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pytorch中 gpugpugpucpu 在load时相互转化操作

经查阅发现原来是训练模型时使用的GPU卡和加载时使用的GPU卡不一样导致的。个人感觉,因为pytorch的模型中是会记录有GPU信息的,所以有时使用不同的GPU加载时会报错。 解决方法 gpu之间的相互转换。即,将训练时的gpu卡转换为加载时的gpu卡。 torch.load(‘modelparameters.pth’, map_location={‘cuda:1′:’cuda:0’}) # gpu 1 — gpu 0 当然,你也可以直接将加载模型时使用的 gpu卡改为和训练时的一样。 但在多人使用一个服务器时,你想用的gpu卡已被使用,就需按上面方法转换gpu

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使用Tensorflow-GPU禁用GPU设置(CPUGPU速度对比)

禁用GPU设置 # 在import tensorflow之前 import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1' CPUGPU对比 显卡:GTX 1066 GPU ? 简单测试:GPU比CPU快5秒 补充知识:tensorflow使用CPU可以跑(运行),但是使用GPU却不能用的情况 在跑的时候可以让加些选项: with tf.Session(config=tf.ConfigProto (allow_soft_placement=True, log_device_placement=True)) 其中allow_soft_placement能让tensorflow遇到无法用GPU跑的数据时 以上这篇使用Tensorflow-GPU禁用GPU设置(CPUGPU速度对比)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    使用 GPU-Operator KubeSphere 简化深度学习训练监控 GPU

    本文将从 GPU-Operator 概念介绍、安装部署、深度训练测试应用部署,以及在 KubeSphere 使用自定义监控面板对接 GPU 监控,从原理到实践,逐步浅析介绍实践 GPU-Operator 创建 KubeSphere GPU 自定义监控面板 KubeSphere 3.0 提供了自定义监控支持用户像 Grafana 一样更加灵活地自定义监控指标面板,只需要简单地配置以下几个步骤,便可顺利完成对 Nvidia k8s-device-plugin GPU-Operator 方案对比? 相结合的方案来监控 GPU,请问这个方案 GPU-Operator的方案相比,孰优孰劣一些? 答:个人认为 GPU-Operator 更简单易用,其自带 GPU 注入能力不需要构建专用的 OS,并且支持节点发现可插拔,能够自动化集成管理 GPU 所需的 NVIDIA 设备组件,相对来说还是很省事的

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    CPUGPU的区别

    我们学习GPU编程,肯定都是要有CPU编程的基础,不可能连C都不会就直接学习GPU,因此,我们这一节就来讲一下CPUGPU的不同,可以让大家更好的了解GPU编程。 image-20200818121933943   再来看GPU的架构,从下图可以看出,GPU中缓存只占了很小的一部分的空间,绝大多数的空间都被计算单元SMX占用,因此GPU更适合用来做运算。 ? 为了能执行不同的任务,CPU将在任务任务之间进行快速的上下文切换。 而GPU对这种失速状态的处理就很好,GPU采用的是数据并行的模式,它需要成千上万个线程,从而实现高效的工作。它利用有效的工作池来保证一直有事可做,不会出现闲置状态。 CPU遵循缓存一致性,而GPU不是,这一点在上一节“GPU内存深入了解”中有讲,这里不多赘述。

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    GPUCPU的区别

    看了好多,觉得下面这个介绍才是我想要的以及能看明白的,CPU和GPU的设计区别CPU和GPU之所以大不相同,是由于其设计目标的不同,它们分别针对了两种不同的应用场景。 从上图可以看出: Cache, local memory: CPU > GPU Threads(线程数): GPU > CPU Registers: GPU > CPU 多寄存器可以支持非常多的 尽可能多的分配多的Threads.通常来看GPU ALU会有非常重的pipeline就是因为这样。 所以CPU擅长逻辑控制,串行的运算。 和通用类型数据运算不同,GPU擅长的是大规模并发计算,这也正是密码破解等所需要的。所以GPU除了图像处理,也越来越多的参与到计算当中来。 总而言之,CPU和GPU因为最初用来处理的任务就不同,所以设计上有不小的区别。而某些任务和GPU最初用来解决的问题比较相似,所以用GPU来算了。

