早期(张量和模型都要)： x = x.cuda() model.cuda() 后来： device = torch.device('cuda') if cuda_available else torch.device
我目前在一台运行 Debian 11 的裸机单节点上使用 containerd 运行 Kubernetes 1.28“集群”，所以这篇文章将假设一个类似的设置，尽管我尝试链接到其他设置的相关资源。...运行工作负载 假设配置都正常，我们现在可以尝试运行一个测试工作负载，通过启动一个请求 GPU 资源的 pod 来使用 GPU(第 11-13 行)。...使用 Argo CD，我添加了一个负的 sync-wave 注解，以确保在工作负载之前启动 nvidia-device-plugin 以避免此问题。...annotations: argocd.argoproj.io/sync-wave: "-1" 附录 我首先尝试使用 NVIDIA GPU Operator，我认为这是一个全能的解决方案，它可以安装设备插件以及驱动程序和容器工具包...可能是我的设置问题，或者我在文档中理解错了什么。如果您有解决方案，我很乐意倾听！ 总结 我正在使用 Argo CD 与 Kustomize + Helm 尝试遵循 GitOps 最佳实践。
解决PyTorch中的CUDA out of memory错误 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术。...关键词：PyTorch、CUDA、内存不足、深度学习、错误解决。 引言 在深度学习领域，使用GPU进行模型训练可以大幅度提升计算速度。...# 示例代码 del variable # 删除变量 torch.cuda.empty_cache() # 清空缓存 使用with torch.no_grad()：在不需要梯度计算的情况下，使用此上下文管理器减少内存消耗...优化代码和配置 3.1 使用混合精度训练 原因：混合精度训练可以有效减少显存使用，并加快训练速度。 解决方案：使用PyTorch的torch.cuda.amp模块。...小结 在这篇文章中，我们详细探讨了PyTorch中CUDA out of memory错误的成因，并提供了多种解决方案，包括减小批量大小、手动释放显存、使用混合精度训练、多GPU训练等。
关于在cuda中使用哈希表的一些经验总结 cuda中哈希方法 目前已知的在cuda中使用哈希的方法: 数组 适用于较小的数据规模,如键的范围是int,或者能转化为整型,值类型最长为long等 cudpp...使用步骤: 获取GPU卡信息 这也是任何cuda程序的第一步,检查有没有卡,以及卡的计算能力等;使用cudaGetDeviceCount() cudaGetDeviceProperties()等API...,进行数据的验证 释放资源 问题和改进 cudpp内存泄漏问题 cudpp在更新的cuda版本如cuda10,更新的显卡架构如TitanV下出现内存泄漏问题 情况就是只要使用cudpp的lib,代码经过第一个...原库支持32bit键值对,将其编码在64bit的long long类型中;我实际工作中需要对碱基序列进行哈希查找,每一个碱基可能有ACGTN五种类型,最开始只处理单barcode是10bp,所以有5^10...(9765625)种可能序列,不到10M数据,在cuda中使用数组就可以了;后来需要处理双barcode,20bp,有5^20(95367431640625)种可能序列,需要约95T数据,数组显然不够,
介绍 因为工作需要，改用pytorch。但如何将训练过程可视化成了大问题。听说pytorch代码中可以插入tensorboard代码，第一反应是居然可以这么玩。。...网络上PyTorch中使用tensorboard的方法有很多。但毕竟tensorboard不是PyTorch框架原生自带的，因此大多方法都只能支持部分功能。...经过孙大佬的推荐，觉得使用tensorboardX应该是目前已知的最好方法了。...Usage 环境要求： pytorch>=0.3.1 Install pip install tensorboardX 调用方法 首先要import tensorboardX： from tensorboardX...---- [1] tensorboardX开源项目：lanpa/tensorboard-pytorch
You can now save checkpoints in your PyTorch experiments.Resuming a PyTorch checkpointTo resume a PyTorch...checkpoint, we have to load the weights and the meta information we need before the training:# cuda...= torch.cuda.is_available()if cuda:checkpoint = torch.load(resume_weights)else:# Load GPU model on CPUcheckpoint.../pytorch-mnist/1:input \'python pytorch_mnist_cnn.py'The --env flag specifies the environment that this...project should run on (PyTorch 0.2.0 on Python 3)The first --data flag specifies that the pytorch-mnist
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈 windows中在 pycharm中安装pytorch 打开pycharm 打开file————settings————Project Interpreter——
