24G显存第25页

WIN10+YOLOv4 环境搭建并进行YOLOv4目标检测

我的当前软件环境：WIN10，CUDA10.2，cuDNN7.6.5，python3.7，VS2019，OpenCV3.4.0硬件环境：Rtx2060，12G显存；1.1下载安装NVIDIA显卡驱动下载地址设备管理器查看自己电脑的显卡型号

weixin_45052870·2023-01-13 11:28

【MXNet】MXNet学习笔记

Symbol是MXNet中用于构建网络层的模块，采用的是符号式编程的方式(是MXNet实现快速训练和节省显存的关键模块)。

CC‘s World·2023-01-13 11:23

NIPS20 基于在线聚类的表征学习 SwAV《Unsupervised Learning of Visual Features by Contrasting Cluster Assignment》

2006.09882初识目前的对比学习虽然是OnlineLearning，但它依赖于显式的正负样本选取（通常只有当负样本较多时效果才会好），并且需要进行成对比较(pairwisecomparisions)，导致对显存和计算量的要求非常高

我是大黄同学呀·2023-01-13 09:09

Qt之dxva2硬解码

ffmpeg原生支持DXVA2硬解，但是解码后数据必须先从现存拷贝到内存，才能做渲染，这里实现DXVA2解码后，显存数据直接用D3D9渲染。一.效果下图是DXVA2解码后，显存数据直接用D3

草上爬·2023-01-12 21:04

Qt / Qml 视频硬解码(CUDA)中如何实现无上传硬渲染(一)

硬解码，视频帧位于显存。软渲染，需要下载到内存，然后拷贝到图像再渲染；硬渲染则直接拷贝到纹理，然后渲染。

梦起丶·2023-01-12 21:33

TensorFlow on Android（10）: 在GPU上进行训练

上面编写模型和训练代码，准备一些数据，配置训练之后会在笔记本或者PC上面做一个简单验证，如果这些代码数据都OK的话，然后真正的训练放在计算力更强的的计算机上面执行，一般来说至少有一块或者多块CPU，有相当的显存和内存

sufish·2023-01-12 18:25

mmdetection多卡训练中报警告semaphore_tracker: There appear to be 14 leaked semaphores to clean up at shutdow

首先，第一次由于batchsize过大，导致显存爆了。

JaciusCV·2023-01-12 07:12

CUDA 及其 golang 调用 - 从入门到放弃 - 2. 向量内积的尽头

优化一：将cudaMalloc申请的显存地址保存在上下文里重复利用优化二：启用多线程constsize_tNTB=256;constsize_tEXT=8;#definedivCeil(a,b)(((a

Platanuses·2023-01-12 00:34

CUDA 及其 golang 调用 - 从入门到放弃 - 3. 真·向量内积的尽头

经过上一回的努力，我们终于将GPU计算的时间缩减到同CPU一个数量级，但是发现内存和显存之间的memcpy成了最主要的性能损耗。

Platanuses·2023-01-11 22:59

RTX 4090什么水平 rtx4090显卡什么级别 RTX 4090显卡怎么样

TX4090基于AD102-300核心打造，打开了144组完整SM单元中的128组，也就是对应16384个CUDA，集成96MBL2、384个ROP、24GBGDDR6X显存（21Gbps、384bit

sdsadwe·2023-01-11 21:18

运行YOLOv3报错： CUDA Error: out of memory

/src/cuda.c:36:check_error:Assertion`0'failed.已放弃(核心已转储)解决办法：这是由于显存不足导致的报错，打开yolov3.cfg文件，修改subdivisions

复古蓝·2023-01-11 18:15

RuntimeError: CUDA error: out of memory

RuntimeError:CUDAerror:outofmemory这种错误一般分两种情况：1）第一种情况是你的显卡的显存确实不够，解决方法就是改动batchsize这些超参数试试（把batchsiz改小

weixin_39450145·2023-01-11 18:13

训练时出现的显存错误CUDA error: out of memory

RuntimeError:CUDAerror:outofmemory训练时报错：RuntimeError:CUDAerror:outofmemory出现这种错误一般分两种情况：第一种情况是你的显卡的显存确实不够

Willjzq1·2023-01-11 18:08

使用GPU进行深度学习训练时查看GPU状态

使用命令nvidia-smi实时查看GPU状态$watch-n10nvidia-smi#每10s显示一次显存的情况参考链接：Linux下实时查看GPU状态

Nismilesucc·2023-01-11 15:21

限制训练时GPU显存使用量

Pytorchimporttorch#限制0号设备的显存的使用量为0.5，就是半张卡那么多，比如12G卡，设置0.5就是6G。

桂花很香,旭很美·2023-01-11 10:34

【实验记录】

https://github.com/qshobak/Transformation-invariant-Gabor-Convolutional-Networks环境GPUP40-24G数量：1显存：24GGBCPUIntel

weixin_45965693·2023-01-11 07:45

yolo---cfg参数解释

如果你显存够大

hhhhhhky·2023-01-11 01:09

mindspore出现memory is not enough!

