人生苦短，我用Python。今天推荐的这本书，连python之父都说它好，认为它确实是值得一读的Python书籍。此书在简介中说明，阅读本书不需要任何的互联网协议知识。 这本书的名字叫《Head First Python》（重视大脑的学习指南），是一位名叫：Paul Barry的大牛所编著的。最近发现他的编程生涯已近四分之一个世纪，这个事实着实让人有些震惊。在此期间，Paul使用过多种
最近公司需要做深度学习，无奈自己笔记本是什么m2000m，2g显存，查了下，和gtx970差不多水准，这显卡，拿来跑稍微大一点的模型都会爆显存经过一番查询，发现谷歌提供免费的gpu供深度学习使用，免费用户最长12小时连续运行，超过就会回收进过一番操作，进入了谷歌的colab，首先看下配置信息，给配了 tesla k80，11g的显存Tue Nov 16 08:23:37 2021
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一、介绍CUDA是Nvidia推出的一个通用GPU计算平台，对于提升并行任务的效率非常有帮助。本人主管的项目中采用了OpenGL做图像渲染，但是在数据处理方面比较慢，导致帧率一直上不来。于是就尝试把计算工作分解成小的任务，使用核函数在CUDA中加速计算。对于CUDA和OpenGL如何交互以前从来没有接触过，这次在实施时趟了不少的坑。在这里记录下OpenGL与CUDA的互操作的两种方式。二、基本操作
在深度学习领域，PyTorch因其灵活性和强大的功能被广泛应用。在处理大型数据集和复杂模型时，单个GPU的计算能力往往难以满足需求。这时，使用多个GPU来加速训练成为了“pytorch怎么在多个GPU上跑”的重要课题。
### 问题背景
随着深度学习模型的日益复杂和数据集规模的不断扩大，训练时间的延长直接影响到项目的进度和成本。例如，训练一个自然语言处理模型的时间可能从几小时延长至数天，这会导致
# 每个GPU跑多个线程：利用Python实现高效计算
随着人工智能和数据科学的飞速发展，GPU（图形处理单元）逐渐成为高效计算的关键工具。与传统的CPU相比，GPU能够并行处理大量数据，从而加速计算任务。在这篇文章中，我们将探讨如何利用Python实现每个GPU跑多个线程，并给出实用的代码示例。
## 理论基础
在进行GPU编程时，我们通常使用CUDA（Compute Unified De
原创
2024-08-07 07:26:52
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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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在当前的深度学习和大数据处理的潮流中，利用图形处理单元（GPU）来加速Python程序的运行，已经成为一种必要的发展趋势。在这篇博文中，我们将探讨如何在GPU上运行Python程序，涉及到的内容包括用户场景、错误现象、根因分析和解决方案等方面。通过这个过程，希望能为有类似需求的读者提供一个清晰的参考。
首先，我们来想象一下一个用户场景。假设某数据科学家正在使用Python进行深度学习模型的训练，
**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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# Java程序如何在多个CPU上运行
Java是一种跨平台的编程语言，它设计之初就考虑到了多核处理器的利用。Java程序可以在多个CPU上运行，主要通过以下几个方面实现：
1. **多线程**：Java提供了多线程支持，允许程序同时执行多个任务。
2. **JVM**：Java虚拟机（JVM）负责将Java字节码转换为机器码，并且可以利用操作系统的多核特性。
3. **操作系统**：操作系统
原创
2024-07-24 05:30:53
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一、显示GPU信息查看当前哪些GPU设备正在被使用，以及它们的使用情况，使用nvidia-smi命令。这是NVIDIA提供的一个用于监视和管理NVIDIA GPU的命令行工具。nvidia-smi显示如下信息：表格中各个参数的含义如下：Driver Version: 显卡驱动的版本号。CUDA Version: CUDA工具包的版本号，它是用于GPU计算的并行计算平台和应用程序编程接口。GPU N
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2024-09-14 18:51:49
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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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安装要求：OS：Windows7（64bit）显卡型号：支持GPU加速Python：python3.5TensorFlow：GPU版本Visual Studio:安装cuda的前提GPU加速：Cuda 8.0， Cudnn v6（支持cuda8.0版本）一、安装Python 选择Anaconda安装，选择Anaconda3-4.2.0版本（对应python3.5版本）。 Anaconda下载地
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2024-09-03 12:43:39
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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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# Dockerfile跑多个程序的实现
## 1. 简介
Docker 是一个开源的应用容器引擎，可以帮助开发者将应用程序和其依赖打包成一个容器，确保在不同的环境中都能运行。本文将介绍如何使用 Dockerfile 来实现多个程序的容器化部署。
## 2. Dockerfile流程
下面是使用 Dockerfile 跑多个程序的整体流程：
```mermaid
erDiagram
原创
2023-11-24 12:12:31
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推荐一篇近期出来的NAS(神经架构搜索)论文：Zen-NAS: A Zero-Shot NAS for High-Performance Deep Image Recognition神经架构搜索（NAS）中的一个关键组件是一个精度预测器，可以保证被查询架构的精度。为了建立一个高质量的精度预测器，传统的 NAS 算法依赖于训练大量的架构或一个大的超网。这一步往往要消耗几百到几千天的 GPU，影响总的
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2024-06-12 22:24:07
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# PyTorch是否跑在GPU