这一页 Slides 中的代码在 https://github.com/cuda-mode/lectures/blob/main/lecture_001/pytorch_square.py import..._3(b) print(prof.key_averages().table(sort_by="cuda_time_total", row_limit=10)) 这里通过在 PyTorch 中实现平方和立方函数并使用...的结果看到当前被 torch.autograd.profiler.profile context manager 包起来的 PyTorch 程序 cuda kernel 在 cpu, cuda 上的执行时间以及占比以及...然后up主推荐去了解和学习PyTorch的.cu实现，这些实现是一个很好的工具。 PyTorch的load_inline可以把c/c++源码以函数的方式加载到模块中。..._001/load_inline_cuda 这个文件夹中。
应对PyTorch中的RuntimeError: Expected object of backend CPU but got backend CUDA 摘要 大家好，我是默语，擅长全栈开发、运维和人工智能技术...在这篇博客中，我将为大家详细解析并解决在使用PyTorch时常见的错误——RuntimeError: Expected object of backend CPU but got backend CUDA...关键词：PyTorch、RuntimeError、CPU、CUDA、GPU、深度学习、错误解决。 引言 在深度学习模型的训练和推理过程中，利用GPU加速计算已经成为了常态。...什么是RuntimeError: Expected object of backend CPU but got backend CUDA错误 在PyTorch中，数据和模型可以存储在CPU或GPU上。...当尝试在GPU上执行CPU上的数据操作时，或在CPU上执行GPU上的数据操作时，就会出现这个错误。具体来说，这个错误提示我们，当前操作预期数据在CPU上，但实际获取的数据在CUDA（即GPU）上。
引言 在深度学习模型的训练过程中，使用GPU加速计算是非常常见的。然而，由于GPU的复杂性，时常会遇到一些难以调试的问题。PyTorch作为一个灵活且强大的深度学习框架，也不例外。...在使用PyTorch进行深度学习训练时，RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered是一个比较常见的错误。...错误产生的原因 1.1 数据类型不匹配 在PyTorch中，张量的数据类型必须与模型的预期类型匹配。如果存在不匹配，可能会导致CUDA设备上的断言失败。...在代码中可以使用.float()或.long()方法进行类型转换。...希望本文能够帮助大家在使用PyTorch时更加顺利地解决类似问题，提高模型的训练效率。
前言 填一个之前的坑啊，本篇的姊妹篇——利用Pytorch的C++前端(libtorch)读取预训练权重并进行预测 这篇文章中已经说明了如何在Ubuntu系统中使用libtorch做预测，当初也有朋友问我如何在...Windows之下尝试使用libtorch，当时因为时间关系没有去看，后来就给忘了…现在有时间了当然要尝试一下~ 当然先说结论哈，其实在Windows环境下的配置也是很简单的，因为官方已经替我们编译好的...Windows版本的libtorch，这下就节省了我们编译Pytorch的时间，直接可以拿来使用，只要稍微配置一下就可以在Windows跑起libtorch了，没有想象中那么多的步骤，大可放心。...关于模型 这里还有一点需要注意，使用libtorch导入的模型必须是和libtorch相匹配版本的Pytorch导出的模型，也就是说如果我拿我之前在linux端导出的模型(之前我在linux端导出的模型使用的...(CPU和GPU)，然后使用cmake配置后，利用VS进行编译就可以直接使用，其中遇到的问题大部分时环境的问题，我们的代码并不需要修改，是可以跨平台的，我也在VS2015和VS2017中进行了测试，都是可以的
1.首先配置Anaconda虚拟环境 在Anaconda Prompt中输入 conda create -n pytorch python==3.7 2.在该环境中安装pytorch 因为前面已经安装了...cuda10.0.130和cudnn，安装与之匹配的pytorch版本， 官网中寻找，但是官网对应的命令貌似不太对（会有报错），最后看的是这个回答的命令。...3.在pytorch-gpu环境中验证是否安装成功 首先在命令行中输入python进入python环境，然后输入命令验证pytorch是否安装成功： import torch print(torch...输入命令： print(torch.cuda.is_available()) 4.在pycharm中使用pytorch 同样可以验证 这两个环境在这里切换，因为tensorflow-gpu...如果要卸载pytorch的话，进入相应环境在命令行中输入如下命令： pip uninstall torch 如果使用的conda命令安装的pytorch，则用如下命令： conda uninstall
我的队友hezi hershkovitz为生成更多训练数据而进行的增强，以及我们首次尝试使用数据加载器在飞行中生成这些数据。...要解决的问题 我们在比赛中使用数据管道也遇到了一些问题，主要涉及速度和效率： 它没有利用Numpy和Pandas在Python中提供的快速矢量化操作的优势 每个批次所需的信息都首先编写并存储为字典，然后使用...这里就需要依靠Pytorch中的IterableDataset 类从每个音轨生成数据流。...我们使用了Numpy和Pandas中的一堆技巧和简洁的特性，大量使用了布尔矩阵来进行验证，并将scalogram/spectrogram 图转换应用到音轨中连接的片段上。...结论 在Pytorch中学习使用流数据是一次很好的学习经历，也是一次很好的编程挑战。这里通过改变我们对pytorch传统的dataset的组织的概念的理解，开启一种更有效地处理数据的方式。
