win10使用tensorflow和tensorflow-gpu时踩过的坑最初要使用tensorflow-gpu是因为要使用inception-resnet-v2，这个模型在cpu上跑，速度实在是太慢，两天跑1000个batch的样子，实在难受。于是搬出了我四年前的电脑（NIVIDA 840M）来准备用GPU跑。遇到了一些坑，一一解决了，记录一下。first最开始的时候，以为安装了tensorfl
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2024-04-03 08:53:05
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Ubuntu18.04.2使用GPU跑程序最简单的方法！安装CUDA9.0 以及CUDNN7.1还有Tensorflow 对应GPU版本亲测有效！注意！别的系统不一定适用但大部分流程相同今年考了研究生，研究课题需要跑网络，代码以及数据都准备好，用我自己的CPU跑了一下，7个小时才跑完一边！我的笔记本是某想G50，14年本科大一时候买的，现在已经不堪入目了，好在导师有独显GPU，就让我使用，但是装了
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2023-11-02 11:00:31
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# 用GPU跑Python代码的科学探索
在机器学习、深度学习和科学计算的领域中，CPU（中央处理单元）对于执行计算任务一直扮演着重要的角色。但是，随着数据量的增加和计算复杂度的提升，GPU（图形处理单元）的出现为我们提供了一个高效的计算替代方案。GPU的并行处理能力使得它在处理大量数据和复杂的计算时展现了出色的性能。
## 什么是GPU？
GPU最初设计用于处理图形渲染，如3D游戏中的图像
原创
2024-09-29 06:22:26
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# 使用 GPU 加速 Python 计算：解决一个实际问题
在当今的计算密集型应用场景中，深度学习、图像处理和大数据分析等任务对计算性能的要求越来越高。传统的 CPU 在处理复杂的数学运算时，往往存在性能瓶颈。与此相比，GPU (图形处理单元) 由于其并行计算的能力，成为了加速计算的重要选择。
本文将演示如何利用 GPU 来加速 Python 中的计算，并通过一个实际的示例来解决一个常见问题
作者本人是想利用Tensorflow进行VGG-16框架训练，一开始用的CPU，训练起来心态，都可以烤牛排，就想搭载GPU版的，在搭建tensorflow-gpu的时候，由于一开始装了个python版本，在Anaconda上面创建虚拟环境的时候老是会出现混乱。所以建议大家就仅用Anaconda，挺好用的。个人建议：注意版本选择，以及你自己的驱动（cuda8.0+cudnn6.0+Ana
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2024-03-15 19:33:10
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一、前言现在你可以开发Deep Learning Applications在这个GPU好像不便宜，amazon上1769刀.二、什么是Google Colab?Colaboratory 是一个 Google 研究项目，旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端
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2023-11-05 19:25:38
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-----最近从github上找了一个代码跑，但是cpu训练的时间实在是太长，所以想用gpu训练一下，经过了一天的折腾终于可以用gpu进行训练了，嘿嘿~首先先看一下自己电脑的显卡信息：可以看到我的显卡为MX250然后进入NVIDIA控制面板->系统信息->组件 查看可以使用的cuda版本这里我先下载了cuda10.1的版本，不过后来我发现tensorflow-gpu 1.8.0仅支持c
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2023-09-14 21:38:33
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的一 前言最近写了个又臭又长的代码来验证idea，效果还行但速度太慢，原因是代码中包含了一个很耗时的模块，这个模块需要连续执行百次以上才能得到最终结果，经过实测模块每次执行消耗约20ms，而且两次执行之间没有先后关系，为了保证系统的实时性，我决定将这一部分运算放在GPU上执行。二 环境配置（dirver CUDA + runtime CUDA）要想使用GPU加速计算，首先需要一块性能还可以的Nvi
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2024-04-17 15:19:00
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这篇文章主要讲TensorFlow在原生Windows下的安装教程。安装环境：TensorFlow0.12+cuda8.0+cudnn v5.1+window7+python3.5(1) 先安装Python3.5从官网下载Python3.5，https://www.python.org/downloads/windows/，双击安装即可。接着将安装路径添加进环境变量中。具体步
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2023-12-22 09:48:15
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**怎么用GPU跑Python程序**
使用GPU（图形处理单元）来加速Python程序的运行是一种常见的优化方法。GPU具有高度的并行计算能力，适用于处理大规模的数据和矩阵操作。本文将介绍如何使用GPU来跑Python程序。
