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CPU与GPU上检测pytorch是否安装成功

文章目录python学习0.安装pytorch1.验证pytorch已经安装成功1.1确定pytorch版本1.2.测试pytorch基础功能1.3.在GPU上测试pytorch1.4使用实例代码测试python

qq_42373007·2023-08-03 03:16

pytorchgpu测试_PyTorch教程-4：PyTorch中网络的训练与测试

PyTorch教程-4：PyTorch中网络的训练与测试基本原理对于要训练的模型，首先我们需要定义其结构，实例化一个用于计算Loss的loss_function和一个用于更新参数的optimizer，之后的事情就比较简单了，只要准备训练数据，然后设定训练的代数(或者停止条件)就可以进行迭代的训练。最后保存模型。对于验证的模型，只要将数据传输进训练好的模型中就能得到预测的结果，当然这个过程通常是不需

小子骚骚·2023-08-03 03:16

Pytorch GPU 训练环境搭建

之前⼀直使⽤Tensorflow训练模型，第⼀次训练Pytorch模型的时候，发现速度很慢，仔细观察，发现GPU内存占⽤为0，基本没有使⽤GPU。

测试人子期·2023-08-03 03:45

PyTorch快速安装并验证GPU是否可用

步骤二：检查GPU是否可用进入环境：ipython导入pytorch包：importtorch查看cuda是否可用：torch.cuda.is_available()查看cuda设备的数

ai_patch·2023-08-03 03:45

GPU性能的简单测试脚本（pytorch版）

importtimeimporttorch#测试gpu计算耗时A=torch.ones(5000,5000).to('cuda')B=torch.ones(5000,5000).to('cuda')startTime2

wonder-wall·2023-08-03 03:44

【音频分离】demucs V3的环境搭建及训练（window）

pyTorch（3）进入代码文件夹，批量安装包（4）安装其他需要的包二、数据集准备（1）下载数据集（2）修改配置参数（3）创建微调数据集（4）解压outputs.tar.gz三、训练（1）默认，cpu（2）默认，gpu

4576号菜鸟·2023-08-03 00:29

2022年下半年系统架构师考试题

很多题目想不起来了，欢迎大佬们补充综合知识SASS、PASS、IASS分别代表什么（区别是什么）A.软件即服务，平台即服务，基础设施即服务目前Gpu的最高峰值是多少A.100TFlopsB.50TFlopsC

大月亮小地球·2023-08-03 00:55

LLM大模型应用开发的本地环境搭建

我们现在能够在消费级GPU上运行大型LLM模型。因此，如果你是一名开发人员，想要在本地环境中尝试这些LLM并用它构建一些应用程序，那么在本文中我将介绍一些可以帮助你的选项。

新缸中之脑·2023-08-03 00:17

RSA使用X509EncodedKeySpec、PKCS8EncodedKeySpec生成公钥和私钥

privatestaticfinalStringKEY_ALGORITHM="RSA";privatestaticfinalStringPUBLIC_KEY="publicKey";privatestaticfinalStringPRIVATE_KEY

Felix.Ma·2023-08-03 00:15

[高通SM6225][Android13][Kernel5.15]user版本默认获取root权限

需求描述：user版本默认是不会开启root权限的，但是一般性能版本需要设置CPUGPUDDRperformance或者监听节点信息等debug手段去验证当前问题是否与CPUGPUDDR有关系。

Felix.Ma·2023-08-03 00:44

200219 docker安装nvidia-docker | nvidia-container-toolkit

终于安装配置完成了ubuntu+docker+tensorflow-gpu+jupyter的全部环境总体过程挺曲折，花费了近一周的业余时间，但是边学边干，安装的过程也是学习的过程，收获很大本文记录一下最杂乱的地方

keeppping·2023-08-02 22:40

Isaac SDK & Sim 环境

：IsaacApps:各种机器人应用示例，突出Engine特性或专注GEM功能IsaacEngine:一个软件框架，可轻松构建模块化的机器人应用IsaacGEMs:感知、规划到驱动的模块化算法包，大多GPU

GoCodingInMyWay·2023-08-02 22:29

实时渲染（第四版）_第3章|GPU并行架构及着色器（下）

这一篇文章主要接着上一篇，介绍各种着色器的特点以及作用：顶点着色器这是GPU流水管线的第一个阶段。是完全可编程的阶段。正如其名，他只处理传入的顶点数据，比如位置、颜色、法线、纹理坐标等。

riki_tree·2023-08-02 22:45

2019-03-07 CPU和GPU的CMakeLists的

在cuda的CMakeLists.txtproject(gpu)#requiredcmakeversioncmake_minimum_required(VERSION2.8)#packagesfind_package