在训练过程中，进行到更新参数这一步时，出现memoryisnotenough，我使用的是24G的RTX3090显卡来训练，能帮忙看一下是我代码的问题吗？还是纯粹的内存问题？

小乐快乐·2023-01-10 13:39

使用GPU训练大神经网络之显存控制策略与提升

本文是“[PPoPP18]SuperNeurons:DynamicGPUMemoryManagementforTrainingDeepNeuralNetworks”的论文阅读笔记，论文、talk视频PPT等详见作者主页：https://linnanwang.github.io/参考资料：https://linnanwang.github.io/HowtoOptimizeDataTransfersi

silent56_th·2023-01-10 13:38

【笔记】训练神经网络时解决显存不足的办法：核常兼备，常：减少参数规模；核：减少参数大小

常规方法1：常规方法2：GitHub-gpleiss/efficient_densenet_pytorch:Amemory-efficientimplementationofDenseNetsmodel2GitHub-mapillary/inplace_abn:In-PlaceActivatedBatchNormforMemory-OptimizedTrainingofDNNs删除loss：Ten

程序猿的探索之路·2023-01-10 13:37

【神经网络】深度学习训练时GPU显存不足 & 浮点数在计算机中的存储 & 大小端字节序 & 内存对齐

文章目录问题描述解决方法浮点数在计算机中的存储大端字节序和小端字节序内存对齐参考链接问题描述2020-07-2010:48:49.753261:Wtensorflow/core/common_runtime/bfc_allocator.cc:439]****************************************___**____**************************

大熊の笔记·2023-01-10 13:07

PyG教程(3)：邻居采样

在GNN领域，大图是非常常见的，但由于GPU显存的限制，大图是无法放到GPU上进行训练的。为此，可以采用邻居采样，这样一来可以将GNN扩展到大图上。

斯曦巍峨·2023-01-09 21:36

YOLOX训练：显存足够，但依旧CUDA out of memory（Tried to allocate 5.58 GiB，8.00 GiB total capacity，6.40 GiB free）

spm=1001.2014.3001.5501刚刚我尝试训练自己的yolox_s模型，但我batch_size不管改成多少，甚至改成1，都直接报CUDAoutofmemory，我很苦恼，这里明明显示我的显存是足够的

钟良堂·2023-01-09 15:35

pytorch单机多卡混合精度分布式训练(DDP+AMP) 简单完整例程

使用多卡分布式训练可以极大加速训练过程，配合pytorch官方的混合精度训练方式使得显存进一步压缩，可以加大batch_size常用命令：1.检测cuda可用device="cuda"iftorch.cuda.is_avaliable

CV科研随想录·2023-01-09 12:03

Pytorch 多卡训练例程解析

目录例程解析在Pytorch中，DDP训练模式可以利用单机上的多块显卡进行训练，能够保证训练时所有显卡的显存消耗相同（如果分配的数据量相同）。

Kross Sun·2023-01-09 12:54

驱动程序开发：LCD屏显示驱动

1、简介在Linux中应用程序最终也是通过操作RGBLCD的显存来实现在LCD上显示字符、图片等信息。

邓家文007·2023-01-09 10:13

CPU缓存机制

电脑里最大的缓存就是内存条了，最快的是CPU上镶的L1和L2缓存，显卡的显存是给显卡

张嘉書·2023-01-08 12:03

运行pytorch发生CUDA out of memory显存不足解决

运行pytorch发生显存不足解决版本：python：3.7pytorch：1.2cuda：10.1做pytorch迁移学习时发生显存不足事件也就是CUDAoutofmemory使用nvidia-smi

璃玖·2023-01-08 09:43

pytorch解决cuda显存问题的方法

使用jupyternotebook之前前面几百次迭代都没问题，但显存越来越大，最后炸了，这还亏着是4090我觉得是cuda自动清理显存机制有问题，一直不自动清理方法尝试：每轮迭代之后使用一次：torch.cuda.empty_cache

飞翔の荷兰人·2023-01-08 09:37

[多图，秒懂]如何训练一个“万亿大模型”？

而当前最好的nvidiaGPU显卡也只有40G的显存容量，显然将大模

DL-Practise·2023-01-08 09:40

pytorch tensor_Pytorch 自动求梯度（autograd）

torchtensor还可以指定数据类型，以及数据存储的位置（可以存在显存里，硬件加速）torch.tens

weixin_39739395·2023-01-07 20:43

ubuntu系统下训练作业无法停止解决办法

ubuntu系统下遇到训练作业停止但显存仍占用情况解决1、平常情况：使用`nvidia-smi`命令可以查看到显卡显存占用情况时2、其他情况1：`nvidia-smi`命令看不到训练作业的显存情况，但使用

秋天的风儿·2023-01-07 17:09

Pytorch获取中间变量的梯度

为了节省显存，pytorch在反向传播的过程中只保留了计算图中的叶子结点的梯度值，而未保留中间节点的梯度，如下例所示：importtorchx=torch.tensor(3.,requires_grad