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    GPU编程(三): CPUGPU的矩阵乘法对比

    前言 在上一篇的最后, 我提到了一个矩阵乘法, 这次CPU进行对比, 从中可以很明显GPU在并行计算上的优势. ---- 计时函数 在贴出代码之前, 来看下我常用的计时函数, 可以精确到微秒级 结果图 gpu是gt750m, cpu是i7-4700mq. 其实cpu是比gpu好很多的, 但是并行计算上gpu的优势依旧明显. ---- 最后 喜欢记得点赞哦, 有意见或者建议评论区见~ ----

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    python查看显卡gpu信息

    nvidia-ml-py/#history 现阶段pip安装的命令为: sudo pip install nvidia-ml-py  具体实例 import pynvml pynvml.nvmlInit() # 这里的1是GPU

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    CPUGPU区别大揭秘

    CPUGPU区别大揭秘 图片来自nVidia CUDA文档。其中绿色的是计算单元,橙红色的是存储单元,橙黄色的是控制单元。    所以CPU擅长逻辑控制和通用类型数据运算不同,GPU擅长的是大规模并发计算,这也正是密码破解等所需要的。所以GPU除了图像处理,也越来越多的参与到计算当中来。    想要理解GPUCPU的区别,需要先明白GPU被设计用来做什么。现代的GPU功能涵盖了图形显示的方方面面,我们只取一个最简单的方向作为例子。    把这八个点转一下,就是进行八次向量矩阵的乘法而已。这种计算并不复杂,拆开来看无非就是几次乘积加一起,就是计算量比较大。八个点就要算八次,2000个点就要算2000次。 总而言之,CPU和GPU因为最初用来处理的任务就不同,所以设计上有不小的区别。而某些任务和GPU最初用来解决的问题比较相似,所以用GPU来算了。

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    安装卸载tensorflow-gpu

    安装到Anaconda: 安装:pip install tensorflow-gpu==1.2.1 pip uninstall tensorflow-gpu==1.2.1 安装卸载keras同样: 安装

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    GPU加速——OpenCL学习实践

    在今天,大多数大中小型超算中心中都有GPU的身影。 OpenCL的设计借鉴了CUDA的成功经验,并尽可能地支持多核CPU、GPU或其他加速器。OpenCL不但支持数据并行,还支持任务并行。同时OpenCL内建了多GPU并行的支持。 这个操作包含主机设备间、设备内的数据拷贝内核执行。命令提交到命令队列中,命令队列把需要执行的命令发送给设备。 三 工作项布局函数 理解两个概念:工作项工作组。 某个学校高一的年级,这个年级当中会有多个班级,我们假设班级个数为8。 cl_int *errcode_ret) 示例demo:将GPU上的数据映射到CPU内存,再将CPU上的内存映射回GPU

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    Caffe(含GPU)安装测试

    为了让更多的人少走弯路,网上也有很多教程,我自己来写一下我以前安转的过程遇到的问题,可以给那些初学者一些建议,希望采纳,如有不对之处,望指正,谢谢! 所需依赖项: sudo apt-get install -y python-numpy python-scipy python-matplotlib python-sklearn python-skimage python-h5py python-protobuf python-leveldb python-networkx python-nose python-pandas python-gflags Cython examples/mnist/create_mnist.sh %训练Le-net 5 %注意如果是使用CPU模式的话,需要修改目录下的lenet_solver.prototxt文件,将 %solver_mode:GPU 再次感谢福跃的帮助支持。

