-----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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**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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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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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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现代 Mac 已经取得了长足的进步，为大学生挑选 Mac 的困难不在于找到值得信赖、便携和最新的东西； 相反，需要寻找满足学生需求的最佳工具。 这就是为什么在购买之前进行研究并了解专业要求和日常使用细节很重要的原因。那么最适合大学生的 MacBook该怎么选？最佳便携式 Mac凭借 13.3 英寸显示屏的简洁性， MacBook AIr 重量为 2.75 磅，配备英特尔酷睿 i5 处理器，可能是旅
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2024-08-21 19:46:19
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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
继续de之前那个没搞定的bug，真的是太烦人了这边有一套详细的问答，和我一样把问题确认在libva上面https://github.com/OpenKinect/libfreenect2/issues/811这个人好歹vainfo能出东西，我vainfo啥都出不来libva是微软整的一套图形硬件加速库，因为目前这台nuc使用的显卡并非英伟达，而是intel自家的，所以跑加速就不可避免的产生一些非常
# 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
前言几天前，我在GitHub上看到了一条消息。开发者Dortania的OpenCore-Legacy-Patcher终于更新了！开发者在此版本说明中写道：OpenCore-Legacy-Patcher终于提供macOS Ventura的测试版支持了！ 喜欢尝试的果粉可不要错过！版本更新日志是这样写的（翻译）：OpenCore Legacy Patcher更新日志0.5.2Ventura特定更新：
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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文章目录1、k近邻分类2、sklearn中的k近邻函数2.1、KNeighborsClassifier2.2、fit2.3、predict3、收集和预处理数据4、训练和测试 手写识别是不是很高大上？但是，只要你想学，还是对你很友好的。 Python大法好啊，Python中有好几种机器学习通用库，提供了类似于STL那样的算法模板函数。由于Python函数参数传递的特殊用法，它们还支持手动调参。目
在仿真的时候添加适当的物理场，在系统中添加载荷及约束。添加物理场这里添加的都是单接口的物理场。 这是一个支架热应力分析教学案例。 我们需要定义一个热物理场（这个定义过程通用）添加物理场确定你的模型应用于哪个物理领域。如果你选择创建模型向导来创建模型的时候，这一步已经在选择物理场中选择完了 如果是创建空模型进入的，在点击添加物理场后，从右侧选择你要添加的场。 添加后就可以在左侧功能树下见到，一个物理
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2024-09-05 12:17:26
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机器学习模型训练之GPU使用1.电脑自带GPU2.kaggle之免费GPU3.amazon SageMaker Studio Lab 免费GPU使用推荐 深度学习框架由大量神经元组成，它们的计算大多是矩阵运算，这类运算在计算时涉及的数据量较大，但运算形式往往只有加法和乘法，比较简单。我们计算机中的CPU可以支持复杂的逻辑运算，但是CPU的核心数往往较少，运行矩阵运算需要较长的时间，不适合进行深
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2024-02-28 14:51:34
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Mac 相比Windows 有好多优点，同时又是基于Unix 的所以对科研相当友好，但是最大的缺点就是非常封闭，各种沙盒安全机制，这就导致了除了官方的显卡，其他的显卡支持相当的差，也许正是这个原因，Google官方也就放弃了Tensorflow GPU 版本对Mac的后续支持。当然啦，这也挡不住爱折腾的人们前赴后继的让自己
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2023-11-01 18:28:14
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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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书接上回：利用GPU（CUDA）跑YOLO V5（Windows环境）（一）为什么不用CPU跑？->风扇起飞，性能堪忧，CPU跑一遍的时间CUDA能跑几十遍……五、准备数据集梳理整体框架可按照以下方式在yolov5-master目录下配置空文件夹，后面要用。 寻找资源与数据集标注可以自己准备或者从网上下载准备数据集，例如：猫狗识别之准备数据集，内有25000张图片。我选择了图
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2023-11-06 12:53:21
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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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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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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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关于 Ubuntu12.04 下 CUDA5.5 的安装请参看如下链接Ubuntu-12.04 安装 CUDA-5.5关于 Ubuntu12.04 下 CUDA5.5 程序的运行请参看如下链接Ubuntu12.04 之 CUDA 编程 (一) ～～～ GPU 运行程序1、程序的并行化前一篇文章讲到了如何利用 CUDA5.5 在 GPU 中运行一个程序。通过程序的运行，我们看到了 GPU 确实可以作
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2023-11-25 14:31:37
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