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在 Kubernetes 上使用 CUDA

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。...CUDA 驱动程序 开始之前，请确保您没有任何现有的 NVIDIA 驱动程序，可以使用以下命令卸载它们: sudo apt-get autoremove cuda* nvidia* nouveau* -...NVIDIA 设备插件 安装工作的 CUDA 驱动程序、设置 NVIDIA 容器工具包和将 containerd 配置为使用 NVIDIA 运行时环境，我们现在可以使用其 Helm chart 来应用...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。...在撰写本文时，我的完整家庭实验室配置可在 GitHub 上作为参考。

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在cuda中使用哈希表

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...来获取信息 创建CUDPP Handle CUDPPHandle 在每个cuda上下文都要建立一个 准备数据 准备两个unsigned int* 数组, 分别存放keys和values 也可以从一个std...,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...(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,

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【已解决】python安装pytorch时出现torch.cuda.is_available() = False的问题（图文教程）

本文摘要：本文已解决python安装pytorch时的torch.cuda.is_available() = False的问题，并总结提出了几种可用解决方案。...一、Bug描述 在我刚刚发的【2024保姆级图文教程】深度学习GPU环境搭建：Win11+CUDA 11.7+Pytorch1.12.1+Anaconda 深度学习环境配置 文章中（跳转链接：保姆级教程深度学习环境...） 在最后一步的时候出现了torch.cuda.is_available() = False的问题 截图如下： 当时快给我搞炸了，好不容易到最后一步了，那能怎么办，只能排查问题了。...7、系统权限问题：在某些情况下，权限问题可能会导致 CUDA 设备无法被访问。 8、CUDA 版本与 GPU 不兼容：安装的 CUDA 版本可能与你的 GPU 不兼容。...使用命令卸载安装的cpu版本： conda uninstall pytorch 然后重新安装下：去到这个地址下载：https://pytorch.org/get-started/locally/ 注意你可以使用

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使用Python写CUDA程序

使用Python写CUDA程序有两种方式： * Numba * PyCUDA numbapro现在已经不推荐使用了，功能被拆分并分别被集成到accelerate和Numba了。...例子 numba Numba通过及时编译机制（JIT）优化Python代码，Numba可以针对本机的硬件环境进行优化，同时支持CPU和GPU的优化，并且可以和Numpy集成，使Python代码可以在GPU...因此，这两种方式具有不同的应用： * 如果只是为了加速自己的算法而不关心CUDA编程，那么直接使用numba会更好。...* 如果为了学习、研究CUDA编程或者实验某一个算法在CUDA下的可行性，那么使用PyCUDA。...* 如果写的程序将来要移植到C/C++，那么就一定要使用PyCUDA了，因为使用PyCUDA写的kernel本身就是用CUDA C/C++写的。

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Pytorch 使用不同版本的cuda的方法步骤

cuda 与 cudatoolkit 的区别 　　在使用 Anaconda 安装 Pytorch 深度学习框架时，可以发现 Anaconda 会自动为我们安装 cudatoolkit，如下图所示。　　...故而，Anaconda 在安装 Pytorch 等会使用到 CUDA 的框架时，会自动为用户安装 cudatoolkit，其主要包含应用程序在使用 CUDA 相关的功能时所依赖的动态链接库。...若想要指定 Pytorch 使用的 cuda 版本，则首先需要设置 CUDA_HOME 环境变量，之后在PATH 中加入指定 cuda 版本的可执行目录，也就时 cuda_path/bin/ 目录。...事实上，上述输出的 cuda 的版本并不一定是 Pytorch 在实际系统上运行时使用的 cuda 版本，而是编译该 Pytorch release 版本时使用的 cuda 版本。　　...66).在进行 Pytorch 源码编译时，根目录下的 setup.py 会调用上述代码，确定编译 Pytorch 所使用的 cuda 目录和版本号，并使用获得的信息修改 torch/version.py

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小蛇学python（22）pytorch配置cuda实现GPU加速

深度学习如火如荼，使用普通的cpu来跑模型真的让人急死，就算最普通的垃圾显卡，只要支持cuda，就可以实现gpu加速，其速度至少是cpu的5倍。...本文就来讲述，在配置pytorch+cuda环境实现gpu加速时遇到的坑。 首先你应该检查一下自己电脑的显卡是否支持gpu加速，并且对应的cuda版本号是多少。...然后你可以在命令行中，输入如下两个命令，来分别验证cuda和cudnn是否成功。 nvcc -V ? CUDA成功.PNG nvidia-smi ?...cudnn成功.PNG 这些成功后，cuda方面的安装就结束了。接下来，验证你电脑里装的pytorch是否适合cuda。 运行一下代码来验证。...我发现我虽然卸载了torch1.0.1，但是其在D:/python/lib的路径下仍然还有一个文件夹torch，pycharm仍默认使用1.0.1版本。将其删除即可。

