在生活中我们总会遇到各种各样的问题，所以这时候我们就需要一些可能可以帮到自己的黑科技软件，那么接下来就给大家分享几款非常实用的APP。 1、自动跳过说起浏览各大应用软件或者是浏览器，在其中可能会有的共同点是什么？那就是可能会有启屏广告，需要你等待几秒让它自己跳过或者手动跳过。但是很多跳过按钮被设计得很小或者改变了位置，导致你点错甚至直接就开始安装某些软件，这是很多人都比较烦的地方，而【自动跳过】名
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2024-08-27 15:33:36
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本文介绍GPU下YOLO8目标跟踪任务环境配置、也即GPU下YOLO8目标检测任务环境配置。YOLO8不仅仅可以实现目标检测，其还内置有Byte-Tracker、Bot-Tracker多目标跟踪算法。可以实现行人追踪统计、车流量跟踪统计等功能。值得注意的是Byte-Tracker、Bot-Tracker多目标跟踪算法的检测结果特别依赖目标检测的结果，说白了，就是YOLO内置的两种目标跟踪算法是建立
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2024-09-14 10:23:05
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## 项目方案：如何检查pytorch是否使用了GPU
### 引言
在使用深度学习框架PyTorch进行模型训练时，使用GPU进行加速可以大大缩短训练时间。然而，在某些情况下，我们需要确保PyTorch是否正确地使用了GPU资源。本文将介绍一种方案，通过代码示例来演示如何检查PyTorch是否使用了GPU。
### 环境要求
- Python 3.x
- PyTorch
### 步骤
##
原创
2024-01-12 07:46:49
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在探索如何判断 Ollama 是否使用 GPU 的过程中，我发现了许多细节。这不仅是一项技术挑战，也是在特定环境中优化性能的关键。这篇博文记录了我解决“怎么看ollama用没用gpu”这一问题的整个过程。希望本经验能帮助到其他遇到类似困扰的朋友。
问题背景
最近，我在使用 Ollama 进行模型推理时，发现推理速度明显低于我的预期。为了提升性能，我希望确定 Ollama 是否成功利用了 GPU
# 如何判断 PyTorch 是否使用 GPU
在进行深度学习模型训练时，使用 GPU 可以显著提升计算速度，尤其是在处理大规模数据集或复杂模型时。然而，有时候我们可能会遇到模型并没有利用到 GPU 的情况，这在使用 PyTorch 进行开发时尤为常见。本文将为您详解如何检查和确认 PyTorch 程序是否有效地使用了 GPU，并提供实际示例代码。
## 一、初识 PyTorch 中的设备管理
原创
2024-09-25 05:23:18
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Ubuntu16下配置Anaconda虚拟环境下的TensorFlow(GPU加速版本)写在前面综合了几位同学的建议之后决定针对深度学习只了解算法结构和熟悉常用框架，会跑包即可有空的话对于机器学习的经典算法（SVM，BP神经网络，K-means）还需仔细阅读推导，并阅读Caffe源码tensorflow的社区资源丰富，且机器人相关环境大多基于Linux所以深度学习框架配置的博客目前只打算写一篇，即
torch学习笔记（二）
在上一个章节，描述了基础的MLP
手机看python代码用什么app
在现代社会中，人们对代码编程的需求越来越大，而手机作为我们随身携带的工具之一，也可以用来查看和编辑代码。那么，手机看python代码应该用什么app呢？接下来我将介绍一款适合手机查看python代码的app，并附上代码示例。
推荐的app是**Pydroid 3**，它是一款功能强大的Python集成开发环境（IDE），支持Python 2和Python 3
原创
2024-06-29 05:40:59
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机械革命Z3 Pro使用的是一块可自定义RGB的紧凑型全尺寸背光键盘，按键采用侧边全透光设计，让玩家即使在黑暗的环境下也能轻松掌控操作。选机械革命z3pro还是x8pro这些点很重要看过你就懂了http://www.adiannao.cn/dy 机身A/C面采用的是航空喷砂铝镁合金材质，并且整机将重量压缩到了2KG以内，机身厚为23.6mm，集轻薄与高性能于一身。作为一台游戏本，散热是决定硬件性能
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2024-09-14 11:06:20
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# 教你如何实现“pytorch 看gpu”
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用PyTorch来查看GPU的情况。这对于深度学习工程师来说是非常重要的，因为GPU的加速可以大大提高模型训练的速度。
## 流程
下面是整个操作的步骤，我们将使用表格展示：
| 步骤 | 操作 |
|----|-----|
| 1 | 导入PyTorch库 |
| 2 | 检查GPU是否可用
原创
2024-05-25 06:05:46
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根据您的要求，下面是关于“ollama怎么看用的是不是gpu”的文章：
---
在进行深度学习模型训练时，用户有时会疑惑系统是否利用了GPU进行加速。尤其是使用了“ollama”这一工具后，这种疑问更为常见。用户希望通过有效的手段快速诊断和验证系统GPU的使用情况。