韦德爱老詹·2023-08-02 21:00

用Kaggle免费GPU微调ChatGLM2

2，无GPU：你没有任何一块可以使用的GPU。没关系，我们直接在Kaggle环境上使用免费的P100GPU，并给没有kaggle使用经

算法美食屋·2023-08-02 20:43

【iOS】—— 离屏渲染

文章目录离屏渲染UIView和CALayer关系GPU屏幕渲染有两种方式:产生离屏渲染的原因：既然离屏渲染这么耗性能,为什么有这套机制呢?什么情况会离屏渲染？

zxb10·2023-08-02 19:32

threejs的渲染顺序

这种机制，本能的减少了gpu的工作量，优化了渲染性能。为了更好的利用这个特性，threejs会对需要渲染的非透明对象进行一次按

Naive》·2023-08-02 18:19

精度丢失导致扭曲与抖动

最好用相对坐标系别用绝对的,相对相机或者项目初始配置一个左下角点，然后所有的顶点减去这个左下角点,最好是用相对相机的，这样不用管顶点多大，最后都是小坐标(工程人员干图形都是糙快猛，啥都不懂数据用double，不知道GPU

微小的鱼·2023-08-02 18:48

Azure pipeline自动化打包发布

1在Repos,分支里选择要触发的分支，这里选择cn_china,对该分支设置分支策略2在生产验证中增加新的策略3在分支安全性中，设置Bypasspolicieswhencompletingpullrequest

望京最帅程序猿·2023-08-02 18:10

【docker】WSL+docker_desktop+GPU配置环境失败

尝试windows下使用docker_desktop安装深度学习的GPU环境，结果很失败，GPU调用不了。我一共尝试两种方式调用GPU。

阿委困的不能行·2023-08-02 17:57

python elasticsearch update by query

创建索引以及添加数据PUTtest{"mappings":{"properties":{"test":{"type":"nested"}}}}GETtest/_mappingPUTtest/_doc/1

小兜全糖(xdqt)·2023-08-02 17:41

roop 视频换脸

环境基础OS:Ubuntu22.04.2LTSKernel:5.19.0CPU:Intel®Core™i7-10750HGPU:NVI

GoCodingInMyWay·2023-08-02 17:03

iOS离屏渲染-记录篇

离屏渲染概念当layer不做触发离屏渲染的操作时，是可以直接放入缓冲区中让GPU直接渲染在屏幕内的。

超zd·2023-08-02 17:07

（docker内使用gpu）

nvidia-dockerrun--namepaddle_docker-it-v/hdd0/:/hdd-p6666:22registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.4.2-gpu-cuda11.2

z5z5z5z56·2023-08-02 17:28

‘DistributedDataParallel‘ object has no attribute ‘generate‘(gpu分布式训练提示找不到model中的函数)

在使用DistributedDataParallel训练model的时候，发现在进行forward的过程中，会碰到DistributedDataParallel'objecthasnoattribute的问题。观察可以看到此时的model已经被封装进类似DistributedDataParallel的类里，此model非平常使用的model，所以导致调用原始model的函数时会出现objectha

will-wil·2023-08-02 17:28

解决AttributeError: ‘DataParallel‘ object has no attribute ‘xxxx‘

问题描述训练模型时，分阶段训练，第二阶段加载第一阶段训练好的模型的参数，接着训练第一阶段训练，含有代码if(train_on_gpu):iftorch.cuda.device_count()>1:net

z5z5z5z56·2023-08-02 17:24

windows下安装anaconda、pycharm、cuda、cudnn、PyTorch-GPU版本

Anaconda的安装3.创建虚拟环境3.1环境启动3.2切换镜像源3.3环境创建3.4激活环境3.5删除环境二、pycharm安装1.pycharm下载2.pycharm的安装三、CUDA的安装1.GPU

亮话科研·2023-08-02 14:00

深度学习环境配置pytorch-GPU版本

一、下载与安装Anaconda官网：https://www.anaconda.com/download安装时添加环境变量勾选上，这样可以减少一步操作，不用再去自己手动添加了。二、在anaconda里面创建虚拟环境创建虚拟环境，其中pytorch为虚拟环境名，3.8.8对应python版本号：condacreate-npytorchpython=3.8.8激活进入虚拟环境，其中pytorch为虚拟环

Element_南笙·2023-08-02 14:50

Ubuntu 22.04.2 LTS安装Apollo8.0

本人硬件环境：CPU：IntelCorei76700显卡（GPU）：NVIDIAGTX308010G内存：SAMSUNGDDR432GB硬盘：双SSD系统盘2T,双系统（windows,ubuntu）一

夏福生·2023-08-02 14:44

Win10安装Tensorflow的Gpu版本问题

Cuda，Cudnn和Tensorflowgpu这三个东西要兼容先下载最新的Cudnn，和Cuda的兼容性在下载页上有（需要注册）：Cudnn下载地址下载安装Cudnn的对应Cuda版本，然后将Cudnn

tech0ne·2023-08-02 14:08

使用python部署chineseocr_lite

github.com/DayBreak-u/chineseocr_litechineseocr_lite是一个开源项目，用来实现中文的文字识别，支持竖排文字识别、繁体识别，总模型只有几M，无需联网，支持CPU与GPU