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    Python ONNX-GPU 使用记录

    本文记录Python 平台 ONNX-GPU 相关内容。 支持Linux和Windows平台CPU和GPU运算,对mac和手机终端也有相应支持。 ONNX运行时不同的硬件、驱动程序和操作系统兼容,并通过在适用的情况下利用硬件加速器以及图形优化和转换提供最佳性能。 在Python下安装,GPU版: pip install onnxruntime-gpu 版本要求 onnxonnxruntime版本关系 官方链接:https://github.com/microsoft down to 1.2 8 1 3 Windows 10 1903+ 0.1.5 0.1.4 1.3 down to 1.2 8 1 3 Windows 10 1809+ onnxruntime

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    ·PyTorch如何使用GPU加速(CPUGPU数据的相互转换)

    [开发技巧]·PyTorch如何使用GPU加速(CPUGPU数据的相互转换) 配合本文推荐阅读:PyTorch中Numpy,TensorVariable深入理解转换技巧 1.问题描述 在进行深度学习开发时 在PyTorch中使用GPU和TensorFlow中不同,在TensorFlow如果不对设备进行指定时,TensorFlow检测到GPU就会把自动将数据运算转移到GPU中。 本文在数据存储的层面上,帮大家解析一下CPUGPU数据的相互转换。让大家可以掌握PyTorch使用GPU加速的技巧。 当可以使用GPU,我们不想使用,可以直接赋值use_gpu = False 我们在进行转换时,需要把数据,网络,损失函数转换到GPU上 1.构建网络时,把网络,损失函数转换到GPU上 model = : loss = loss.cpu() acc = acc.cpu() 进一步的对数据操作可以查看笔者这篇博文:[开发技巧]·PyTorch中Numpy,TensorVariable深入理解转换技巧

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    CUDA编程之认识CPUGPU

    CPU vs GPU ? CPU vs GPU CPU ? GPU架构示意图 GPU是一种高吞吐的设计,有大量的ALU cache很小;缓存的目的不是保存后面需要访问的数据的,这点和CPU不同,而是为thread提高服务的 没有复杂的控制逻辑,没有分支预测等这些组件 CPU+GPU异构 GPU使用CUDA、OpenCL等,CPU使用C/C++等(主机设备模型) CPU 顺序执行、控制GPU、多核及SSE/AVX技术(CPU主机端——主要用于控制调度) GPU 执行数据并行代码 (GPU设备端——主要用于并行的计算) ? GPU异构编程模型 主流的GPU异构编程: AMD (OpenCL) 不支持CUDA,主要通过OpenCL开发 NVDIA (CUDA/OpenCL) 相比于OpenCL,CUDA更容易使用,效率也更高

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    CUDA学习笔记-CPUGPU交互

    这个图是GPU通过锁页内存直接访问CPU的内存空间 ? 这个东西我有点不太明白 ---- 好像是这么个意思,就是CPU和GPU调试想操作这快内存该怎么办.缓存区的内在运行方式是如何的? 我看了很久的书也没有看懂.先GPU把要操作内存的这些命令(有很多)先存储起来.CPU将这些GPU的这些命令写入到一个供GPU命令消耗的缓冲区.在这个区域里面.GPU先运行以前缓存进来的命令.这个命令缓存区内的命令的状态都不太一样 ,命令的前缘由CPU 构建此时没有准备好供GPU来执行.中间的命令已经Ok了.直接GPU就可以执行. ? 然后在一个CUDA的程序运行的期间,CPU要执行几千个机器周期 ---- 上面的图是说了两种程序的受限的情况.就是CPU等GPU还是GPU等CPU.在未来写程序的时候,如果知道是什么受限型的程序未来的优化空间就很大 以上的说明都是CPU和GPU按照并发运行的 ---- 在下节我会讲到加速比等问题~会有一点学术的味道哦! ----