**1. 安装CUDA**
CUDA是NVIDIA提供的用于GPU编程的平台和工具集。首先，需要安装NVIDIA驱动程序和CUDA Toolkit。具体安装步骤可
原创
2023-08-16 06:22:13
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Preface：fine-tuning到底是什么？ 在预训练模型层上添加新的网络层，然后预训练层和新网络层联合训练。 文本分类的例子最典型了，最后加一个Dense层，把输出维度降至类别数，再进行sigmoid或softmax。 比如命名实体识别，在外面添加BiLSTM+CRF层，就成了BERT+BiLSTM+CRF模型。 这个例子可能不太典型，因为还是加了繁重的网络结构。 做多分类和多标签分类时，
在进行大规模数据处理和科学计算时，通常需要利用GPU的并行计算能力来加速运算过程。Python是一种流行的编程语言，而NumPy库则是Python的一个重要数值运算库。那么，如何在Python中利用GPU来加速NumPy的计算呢？答案就是使用PyCUDA和CuPy库。
PyCUDA是一个Python绑定库，它允许Python与NVIDIA的CUDA并行计算平台交互。而CuPy则是一个基于Nump
原创
2024-06-21 07:02:01
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# 使用GPU加速Python计算的方案
在现代计算中，GPU（图形处理单元）以其强大的并行计算能力被广泛应用于各种科学计算和深度学习任务。相较于传统的CPU，GPU能够处理更多的并行任务，提高计算效率。本文将通过一个具体的机器学习问题，展示如何使用GPU加速Python程序。
## 问题背景
我们希望通过使用GPU来加速对MNIST手写数字数据集的分类任务。MNIST数据集包含70,000
这几天学习了无监督学习聚类算法Kmeans，这是聚类中非常简单的一个算法，它的算法思想与监督学习算法KNN（K近邻算法）的理论基础一样都是利用了节点之间的距离度量，不同之处在于KNN是利用了有标签的数据进行分类，而Kmeans则是将无标签的数据聚簇成为一类。接下来主要是我对《机器学习实战》算法示例的代码实现和理解。 首先叙述下算法项目《对地图上的俱乐部进行聚类
内容：Matlab simulink 给数学建模和解非线性方程提供了莫大的便利，但是对于大型仿真程序，smulink仿真速度使人叫苦不迭。总体来说，影响simulink仿真速度有以下几个因素，同时将解决方法奉上：（1）参数设置问题，变步长还是定步长，定步长的大小，求解方法（a）变步长可以大大加快仿真速度，但同时也可能带来结果不准确的问题。（b）定步长的不长越大仿真时间与少，仿真时间的长短大致与仿真
1、GPU发展简介自1999年NVIDIA发布第一款GPU以来，GPU的发展就一直保持了很高的速度。为了实时生成逼真3D图形，GPU不仅采用了最先进的半导体制造工艺，在设计上也不断创新。传统上，GPU的强大处理能力只被用于3D图像渲染，应用领域受到了限制。随着以CUDA为代表的GPU通用计算API的普及，GPU在计算机中的作用将更加重要，GPU的含义也可能从图形处理器（Graphic Proces
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2024-03-27 16:20:33
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Tensorflow环境下的深度学习框架的配置主要包含以下几步：0、前言1、PyCharm的安装步骤：2、Python的安装步骤：3、AnaConda的安装步骤：4、CUDA的安装步骤：5、cuDNN安装步骤：6、Tensorflow—GPU配置步骤：7、在PyCharm中使用Tensorflow 0、前言我们需要安装的内容如下：Windows10 操作系统
Pycharm ：python的开发
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2024-05-07 10:41:10
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建立机器学习模型是一个重复的过程。 这通常是死记硬背，是“循环中最快的胜利”游戏，因为您可以越快地进行迭代，就越容易探索新的理论并获得良好的答案。 这就是当今实际的企业使用AI由大型企业主导的原因之一，而大型企业可能会为此投入大量资源。 Rapids是由Nvidia孵化的几个开源项目的保护伞，该项目将整个处理流程放在GPU上，消除了I / O绑定的数据传输，同时还大大提高了每个步骤的速度。 它
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2024-08-15 16:18:49
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1 前言原料：我有两台电脑，一台是Win10系统的小米笔记本12.5（简称为A电脑），一台是Ubuntu系统的小米游戏本（简称为B电脑）。A电脑没有GPU，没有配置任何深度学习环境；而B电脑的GPU是GTX 1060，配置好了深度学习环境，已经能用CUDA跑代码了。A电脑和B电脑使用的IDE都是VS Code。需求：代码调试：因为B电脑有GPU，我希望能够用A电脑调试B电脑的代码。场景1（远程调试
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2024-03-27 10:20:35
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前言为了在实验室工作站搭个gpu训练环境，前后大概花了一整天时间搭完。先简要说一下经验：先找一篇新一点的教程进行配置，我这边只是给个参考；最好暂时不要用最新的CUDA、py、tf，因为很有可能不支持。配置显卡：GTX 1070Python 3.6.2CUDA 9.0cuDNN 7.5 CUDA 9.0tensorflow-gpu 1.10这都9012年了，Py已经3.7，CU
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2024-03-28 13:27:08
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