPU的作用就是加速网络运算
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2023-10-19 08:59:12
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大家在训练深度学习模型的时候，经常会使用 GPU 来加速网络的训练。但是说起 torch.backends.cudnn.benchmark 这个 GPU 相关的 flag，可能有人会感到比较陌生。在一般场景下，只要简单地在 PyTorch 程序开头将其值设置为 True，就可以大大提升卷积神经网络的运行速度。既然如此神奇，为什么 PyTorch 不将其默认设置为&nb
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2023-12-26 15:31:20
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1、Deep Network Designer工具箱使用介绍2、神经网络的GPU训练3、预测与分类一、Deep Network Designer工具箱使用介绍相比BP、GRNN、RBF、NARX神经网络的简单结构，深度神经网络结构更加复杂，比如卷积神经网络CNN，长短时序神经网络LSTM等，matlab集成了深度学习工具箱，可输入如下指令调用：Deep Network Designer可以使用别人
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2023-07-31 10:01:52
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1、什么是gpu？ gpu是显卡的核心部分，它具有强大的图片数据处理和缓存能力，帮助cpu分担数据的处理和缓存，同时具有cpu的部分能力，提高电脑硬件性能。 2、什么是梯度下降？ 梯度下降：常见的梯度下降法 批量梯度下降（Batch Gradient Descent BGD） 上面所介绍的算法其实就是批量梯度下降。需要首先计算所有数据上的损失值，然后再进行梯度下降，具体的操作步骤是：遍历全部数据集
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2024-04-07 20:06:28
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声明本文所有内容基于Docker，k8s集群由rancher提供工具搭建，GPU共享技术采用了阿里GPU Sharing。使用了其他容器技术的本文不一定适用，或者使用了kubeadm进行k8s搭建的可能有部分不适用，kubeadm搭建的k8s在部署GPU Sharing时网上可查的资料和官网资料都很多，而rancher版本的k8s和原生kubernetes有所差别，后面会夹带一些具体说明。安装do
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2024-02-26 22:03:33
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目录前言安装配置Anaconda下载和安装删除安装配置PyTorchconda虚拟环境安装PyTorch其余可能出现的问题Jupyter NotebookmatplotlibOpenCV2dlibeinops 前言近期有大量深度学习的实验需要在远程GPU集群上面跑，集群设备系统为Linux Ubuntu，GPU型号为RTX或GTX。针对每一块新申请到的设备都需要重新配置我需要的环境，在此做一下统
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2024-03-15 08:21:00
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GPU的前世1962年MIT的一个博士的画板程序奠定了图形学的基础。但是在随后的20年例，计算机图形学一直在不断发展，不过没有专门的图形处理芯片。1984年SGI推出了专业的高端图形工作站，有了专门的图形硬件，叫做图形加速器。引入了许多经典的概念，如顶点变换和纹理映射。随后的10多年里，SGI又研发了很多图形工作站，但都是面向专业领域，价格昂贵，没法进入消费级市场。不过消费级市场还是出现了一些2D
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2024-03-25 20:40:41
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# GPU计算网络架构科普
随着人工智能和深度学习技术的迅速发展，GPU（图形处理单元）因其强大的并行计算能力而成为计算领域的热门话题。本文将简要介绍GPU计算网络架构，并以代码示例和序列图的形式，帮助读者更好地理解GPU的工作原理。
## GPU计算网络架构概述
GPU是一种专为图形渲染而设计的处理器，但其强大的并行计算能力使其在科学计算、数据分析等领域也得到了广泛应用。GPU计算网络架构
原创
2024-07-26 08:22:02
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在matlab2019a中，有一个trainNetwork的函数，可以直接对一个自己构建的深度学习网络模型及数据集进行训练拟合，下面讲一下具体的网络构建语法、数据集输入以及网络超参数的设定等问题。 在官方的介绍文档里面，trainNetwork函数可以用来训练卷积神经网络，LSTM网络，BiLSTM网络，并用以分类或者回归类问题，您可以选择CPU或者GPU的方式进行训练，并行的训练方式要求勾选了m
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2023-08-20 18:28:35