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LSTM：在Python中使用PyTorch使用LSTM进行时间序列预测

在我早些时候的文章中，我展示了如何运用Keras库并利用LSTM进行时间序列分析，以预测未来的股票价格。将使用PyTorch库，它是最常用的深度学习的Python库之一。...在你继续之前，假定你对Python编程语言有中级水平的熟练度，并且你已经安装了PyTorch库。此外，对基本的机器学习概念和深度学习概念的了解也会有所帮助。...如果你还没有安装PyTorch，你可以通过以下pip命令来安装。 $ pip install pytorch 复制代码 数据集和问题定义 我们将使用Seaborn库的内建数据集。...下一步是将我们的数据集转换成张量，因为PyTorch模型是使用张量进行训练的。为了将数据集转换为张量，我们可以简单地将我们的数据集传递给FloatTensor对象的构造函数，如下所示。...你可以使用任何序列长度，这取决于领域知识。然而，在我们的数据集中，使用12的序列长度是很方便的，因为我们有月度数据，一年有12个月。如果我们有每日数据，更好的序列长度是365，即一年中的天数。

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【2024保姆级图文教程】深度学习GPU环境搭建：Win11+CUDA 11.7+Pytorch1.12.1+Anaconda 深度学习环境配置

1.4 Pytorch和Python对应的版本 1.5 Pytorch和CUDA对应的版本 2、下载和安装CUDA 2.1 下载CUDA 我们去CUDA官网下载 ：https://developer.nvidia.com...然后CUDA的环境变量是默认帮我们设置好的，我们可以在命令行输入 nvcc --version查看看CUDA版本了。 3....安装Pytorch 4.1 查看对应版本 CUDA和Pytorch对应版本如下： Pytorch和Python版本： 根据 CUDA 11.7 版本查看 Pytorch对应版本为 12.1.1，然后根据...Pytorch12.1.1版本查看Python对应的版本为 >=3.7 到 <=3.10 ，可以使用Python3.8案例。...但是大家Anaconda可能没有使用国内的清华源，这里大家在cmd命令行中输入以下命令即可： conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn

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使用PyTorch时，最常见的4个错误

3)在.backward()之前忘记了.zero_grad()(在pytorch中)。4)将softmaxed输出传递给了期望原始logits的损失，还有其他吗？...在Python for循环中，当你输入如下: for item in iterable: do_stuff(item) 你有效地得到了这个： iterator = iter(iterable)...常用的错误 3: 忘记在.backward()之前进行.zero_grad() 当在 “loss”张量上调用 “backward” 时，你是在告诉PyTorch从loss往回走，并计算每个权重对损失的影响有多少...使用这个梯度，我们可以最优地更新权值。 这是它在PyTorch代码中的样子。最后的“step”方法将根据“backward”步骤的结果更新权重。...在backward的时候不使用zero_grad的一个原因是，如果你每次调用step() 时都要多次调用backward，例如，如果你每个batch只能将一个样本放入内存中，那么一个梯度会噪声太大，你想要在每个

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在Python中使用LSTM和PyTorch进行时间序列预测

参考链接： 在Python中使用LSTM和PyTorch进行时间序列预测 原文链接：http://tecdat.cn/?p=8145  顾名思义，时间序列数据是一种随时间变化的数据类型。...在本文中，您将看到如何使用LSTM算法使用时间序列数据进行将来的预测。 ...结论  LSTM是解决序列问题最广泛使用的算法之一。在本文中，我们看到了如何通过LSTM使用时间序列数据进行未来的预测。  ...参考文献  1.用于NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类  2.Python中利用长短期记忆模型LSTM进行时间序列预测分析 – 预测电力消耗数据  3.python在Keras...中使用LSTM解决序列问题  4.Python中用PyTorch机器学习分类预测银行客户流失模型  5.R语言多元Copula GARCH 模型时间序列预测  6.在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析

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PIL Image与tensor在PyTorch图像预处理时的转换

前言：在使用深度学习框架PyTorch预处理图像数据时，你可能和我一样遇到过各种各样的问题，网上虽然总能找到类似的问题，但不同文章的代码环境不同，也不一定能直接解决自己的问题。...这时，就需要就自身所出bug了解问题本身涉及的大致原理，依据报错的具体位置(要完整的看完bug信息，不要只看最后报错信息而不看中间调用过程)才能更快的精准解决自己的问题 一、原理概述 PIL(Python...Imaging Library)是Python中最基础的图像处理库，而使用PyTorch将原始输入图像预处理为神经网络的输入，经常需要用到三种格式PIL Image、Numpy和Tensor，其中预处理包括但不限于...而对图像的多种处理在code中可以打包到一起执行，一般用transforms.Compose(transforms)将多个transform组合起来使用。...肯定是需要tensor的图像操作传入的是PIL，因此在合适的位置前将PIL转换为tensor即可 解决方法从 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize

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【GPU 环境快捷部署】深度学习环境配置，一行命令搞定！

