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@[toc] 1. 概述 在《物体检测快速入门系列(2)-Windows部署GPU深度学习开发环境》一文中已经描述了如何在Windows环境下部署GPU深度学习开发环境，但是要我推荐的话，我还是倾向于docker环境，无需安装cuda、cuDNN，docker镜像安装完毕后，
9527 gpu_index = (worker_id + rand_max) % torch.cuda.device_count() print('current worker id {} set the gpu id :{}'.format(worker_id, gpu_index))
一、命令行运行python程序时 首先查看哪些GPU空闲，nvidia-smi显示当前GPU使用情况 nvidia-smi 如下图所示：服务器中的两个显卡，编号为0、1 . 都被同一个进程 PID 3016 占用 图示基础信息 GPU：GPU 编号； Name：GPU 型号； Persis
一、深度学习GPU云服务器平台概述 目前市面上有许多深度学习GPU云服务器平台，它们提供了丰富的计算资源和优质的服务，为深度学习研究者提供了强大的支持。这些平台通常具备高性能的GPU、大容量的存储和高速的网络连接，能够满足深度学习模型训练和推理的需求。 1.平台对比
首先查看哪些GPU空闲，nvidia-smi显示当前GPU使用情况 nvidia-smi 1 如下图所示：服务器中的两个显卡，编号为0、1 . 都被同一个进程 PID 3016 占用 图示基础信息 GPU：GPU 编号； Name：GPU 型号； Per
20 世纪 80 年代以来，深度学习提供精确识别和预测的能力一直在提高。而且，深度学习持续成功地被应用于越来越广泛的实际问题中。 最早的深度模型被用来识别裁剪紧凑且非常小的图像中的单个对象 (Rumelhart et al., 1986d)。此后，神
// C = A * b, A >= 0, b >= 0 vector<int> mul(vector<int> &A, int b) { vector<int> C; int t = 0; for (int i = 0; i <
计数法的形式，并且此字段经round函数处理之后全是0，怀疑是显示问题2、分析经过（1）通过查询表结构是double precision双精度类型不是科学计数法类型（2）该字段可以通过科学计数法的方式赋值（3）也可以正常赋值（4）由上图可以发现当赋值一个0.00000000154
高精度算法模板 高精度加法高精度减法高精度乘法高精度除法 高精度加法 // C = A + B, A >= 0, B >= 0 vector<int>
1、介绍混合精度实现的两个接口。 2、如何将混合精度和梯度裁剪结合。 3、如果在torch.nn.DataParallel方式下实现混合精度训练。 以上几个问题，我也被困扰了好久，写这篇文章记录一下。 pytorch实现混合精度的两个接口 pytorch实现混合精度有两个接口：autocast和Gradscaler。
版或只安装了GPU版的情况，如果pip list的输出结果中只看到tensorflow-gpu，说明安装的是GPU版本，如果只看到tensorflow，说明安装的是CPU版本。（2）使用device_lib查看如果你的机器同时安装了tensorflow的CPU和GPU版本，具体跑
出和预期不符意味着存在bug（编码错误）。但是对一个深度学习模型来说，模型精度达不到预期，有着更复杂的原因和更多的可能性。由于模型精度要经过长时间的训练才能看到最终结果，定位精度问题通常会花费更长的时间。 1.1 常见现象 精度问题的直接现象一般体现在loss（模型损失值）和me
install tensorflow-gpu pip3 install --upgrade tensorflow-gpu 20181010更新 因为采用TF的GPU加速原因进行升级TensorFlow-GPU=1.11.0 pip install -U tensorflow-gpu
cout << C[i]; cout << endl; return 0;} 我们可以看到，这个高精度加法，实际上就是把数据模拟成手算，但是计算机比手算快得多，注意进位，同时大的在前。
在深度学习模型部署过程中，推理速度是难以忽视的一个因素，为了使神经网络更快、更轻，当前流行的一些技术有 1）架构的改进； 2）设计新的、高效的层，可以取代传统的层； 3) 神经网络修剪，删除不重要的权重； 4) 软件和硬件的优化； 5) 模型量化 量化是转换深度学习模型以使用较低精度的参数和计算的过程。传统上，DNN
@[toc] 高精度：利用计算机进行数值计算，有时会遇到这样的问题：有些计算要求精度高，希望计算的数的位数可达几十位甚至几百位，虽然计算机的计算精度也算较高了，但因受到硬件的限制，往往达不到实际问题所要求的精度。我们可以利用程序设计的方法去实现这样的高精度计算。 由于C++中没有
// A / b = C ... r, A >= 0, b > 0 vector<int> div(vector<int> &A, int b, int &r) { vector<int> C; r = 0; for (int
能进行的双精度浮点操作数。 目前对于N卡来说，双精度浮点计算的单元是独立于单精度单元之外的，每个SP都有单精度的浮点计算单元，但并不是每个SP都有双精度的浮点单元。对于有双精度单元的SP而言，最大双精度指令吞吐量一样是在实现FMA的时候的每周期2条（指每周期一条双精度的FMA指令的吞吐量，FMA算作两条浮点操作）。
#include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; vector<int> d
#include <iostream>#include <vector> using namespace std; vector<int> mul(vector<int> &A, int
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