在此场景中，模型的训练时间与使用的硬件性能呈指数关系，描述如下：
\[
T \propto \frac{1}{P}
\]
一、nvidia-smiDriver Version和CUDA Version不是一回事
CUDA Version实际是环境变量中Path配置的，如果一台机器同时装了多个CUDA，那么这里的CUDA Version显示的是Path中靠前的CUDA版本（和nvcc -V的显示是一样的）下方的GPU使用信息网上有很多资料，但是比较靠谱的资料是去官网查手册，这里不再赘述，只挑几个比较重要的说一下：
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2024-03-20 20:53:25
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效果图容器内安装组件及作用datacenter-gpu-manager （DCGM）GPU监控信息统计dcgm-exporter GPU监控信息对外输出Prometheus GPU监控信息采集工具 Grafana GPU监控信息展示工具 1.准
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2024-03-27 22:01:01
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白嫖免费GPU平台，亲测有效！！！ 目录白嫖免费GPU平台，亲测有效！！！前言一、Kaggle二、极链AI云三、恒源云，强推！！！！四、服务器连接总结 前言因为最近一直用的Transformer模型搭的网络，不管是图像融合还是姿态估计，都是基于Transformer的，租的服务器训练一个epoch就要接近2小时，一个小时就要4块钱，害怕，渐渐地深度学习就变成富人的游戏了。所以，记录一下自己白嫖的G
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2024-03-17 11:36:23
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本文介绍 YoloV5的TensorRT加速实现49FPS，mAP40+!YoloV5的TensorRT加速实现49FPS，mAP40+!前不久，俄罗斯大佬放出了YoloV4，mAP刷到了惊天的43，要知道，这对于single stage的目标检测算法来说，是很困难的，已经吊打了多数two stage detectors。但没过多久，来自Ultralytics的大佬又放出了YoloV5, 将mAP
渲染机制前提知识android 的渲染主要分为两个组件：1.CPU 2.GPU，由这两者共同完成在屏幕上绘制 。CPU：中央处理器,它集成了运算,缓冲,控制等单元,包括绘图功能.CPU将对象处理为多维图形,纹理(Bitmaps、Drawables等都是一起打包到统一的纹理)。GPU：一个类似于CPU的专门用来处理Graphics的处理器,用来帮助加快格栅化操作,当然,也有相应的缓存数据(例如缓存已
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2024-03-21 12:30:36
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在语音社交app开发中经常会出现卡顿的现象(丢帧)，给用户的感觉很不好。那么这个现象是怎样产生的，如何检测到掉帧，要怎样去优化呢？本文将针对这几个问题进行分析界面渲染流程在语音社交app开发的界面的渲染过程中CPU和GPU起了比较重要的作用CPU与GPUCPU全名是Central Processing Unit(中央处理器)，语音社交app开发在加载资源、对象的创建和销毁、对象属性的调整、布局计算
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2024-06-24 21:19:39
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Android性能优化 - 消除卡顿- -- Android UI, GPU过度绘制一共有以下几种颜色： 原色：没有过度绘制 蓝色：1 次过度绘制 绿色：2 次过度绘制 粉色：3 次过度绘制 红色：4 次及以上过度绘制-- GPU的ALU(算术逻辑单元)比CPU多的多，而图形处理和栅格化操作实际就是大量的数学计算，所以用GPU去渲染图形比CPU快的多。 android 3.
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2024-04-18 13:34:18
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引言 选择用于评估机器学习算法的指标非常重要。度量的选择会影响如何测量和比较机器学习算法的性能。 它们会影响您如何权衡结果中不同特征的重要性以及您选择哪种算法的最终选择。在这篇文章中，您将了解如何使用scikit-learn在Python中选择和使用不同的机器学习性能指标。回归问题：平均绝对误差均方误差均方根误差R2分类问题：Classification Accuracy 分类问题准确率Loga
1. 模块化编程思想模块化编程是 Python 的基本思想。初学 Python，都应该使用过小海龟、随机、数学模块。使用模块之前，需要导入模块，然后根据自己的问题需要使用这些模块。Python 提供了大量的模块库，这些模块中有 Python 语言系统自带的、也有第三方提供的、也可以由开发者根据需要创建。内置模块，直接拿来使用就可以。第三方模块，需要使用 Python 自带的安装程序 pip（pip
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2024-08-01 09:59:15
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