如今AI技术在众多科技公司的推动下已经渗透到各行各业，气象行业也不例外。将AI融入到天气预报、大气探测、天气预警以及天气服务中的尝试一直未间断。AI技术的应用背后是大数据的支撑和机器学习的广泛探索。...在复杂的大气物理、化学等机理研究难以取得突破时，融入AI技术是提升气象技术的有利补充。关于天气预报、探测等AI技术的应用上经验比较少，跟大家分享一下我参与实施的在公众气象服务中的一些尝试应用。...AI在公众气象服务中主要应用的技术如下： 1 智能推荐技术 在针对公众旅游休闲的气象服务中，采用了监督式机器学习的人工智能算法，通过对用户喜爱的景区类型、休闲活动项目、出行方式等属性进行分析，综合考虑了天气...3 图像识别技术 每年的花粉季提供的花粉浓度及花粉类别的观测和预报在时效和观测密度上还远远不能满足公众需求，因此我们尝试采用图像识别技术对气传花粉采集的图片进行自动识别，以降低人工成本和设备成本，提高观测密度...在图像识别技术中主要采用了机器学习算法进行花粉图像采集和花粉颗粒标注，并进行花粉颗粒的鲁棒性特征提取，最后使用卷积神经网络作为训练器对花粉图像进行分类，并利用卷积神经网络回归模型实现气传花粉颗粒的自动计数
前言 最近开始接触pytorch，从跑别人写好的代码开始，今天需要把输入数据根据每个batch的最长输入数据，填充到一样的长度（之前是将所有的数据直接填充到一样的长度再输入）。...加载数据 pytorch中加载数据的顺序是： ①创建一个dataset对象 ②创建一个dataloader对象 ③循环dataloader对象，将data,label拿到模型中去训练 dataset...return len(self.x) dataloader 参数： dataset：传入的数据 shuffle = True:是否打乱数据 collate_fn：使用这个参数可以自己操作每个...test_data_loader): if opt.use_gpu: data = list(map(lambda x: torch.LongTensor(x.long()).cuda...data[:-1]) #数据data[:-1] loss = F.cross_entropy(out, data[-1])# 最后一列是标签 写在最后：建议像我一样刚开始不太熟练的小伙伴，在处理数据输入的时候可以打印出来仔细查看
文 |AI_study 在这篇文章中，我们将看到如何使用Dataset和DataLoader 的PyTorch类。...准备数据 构建模型 训练模型 分析模型的结果 在这篇文章中，我们将看到如何使用我们在前一篇文章中创建的dataset 和 data loader对象。...请记住，在以前的文章中，这些值编码实际的类名或标签。例如，9是短靴，而0是t恤。 ?...要了解更多关于在深度学习中减轻不平衡数据集的方法，请看这篇论文:卷积神经网络中的类不平衡问题的系统研究。...PyTorch DataLoader绘制图像 这里是另一个是使用PyTorch DataLoader来绘制图像。
在内容窗格中，选择地面 ? 在功能区的外观选项卡上，使用垂直夸大控件。我把我的设置为5。 ? 接下来，更令人兴奋的事情来了 ? 打开目录窗格到门户选项卡。在Living Atlas 下，搜索高程。...在内容窗格的2D 图层类别中，将多边形添加到你的全局场景中。 你可以使用布局来确保多边形覆盖地图区域中的所有内容。 ?...它使用透明颜色，因此不会隐藏下方的山体阴影地形。我选择这些颜色来尝试模仿沙质山谷、荒山的粉红色光芒以及更高山脉的白雪皑皑的山峰。 ? 漂亮吧？ 但不要停在那里！一个合格的制图师需要追求完美！...尝试添加道路或湖泊等图层。确保将它们添加到内容窗格的2D 图层类别中，以便它们叠加在夸张的表面之上。 你还可以尝试添加具有更多你喜欢的配色方案的纵横或多方向山体阴影图层，以获得恰到好处的效果。...我在 Photoshop 中完成了我的地图，大量使用了 Cutout 过滤器。 ? 注：本文由点点GIS译自国外制图师希瑟·史密斯博文，如有谬误请指出 ?
在内容窗格中，选择地面 在功能区的外观选项卡上，使用垂直夸大控件。我把我的设置为5。 接下来，更令人兴奋的事情来了 打开目录窗格到门户选项卡。在Living Atlas 下，搜索高程。...在内容窗格的2D 图层类别中，将多边形添加到你的全局场景中。 你可以使用布局来确保多边形覆盖地图区域中的所有内容。...我最终得到了这样的东西 它使用透明颜色，因此不会隐藏下方的山体阴影地形。我选择这些颜色来尝试模仿沙质山谷、荒山的粉红色光芒以及更高山脉的白雪皑皑的山峰。 漂亮吧？ 但不要停在那里！...然后你就可以打开地图属性为场景（双击地图在内容窗格中），单击上照明选项卡，并指定日期和时间进行更剧烈的太阳角度。 在这之后，一切都在玩。尝试添加道路或湖泊等图层。...我在 Photoshop 中完成了我的地图，大量使用了 Cutout 过滤器。 注：本文由点点GIS译自国外制图师希瑟·史密斯博文，如有谬误请指出
现在我想开始在我的控制器中使用@getmapping，并想在localhost:8080/上执行GET请求时记录信息。...这是Controller类中的@bean，我想将其更改为@getmapping@Bean public CommandLineRunner run(RestTemplate restTemplate)...PE-1322’, fields= {storyPoints= ‘3’, issueType= ‘Story’, created= ‘2020-11-18T09:16:55.816+0000’}}] 我尝试将...INFO 36704 — [nio-8080-exec-2] o.s.web.servlet.DispatcherServlet : Completed initialization in 0 ms 在localhost
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