1. 本节课将为您演示条件格式的使用。首先在C4单元格中按下鼠标，并向下方拖动，以选择此列单元格中的数据。
2. 然后按下键盘上的快捷键。
3. 在按下该快捷键的同时，选择E列中的数据。
4. 接着选择G列的数据。
5. 点击条件格式按钮，弹出条件格式选项菜单。
6. 然后依次点击[突出显
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2024-09-29 08:31:07
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电脑已经是学习上班必用的工具之一。电脑的出现让我们生活和工作带来了很大的快乐和便利，可是有时候电脑宕机，中毒后会让我们重做系统，最近发现有时候显卡装上系统确不是别显卡，最近小编经常收到客户们的咨询。NVIDIA显卡驱动装完,打开控制面板显示nvidia显示设置不可用，这可让我们不懂技术的人挠头皮了。今天接教教大家解决的办法。解决方法：1)打开NVIDIA Display Driver服务 右击我的
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2024-04-19 14:30:29
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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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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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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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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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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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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 (/)
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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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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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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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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PICA200的具体规格，目透露出来的信息大致是，支持OpenGL ES 1.1，双线性过滤、渲染到w3n理、2x抗锯齿等技术。200MHz频率下，其多边形生成率为每秒1530万个三角形，像素填充率每秒8亿个。400MHz频率下每秒可生成4000万个三角形，100MHz频率下像素填充率也达到4亿个。至于3DS中的PICA200频率如何，目前还不得而知。而主流手机显示芯片与之相比又到达了
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2024-03-29 13:37:37
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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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在使用 cpython 时， 发现偶尔会发生内存泄露。这是什么原因呢？从python内存管理机制开始说起默认的内存分配器python 中所有内存管理机制都有两套实现，通过编译符号 PYMALLOC_DEBUG 控制，在debug模式下可以记录很多关于内存的信息，方便开发时进行调试。python内存管理机制python内存管理机制大致被分为四层操作系统提供的内存管理接口，比如malloc 和 fre
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2024-07-21 09:04:46
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在Kubernetes（K8S）环境中使用Docker指定GPU是一项常见的任务，特别是对于深度学习、神经网络等需要大量计算资源的工作负载来说。在本文中，我将向你介绍如何在K8S中使用Docker指定GPU，并提供一些代码示例来帮助你更好地理解这个过程。
整个实现“docker 指定GPU”的流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作
原创
2024-05-07 11:41:58
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# 实现docker-compose指定GPU的步骤
如果你想在使用docker-compose构建的容器中指定GPU设备，下面是实现的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|---|---|
| 1 | 安装Docker和NVIDIA Docker运行时 |
| 2 | 配置docker-compose文件 |
| 3 | 构建并运行容器 |
下面将详细介绍每个步骤需要进行的操作和相应的代码。
原创
2023-07-20 17:30:49
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# 如何在dockerfile中指定GPU
作为一名经验丰富的开发者，你可以通过以下步骤教会新人如何在dockerfile中指定GPU。
## 流程
首先，我们来看一下整个过程的步骤，可以使用表格展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装nvidia-container-runtime |
| 2 | 配置nvidia-container-
原创
2024-06-08 05:31:08
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