【导读】近日,专知小组博士生huaiwen创作了一系列PyTorch实战教程，致力于介绍如何用PyTorch实践你的科研想法。今天推出其创作的第一篇《深度学习实验流程及PyTorch提供的解决方案》。在研究深度学习的过程中，当你脑中突然迸发出一个灵感，你是否发现没有趁手的工具可以快速实现你的想法？看完本文之后，你可能会多出一个选择。本文简要的分析了研究深度学习问题时常见的工作流, 并介绍了怎么使
# 无GPU安装PyTorch的指南
PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，它提供了灵活性和可扩展性，使得研究人员和开发者能够轻松地构建和训练神经网络。然而，许多用户可能没有GPU，只能在CPU上运行PyTorch。这篇文章将指导你如何在没有GPU的情况下安装PyTorch，并提供一些代码示例和可视化图表以帮助更好地理解这一过程。
## 安装步骤
在没有GPU的情况下安装PyTorch
原创
2024-08-29 08:40:16
611阅读
Nvidia释放的一组cuDNN的库，有效的实现了其与多种深度学习框架的整合。基于cuDNN，加速了代码的运行，同时让研究员避免去关心底层硬件性能。关键字: 编程语言语音识别Nvidia 近日，通过释放一组名为cuDNN的库，Nvidia将GPU与机器学习联系的
YOLOv5 训练找不到标签, No labels found in /path/train.cache 问题的解决方法(亲测可用)❤️ 网上绝大部分教程所述解决方法都不靠谱，也没有分析问题发生的原因，本文彻底解决了YOLOv5训练时找不到标签，出现 No labels found in /path/train.cache 的问题！希望通过本文，在配置环境的过程中，为各位解决一些不必要的麻烦。——
在使用 Windows 运行 OLLAMA 时，有用户遇到了“无使用 GPU”的问题。这种情况可能会影响 AI 模型的推理速度和性能，本文将会详细记录解决这一问题的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。
## 环境准备
在解决问题之前，我们需要确保我们的开发环境满足 OLLAMA 的运行要求。以下是所需依赖的清单和安装步骤。
**依赖安装指南：**
- Py
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
转载
2024-08-04 15:38:00
73阅读
BLAS 其他依赖项 OpenCV 1 2 3 4 1 2 3 4 git clone https://github.com/Itseez/opencv.git cd ~/opencv mkdir build cd build git clone https://github.com/Itseez/
原创
2022-03-03 16:18:27
187阅读
# 使用 Docker 运行无 GPU 环境的详细指南
## 引言
在当今的软件开发中，Docker 作为一种轻量级的容器化技术已经被广泛应用。特别是在数据科学、机器学习和微服务架构中，Docker 提供了一个灵活、便捷和可重复的环境配置解决方案。许多新手开发者可能会在实现无 GPU 的 Docker 环境时感到困惑。本文将详细介绍如何使用 `docker run` 命令来运行一个不依赖于 G
本文安装GPU版本的Tensorflow过程完整，清晰，简洁，一步步指导你跳过那些坑。小编在经过无数次的安装失败过程后，决定将整个安装过程记录下来，将容易被忽略的地方突出，为后学者节约大量宝贵的时间。整个过程分为四部分，分别是：确定是否有英伟达的显卡，如有，则先安装合适的驱动。安装英伟达提供的cuda。安装与cuda，tensorflow对应的cudnn，这一点非常重要。通过安装Anaconda来
显卡安装写在最前16.04使用的驱动和内核开始着手安装前期工作禁用nouveau更新系统修改验证nouveau是否已禁用安装驱动写在最后 写在最前系统是ubuntu 16.04 ，显卡是NVIDIA GeForce RTX 2070 SUPER，比较坑的环境是离线无法连接外网。安装不成功的关键问题大多是驱动程序与内核版本不兼容 在下载驱动之前，需要确认显卡的最小系统支持，此项可在下载页面中查看驱
转载
2024-10-12 21:55:30
194阅读
http
原创
2023-11-02 11:03:26
56阅读
# Docker 无显卡模拟 GPU 的项目方案
在深度学习和科学计算中，GPU（图形处理单元）被广泛用于加速模型训练和数据处理。然而，在没有独立显卡的环境下，如何有效地模拟 GPU 的计算能力是一个重要的问题。本文将介绍一种通过 Docker 容器和 CPU 模拟 GPU 的方案，并提供相关的代码示例。
## 项目背景
现代深度学习框架如 TensorFlow 和 PyTorch 等都具有
原创
2024-09-25 08:53:49
257阅读
# 无GPU运行PyTorch的实现方法
对于刚入行的小白来说，运行PyTorch有时并不容易，尤其是在没有GPU的机器上。本文将带你了解如何在没有GPU的情况下成功运行PyTorch，并提供详细的步骤和代码示例。
## 整体流程
以下是实现步骤的简要流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|---------------------
一、PyTorch1.1 安装无CUDA地址：https://pytorch.org/pip install torch==1.7.0+cpu torchvis
原创
2022-10-28 09:16:54
391阅读
https://github.com/zihangdai/xlnet/blob/master/train_gpu.py
原创
2022-07-19 19:41:49
52阅读
一、Nvidia显卡驱动
1.1 在可以进入图形界面的情况下
直接在“软件和更新”下搜索“附加驱动”，我建议选择“专用”的推荐显卡驱动。注意不要选最新版本。
1.2 在无法进入图形界面的情况下
（待整理）
1.3 成功安装的验证方法
运行Nvidia-smi命令，有类似回显（注意Nvidi
Cocos2Dx之渲染流程渲染时一个游戏引擎最重要的部分。渲染的效率决定了游戏的流畅度清晰度，跟前面的介绍的内容相比，渲染是最具技术含量的事情，也是一个需要很多专业知识的事情。这里我们有这个机会，来学习下一个游戏引擎的渲染是怎么做的。Cocos2Dx是一个2D框架，可以简单地看做z轴在一个平面上，Cocos2Dx采用的OpenGL技术决定了往3D渲染上面走也不是不行的。最新3.2版本已经支持3D骨
前段时间工作中用到了MXnet，然而MXnet的文档写的实在是.....所以在这记录点东西，方便自己，也方便大家。 一、MXnet的安装及使用 开源地址：https://github.com/dmlc/mxnet 如下是单节点的具体安装和实验流程，参考于官方文档：http://mxnt.ml/en/latest/build.html#building-on-linux 1.1、
转载
2024-05-13 20:36:56
55阅读
企业中建立知识库的作用有7点：1、企业知识资产的沉淀；2、企业知识资产有序化规范化；3、加快信息的流动；4、有利于企业知识的复用；5、可以帮助企业实现对员工知识的有效管理；6、有助于员工的学习提升；有助于提升企业的竞争能力。具体我们将在文章中展开介绍。企业中知识库的建立，可以有效的将信息/知识积累和保存下来，并有利于加快企业内部信息和知识的流通，实现组织内部知识的共享。1、企业知识资产的沉淀知识库
转载
2024-10-21 12:49:31
63阅读
环境信息Jetson Xavier NX：Jetpack 4.4.1
Ubuntu：18.04
CUDA: 10.2.89
OpenCV: 4.5.1
cuDNN：8.0.0.180一.yolov5 项目代码整体架构介绍1. yolov5官网下载地址：GitHub: https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/v5.02. 代码架构data：主要是存放一些