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前言 深度学习用GPU，强化学习用NPU。1.训练深度学习模型，强化学习模型用NPU还是GPU更有优势 在训练深度学习模型时，GPU相比NPU有优势。GPU拥有更高的访存速度和更高的浮点运算能力，因此更适合深度学习中的大量训练数据、大量矩阵、卷积运算。GPU虽然在并行计算能力上尽显优势，但并不能单独工作，需要CPU的协
目前我们使用的很多软件资源都来自开源世界，包括各种软件工具的开源版和相应的工具套件，类库等等，但是我们在使用这些资源的同时也需要履行相应的责任与义务，否则甚至会在某种程度上构成侵权，接下来我会介绍一下通用的 GPL 与 LGPL 许可协议，通常情况下，你可以在软件许可协议，或者项目附录的 txt 文件里找到它。GPLGPL 是 GNU General Public License (GNU 公共许
在拥有多卡的GPU服务器上面跑程序的时候，当迭代次数或者epoch足够大的时候，我们可以使用nn.DataParallel函数来用多个GPU来加速训练。比如我们现在搭了一个目标检测的模型，以YOLOv4为例，下面代码参考Github上面的开源代码，换成其它网络也一样。YOLOv4网络模型import math
from collections import OrderedDict
import
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2023-11-12 22:48:01
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Cortex-A73 CPU和Mali-G71 GPU 北京时间5月30日消息，据外媒报道，移动处理器架构设计公司ARM在2016年台北电脑展前夕发布了新产品，这些产品预计将用于明年推出的高端手机中。Cortex-A73CPU和Mali-G71GPU旨在提升处理器的性能和功效，特别是提供对移动虚拟现实(VR)的支持。ARM表示，Mali架构GPU在全球的使用最为广泛，去年的出货量超过7.
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2024-02-06 19:26:29
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深度神经网络（Deep Neural Networks, 简称DNN）是近年来机器学习领域中的研究热点，产生了广泛的应用。DNN具有深层结构、数千万参数需要学习，导致训练非常耗时。GPU有强大的计算能力，适合于加速深度神经网络训练。DNN的单机多GPU数据并行框架是腾讯深度学习平台的一部分，腾讯深度学习平台技术团队实现了数据并行技术加速DNN训练，提供公用算法简化实验过程。对微信语音识别应用，在
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2024-08-07 16:11:14
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1.缘起tensorflow使用GPU时默认占满所有可用GPU的显存，但只在第一个GPU上进行计算。下图展示了一个典型的使用GPU训练的例子，虽然机器上有两块GPU，但却只有一块真正在工作，如果不加以利用，另一块GPU就白白浪费了。我们知道，GPU是一种相对比较昂贵的计算资源，虽然正值矿难，相比之前动辄八九千一块1080Ti的价格低了不少，但也不是一般人能浪费的起的，因此如何有效提高GPU特别是t
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2024-01-04 09:14:12
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5.7 GPU加速深度学习涉及很多向量或多矩阵运算，如矩阵相乘、矩阵相加、矩阵-向量乘法等。深层模型的算法，如BP、自编码器、CNN等，都可以写成矩阵运算的形式，无须写成循环运算。然而，在单核CPU上执行时，矩阵运算会被展开成循环的形式，本质上还是串行执行。GPU（Graphic Process Unit，图形处理器）的众核体系结构包含几千个流处理器，可将矩阵运算并行化执行，大幅缩短计算时间。随着
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2023-08-08 11:48:47
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1、为什么Matlab训练神经网络用不了GPU可以用gpu加速训练，可以通过增加'useGPU'字段:train(net,P,T,'useGPU','yes');或先将数据集P,T通过函数Pgpu=gpuArray(P);Tgpu=gpuArray(T);转移到gpu内存中，再调用训练函数train(net,Pgpu,Tgpu)但是需要注意以下几点： 1，由于要在gpu上训练，网络的权重调整也会在
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2023-08-04 15:54:46
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前段时间，机器之心已经编译介绍了「PyTorch:Zero to GANs」系列的前三篇文章，参阅《PyTorch 进阶之路：一、二、三》，其中讲解了张量、梯度、线性回归、梯度下降和 logistic 回归等基础知识。本文是该系列的第四篇，将介绍如何在 GPU 上使用 PyTorch 训练深度神经网络。
选自Medium，作者：Aakash N S，机器之心编译，参与：Panda。在之
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2024-01-03 10:56:32
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