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可以选择GPU版本吗？【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
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。
在云上使用GPU图形加速功能时，对GPU驱动以及远程连接方式等有一些约束。为了降低用户的学习使用成本，这里给出了一些实践方面的建议。
loss 为 nan 想请教一下，在不同的设备与 mode下如何才能保证结果的一致性， dataset的sink mode 会不会在不同设备上有不同的效果【截图信息】1. CPU GRAPH_MODE2. GPU GRAPH MODE3.
由于在一张图片中，各个文字大小不一，所以需要融合不同层次的特征图，小文字的预测需要用到底层的语义信息，大文字的预测要用到高层的语义信息。
在安装pytorch环境时，发现好多教程都介绍从官网获取下载代码，然后在conda环境中输入在线下载，我在这样尝试时
TensorFlow 是一个编程系统, 使用图来表示计算任务，图必须在Session(会话)里被启动. Session将图的op(操作)分发到诸如CPU或GPU之类的设备上运行。
模式下运行正确，在GRAPH_MODE + GPU模式下报下面的错误：[ERROR] ANALYZER(233263,python3):2020-08-12-13:24:42.870.429 [mindspore/ccsrc/pipeline/jit/static_analysis
【截图信息】
测试代码 如下： #Creates a graph.a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a')b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0
企业版的Linux更是如此，几乎所有支持图形界面的企业Linux发行版都将Nouveau收入其中。 那为什么要禁用它呢？ 上面的介绍里面已经提到了，它就是一个显卡驱动，虽然初衷是好的，但是并没有得到NVIDIA的认可，所以对于显卡的调用来说，是不如现在官方提供的驱动来的效果好的。
举例： 假设你在GPU上先计算了一个图像的滤镜，然后再计算滤镜后的图像。你可以设置一个事件在滤镜计算完成后触发，然后再开始处理滤镜后的图像。 测量GPU任务的时间 CUDA事件可以用来测量某个任务的执行时间。
当然移动GPU也可以是上图2组成，即添加PCIe总线和GPU独占GDDR模块。一般认为图2组成性能比图1性能要高，但是功耗也高，代码实现相对复杂。
BartlettWindow 算子 test_bartlett_window_op.py 文件 四、 如何做doctest 用于检查接口注释是否规范 1、进入GPU服务器中自己conda环境中的mindspore包： cd /disk1/user14/.conda/envs/xxx
输入一些对话试试： 在运算的过程中，GPU能到100%，计算完毕后，使用率又降了下来： 好像没啥问题。 看来Nvidia GPU应该都是支持的呢！ （全文完，谢谢阅读）
此外，在 Mac OS 上更容易遇到“CUDA OUT OF MEMORY”错误，因为操作系统需要大量的 GPU 内存来显示。请注意这种性能差异，如果您要处理大量数据，最好转向 Ubuntu！ 下表列出了 MNIST 图像分类演示的训练时间。
insightface代码： https://github.com/deepinsight/insightface 在pytorch训练时，先用gpu1训练，再用gpu2训练，加载gpu1的预训练时报错， 解决方法： 先用cpu加载模型，再转换到新的gpu id上， 代码如下
显卡，首先需要安装其基础支持平台CUDA和其机器学习库cuDNN，然后在此基础上搭建对应TensorFlow GPU版本 TensorFlow1.2~2.1各GPU版本CUDA和cuDNN对应版本如下： tensorflow-gpu 的安装测试 Cuda 10.0
/ubuntu-gpu-pip.sh 12 这里要选择yes 难道是我移动网卡的问题？ 把网卡拔了，用本地网。
__version__) for name, md in zip(['GRAPH_MODE', 'PYNATIVE_MODE'], [context.GRAPH_MODE, context.PYNATIVE_MODE]): print('*'*10)
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