飞得更高肥尾沙鼠·2023-08-02 13:25

Jax, Numpy & Scipy

Google开源的Jax据说很厉害，主要是用来解决numpy在GPU上支持度不太友好的开源包(PyTorch，Cupy，Numba等均同此)，今天小试一下，确实有优秀的地方测试(仅限很少部分的numpyapi

allen sue·2023-08-02 13:36

docker gpu base-notebook images

base-notebook：https://github.com/jupyter/docker-stacks/blob/master/base-notebook/Dockerfile基础镜像；base-notebookgpu

梦塔切·2023-08-02 13:19

OpenGL第三课：离屏渲染

首先了解CPU和GPU在计算机中的作用1、CPU（centralprocessingUnit）中央处理器。是一块超大规模的集成电路，是一台计算机的运算核心和控制核心。

it彭于晏·2023-08-02 12:58

ECS架构之内存布局

数据的计算cpu端SIMD计算，以及gpu的CUDA计算都是为了提高数据的计算能力。无论是提高缓存的命中率还是SIMD及CUDA计算，SOA式的内存布局都要

隐士低手·2023-08-02 12:34

cuda11.7+visual studio 2022 编译时出现MSB3721问题

问题公司项目更新了vs和cuda,我更新完之后发现：C:\code\SSR\Impl\Dev\gE\cO\G.Common.XrayRegistration_nc>“C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit

識戕·2023-08-02 11:50

关于VS2017 +CUDA9.1编译出现MSB3721error。

1.检查电脑GPU配置（1）首先建议下一个GPU-Z查询电脑是否有CUDA编程能力。

weixin_42370246·2023-08-02 11:20

visual studio 2022 编译时出现MSB3721问题

cuda1C:\code\SSR\Impl\Dev\gE\cO\G.Common.XrayRegistration_nc>“C:\ProgramFiles\NVIDIAGPUComputingToolkit

ctgushiwei·2023-08-02 11:17

用于服务器推视频流、接收视频流的C++语言的端口代码，使用RTSP协议和socket和TCP协议

C++语言实现，SRS流服务器、GPU推理服务器、本地App的三方端口的推流、取流和推理结果发送的代码，使用RTSP协议和socket、TCP协议#include#include#include#include

MarkJhon·2023-08-02 10:25

通俗易懂讲解CPU、GPU、FPGA的特点

1.CPUvsGPU 大家可以简单的将CPU理解为学识渊博的教授，什么都精通；而GPU则是一堆小学生，只会简单的算数运算。可即使教授再神通广大，也不能一秒钟内计算出500次加减法。

降世神童·2023-08-02 07:33

【联想台式电脑 win11系统安装Ubuntu18.04】记录安装过程中网卡驱动、显卡驱动等问题

0情况说明：电脑为联想台式机：LenovoIdeaCentre-GeekPro内存：32G磁盘：512固态硬盘+2T机械硬盘CPU：i7-12700GPU：NVIDIARTX3060学习需要安装ubuntu18.04

白白白白白kkk·2023-08-02 06:36

OpenGL 保存渲染的结果为图片

在OpenGL中GPU渲染完数据向CPU回传显存的唯一方式为glReadPixels。

-Xavier-·2023-08-02 06:03

【单机多卡】torch改造代码为DDP单机多卡分布式并行

✏️✏️设置当前进程GPU4.✏️✏️设置sampler5.✏️✏️sampler传入dataloader6.✏️✏️数据放GPU7.✏️✏️模型放GPU8.✏️✏️load模型9.

zy_destiny·2023-08-02 05:21

在制作PC端Game Launcher游戏启动器时涉及到的技术选型

1）在制作PC端GameLauncher游戏启动器时涉及到的技术选型2）如何将图片显示到Canvas的RawImage上面3）Unity2018.4.4f1退出重启后出现黑屏4）如何获取到GPU耗时这是第

UWA·2023-08-02 04:41

【高性能计算】Ⅰ

总章节：并行编程计算模型GPU编程分布式计算框架1、概念性问题为什么需要高性能计算？什么是高性能计算？为什么需要并行计算？什么是并行计算？高性能计算与并行计算、分布式计算及云计算的联系和区别？

Camina hacia ti·2023-08-02 04:35

Linux清理GPU显存

在跑TensorFlow、pytorch之类的需要CUDA的程序时，强行Kill掉进程后发现显存仍然占用，这时候可以使用如下命令查看到top或者ps中看不到的进程，之后再kill掉：fuser-v/dev/nvidia*批量清理显卡中残留进程：sudofuser-v/dev/nvidia*|awk'{for(i=1;i<=NF;i++)print"kill-9"$i;}'|sudosh转自：htt

炼丹术师·2023-08-02 03:38

vb.net 播放wav波形声音的类

ImportsSystem.IOPublicClassPlayerPrivateDeclareFunctionsndPlaySoundLib"Winmm.dll"Alias"sndPlaySoundA"(ByVallpszSoundNameAsString,ByValuFlagsAsLong)AsLongPublicEventplay_Complete

WormJan·2023-08-02 02:23

vb.net SpeechLib 播报语音封装类

封装实现：ImportsSpeechLibImportsSystem.ThreadingPublicClassSpeakerPrivateReadOnlySpeakerAsNewSp