清纯世纪·2023-01-07 09:32

（5）Segmentation fault (core dumped)

##最后还是不行，换了电脑…（1）猜测显卡内存满了：观察：查看占用显存的任务，在终端输入：watch-n1nvidia-smi来源：Segmentationfault(coredumped)（核心转载）

linwei_Cui·2023-01-07 07:03

多线程实现多路rtsp视频opencv处理

多路视频需要并行分析,其中需要使用一些深度学习模型进行目标检测和跟踪等操作.一开始采用多进程,但是实验下来发现每个进程会分配一个GPU模型,无法共享全局模型/变量.系统压力巨大,无法分配这么多GPU显存

fegggye·2023-01-07 04:00

RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED

RuntimeError:cuDNNerror:CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED解决有4种可能：绝对路径和相对路径的问题，python版本，或者cudnn的版本问题、显存不够我的是显存不够

Eric_yq·2023-01-06 17:01

Linux系统查看系统配置命令汇总

查看GPU情况命令：nvidia-smi详解：linux查看内存和显存,[Linux]常用指令和解读（GPU/CPU/内存信息）查看CPU和内存使用情况命令：top详解：linuxtop命令结果输出,Linux

weixin_45783996·2023-01-06 16:36

图片无损放大工具(支持N卡、A卡、集成显卡)

最低支持WIN7，显存最低2G、支持32位，支持使用N卡,A卡对比：原图像结果图像原图2结果图像2链接：https://pan.baidu.com/s/1Hm3A–oHfhQfYeH4YimbTA?

qq_24720975·2023-01-06 15:26

torch、torch_sparse、dgl三者spmm显存占用对比

简单比较一下torch原生，torch_sparse(pyG依赖模块)以及DGL中spmm的显存占用和时间版本：torch1.7dgl0.5pyg1.6torch原生，显存占用主要是对结点敏感（bakward

先云·2023-01-06 11:19

【亲测】ConvNext自定义数据集图像分类

平台环境实验环境及配置：Pytorch:1.12.1CUDA:11.6版本（使用nvcc--version查看）GPU：显存8G操作系统：ubuntu20.041下载ConvNext源码源码链接https

qq_29750461·2023-01-06 07:28

mxnet 显存配置，cpu过高配置

mxnet环境变量配置（显存）MXNET_CPU_WORKER_NTHREADS的设置大于4对特征提取不起作用os.environ['MXNET_CPU_WORKER_NTHREADS']="

AI视觉网奇·2023-01-06 07:23

CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below m

importosos.environ['CUDA_LAUNCH_BLOCKING']="1"这样就可以准确指示哪一行出错了基本是显存不够的原因代码开头换一个gpu设备importosos.environ

康司淡定·2023-01-05 23:31

实验室一块GPU都没有！怎么做深度学习？

、"我这2G显存的笔记本能跑这个项目么？"、"实验室没有服务器..."我

Evan-yzh·2023-01-05 21:41

白嫖GPU，我们是认真的！

今天给大家分享几个免费的GPU不过免费的GPU都有一定的限制，一般情况：GPU显存限制，内存限制（上传数据大小），使用时长限制，框架使用限制colab/kagglecolab和kaggle上面的免费GPU

flyfor2013·2023-01-05 20:10

图像处理深度学习模型训练速度的硬件影响因素

GPU方面对算法性能进行讲解1数据流通路径CPU发送指令，把图片从硬盘中读取到内存中CPU从内存中取出一批数据，转化为numpyarray，并进行数据预处理，比如翻转，平移，颜色变换等，最后送回内存内存和显存

星光技术人·2023-01-05 01:40

【GPU】nvidia-smi输出内容释义及使用

grep-invidialspci|grep-ivga1.基础命令nvidia-smi安装完成后在命令行或终端输入命令nvidia-smi，即可看到下面的信息（点击放大）:包含了显卡的信号、温度、风扇、功率、显存

小小一剑侠·2023-01-04 20:38

mysql默认字符核对_MySQL设置默认字符集和校对规则

Oracle等其它数据库管理系统都只能使用相同的字符集，相比之下，MySQL明显存在更大的灵活性。MySQL的字符集和校对规则有4个级别的默认设置，即服务器级、数据库级、表级和字段级。

无状态小黄·2023-01-04 17:58

Linux下面监控GPU状态与查看文件夹大小

显卡是由GPU计算单元和显存等组成。显存用于存放模型、数据，显存越大，所能运行的网络也就越大GPU计算单元类似于CPU中的核，用来进行数值计算。

还能坚持·2023-01-04 09:00

Batch Size大小的选择和其影响

首先，显存肯定不够。第二个就是以Rprop迭代的方式，会由于各个batch之间的

Tianchao龙虾·2023-01-04 08:29

fp16和fp32

个指数位和23个尾数位利用fp16代替fp32优点：1）TensorRT的FP16与FP32相比能有接近一倍的速度提升168，前提是GPU支持FP16（如最新的2070,2080,2080ti等）2）减少显存

hi我是大嘴巴·2023-01-03 22:52

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