功能简介云端使用的GPU云服务器，深度学习环境包括GPU驱动、CUDA、cuDNN和相关的AI框架等，在活动页购买的机器，腾讯云提供以下两种方式部署，您可以根据需要选择：方式创建后环境可使用脚本部署的GPU...环境/AI环境执行命令活动页购买时默认安装GPU驱动操作系统：Ubuntu 18.04，Cent OS 7.5，Cent OS 7.6默认配置：CUDA11.2.2 + cuDNN8.2.1 + GPU...暂未验证默认配置：无，可使用脚本部署安装【AI环境】tf2.8.0_driver460_cuda11.2.2：TensorFlow 2.8.0 + Miniconda + OpenCV 4 + Python..._cuda11.4.3：Pytorch 1.9.1 + torchvision0.10.0 + Miniconda + OpenCV 4 + Python 3.8 + CUDA11.2.2 + cuDNN8.2.1...Notebook的访问地址，您可以根据需要选择本地或者远程访问图片6、如果您在使用过程中遇到问题，可以扫码加入微信群反馈图片GPU 课程学习在GPU服务器上搭建深度学习开发基础环境 - 课程介绍

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OSError: 找不到指定的模块Could not find cudart64_90.dll.

OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块/Could not find 'cudart64_90.dll'.如果你在使用Python开发时遇到了类似的错误消息，例如OSError...问题描述这个错误通常会出现在使用GPU加速的机器学习库，如TensorFlow或PyTorch等，尤其是在Windows操作系统上。...当我们在使用深度学习框架如TensorFlow时，通常会使用CUDA来加速计算。当我们在Windows系统上进行GPU加速时，可能会遇到找不到cudart64_90.dll的错误。...请注意，在实际应用中，你需要根据你的CUDA安装路径和Python环境进行相应的调整。 希望这个示例代码能够帮助你解决问题。...通过将cudart64_90.dll复制到系统路径中，可以让使用CUDA的应用程序或深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等能够找到并使用该库文件。

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PyTorch 最新安装教程（2021-07-27）

安装 PyTorch 6. 测试 7. Pycharm使用Anaconda创建的pytorch虚拟环境 后序 前言 万事开头难！ 这句话又一次被我验证。...输入以下内容： conda create -n PyTorch python=3.8 PyTorch是虚拟环境名字（可以随意设置），3.8 是python版本，都可以按自己需求改，一定要指定具体 python...注意：下载安装过程，可能因为某些原因，并不是很顺利，但遇到问题不要慌，另外网速一定要好，避免出现不必要的错误。...测试 打开 Anaconda prompt 命令窗口，激活环境，输入python，进入python开发环境中 import torch torch.cuda.is_available() True...Pycharm使用Anaconda创建的pytorch虚拟环境 请参考：Pycharm加载conda创建pytorch虚拟环境 & import torch报错问题解决 后序 安装过程如果您遇到相关问题

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从「根」上找出模型瓶颈！康奈尔AI联合创始人发文，从第一原理出发剖析深度学习

因为GPU预先需要知道所有执行的指令，并生成CUDA代码，所以无法在eager-mode下使用。而且并非所有的运算符融合都像pointwise操作符这么简单。...其他开销 代码中没有花在传输或计算tensor的时间都称为开销（overhead），比如花在Python解释器上的时间，花在PyTorch框架上的时间，花在启动CUDA内核（但不执行）的时间都是开销...现代深度学习模型通常都在进行大规模的计算操作，并且像PyTorch这样的框架是异步执行的。也就是说，当PyTorch正在运行一个CUDA内核时，它可以继续运行并在后面排起更多的CUDA内核。...另一种方法是使用PyTorch profiler。粉色线条显示了CPU内核与GPU内核的匹配情况。当GPU在等待CPU的开销时，就有很多空隙。 CPU比GPU运行得更快时空隙就少很多。...开销大部分都来自PyTorch等框架的灵活性，需要花费大量时间来「弄清该做什么」 比如当执行a+b时，需要三个步骤： 1. Python 需要查找 __add__ 在 a 上派发的内容 2.

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pycharm使用python_pytorch中文手册

本小节只讲如何通过pycharm使用pytorch，pytorch的详细安装点击这里https://blog.csdn.net/huang_shao1/article/details/82958551...anaconda的详细安装点击这里https://blog.csdn.net/huang_shao1/article/details/82958615 如图所示，我们编辑好了自己pytorch项目，想要使用...pycharm进行再编辑与再编译， 有时候会遇到下面的这种情况 显示没有torch模块，主要原因是Ubuntu系统种可能有多个python版本，我么再编译器中没有进行正确的配置 解决方法： 点击运行处的配置按钮...： edit configuration 然后选择我们安装pytorch模块对应的版本即可。...如果我电脑上含有pytorch的python版本可能是3.5将他选中之后点击ok即可 如果所示在进行编译已经可以正常运行了。

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