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    python 虚拟环境构建 & GPU环境

    GPU/python环境配置验证。 (1)GPU加速型实例安装NVIDIA GPU驱动及CUDA工具包:https://support.huaweicloud.com/usermanual-ecs/zh-cn_topic_0149470468 .html#ZH-CN_TOPIC_0149470468__section1034245773916 (2)华为云linux服务器部署TensorFlow-gpu全攻略:https://www.cnblogs.com export CUDA_HOME=/usr/local/cuda (5)source ~/.bashrc (6)创建虚拟环境: conda create -n py37 python :pip install tensorflow-gpu==1.13.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple (9)测试: import

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    python调用英伟达GPU加速方法

    调用GPU的本质其实是调用CUDA的dll 如果你对CUDA编程不熟悉,可以参考CUDA并行编程概述 生成CUDA dll 调用显卡的方法是调用CUDA的dll,因此首先要使用CUDA生成dll 下面是示例

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    Python实现GPU加速的基本操作

    CUDA的线程GPU从计算逻辑来讲,可以认为是一个高并行度的计算阵列,我们可以想象成一个二维的像围棋棋盘一样的网格,每一个格子都可以执行一个单独的任务,并且所有的格子可以同时执行计算任务,这就是GPU 但是从第二次运行调用开始,就不需要重新编译,这时候GPU加速的效果就体现出来了,运行结果如下: $ python3 gpu_add.py The error between numba and numpy 总结概要 本文针对于Python中使用Numba的GPU加速程序的一些基本概念和实现的方法,比如GPU中的线程和模块的概念,以及给出了一个矢量加法的代码案例,进一步说明了GPU加速的效果。 需要注意的是,由于Python中的Numba实现是一种即时编译的技术,因此第一次运算时的时间会明显较长,所以我们一般说GPU加速是指从第二步开始的运行时间。 对于一些工业和学界常见的场景,比如分子动力学模拟中的系统演化,或者是深度学习量子计算中的参数优化,都是相同维度参数多步运算的一个过程,非常适合使用即时编译的技术,配合以GPU高度并行化的加速效果,能够在实际工业和学术界的各种场景下发挥巨大的作用

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    Python CUDA 编程 - 3 - GPU编程介绍

    GPU编程 GPU编程CPU编程的思考角度不尽相同,举皮皮鲁老师的一个例子: 以加法计算为例,CPU就像大学数学教授,GPU就像几千个小学生,现在需要不借助外界,只通过纸笔,对2000个数字进行加法计算 主机设备 在CUDA中,CPU和主存被称为主机(Host),GPU和显存(显卡内存)被称为设备(Device),CPU无法直接读取显存数据,GPU无法直接读取主存数据,主机设备必须通过总线(Bus) GPU程序CPU程序的区别 CPU程序 初始化。 CPU计算。 得到计算结果。 GPU程序 初始化,并将必要的数据拷贝到GPU设备的显存上。 CPU调用GPU函数,启动GPU多个核心同时进行计算。 CPUGPU异步计算。 参考资料 https://lulaoshi.info/gpu/python-cuda/cuda-intro.html

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    CPUGPU、VCU的关系愈加“微妙”

    依赖CPU的GPU和VCU为什么会有替代CPU的势头?芯片巨头互联网巨头间的竞合关系,是如何加深的? 英伟达首席执行官黄仁勋称基于Grace的系统英伟达GPU紧密结合,性能将比目前最先进的NVIDIA DGX系统(在x86 CPU上运行)高出10倍。 CPUGPU、VCU更加微妙的竞合关系 — 既有自研的Arm CPU,也支持x86 CPU,让英伟达CPU巨头间的竞合关系中竞争的成分更高。 在PC时代,芯片巨头间的竞争,是CPU公司或者GPU公司之间的竞争,CPUGPU公司以合作为主旋律。 不要忽略,无论是芯片巨头们之间的竞争,还是芯片巨头互联网巨头们之间关系的变化,本质上除了市场和应用变化的驱动,还有成熟的芯片产业链,包括成熟的设计工具、IP、代工厂和封装,很大程度降低了GPU公司设计

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