文章目录1.介绍1.1多GPU训练的命令1.2查看GPU状态pytorch多GPU训练启动方式项目代码2.代码讲解2.1单GPU训练训练参数说明训练脚本2.2多GPU训练训练参数说明主函数介绍3.训练时间对比4.源码1.介绍pytorch多GPU并行训练原理介绍，参考我之前的博客:pytorch中使用多GPU并行训练。1.1多GPU训练的命令（1）指定使用GPU：0运行脚本方式1：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0python***.py方式2：在python脚本文件中添加如下内容进行指定importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"如果
目录1.文章主要内容2.租用AutoDL服务器详细教程2.1注册AutoDL账号，并申请学生认证(学生认证有优惠，如果不是学生可以忽略此点)2.2算力市场选择GPU，并选择初始化配置环境2.3控制台参数解析，并使用相关参数登录Xftp(Windows与Linux跨平台传输软件，很关键)2.3.1控制台参数解析2.3.2Xftp下载以及配置3.使用Pycharm软件远程连接服务器，并训练模型(以Yolov5项目为例)3.1Pycharm配置服务器参数，远程连接服务器3.2配置pytorch和yolov5所需环境，以守护进程训练模型4.本篇总结1.文章主要内容 本篇博客主要涉及两个主体内容。
目录1.文章主要内容2.租用AutoDL服务器详细教程2.1注册AutoDL账号，并申请学生认证(学生认证有优惠，如果不是学生可以忽略此点)2.2算力市场选择GPU，并选择初始化配置环境2.3控制台参数解析，并使用相关参数登录Xftp(Windows与Linux跨平台传输软件，很关键)2.3.1控制台参数解析2.3.2Xftp下载以及配置3.使用Pycharm软件远程连接服务器，并训练模型(以Yolov5项目为例)3.1Pycharm配置服务器参数，远程连接服务器3.2配置pytorch和yolov5所需环境，以守护进程训练模型4.本篇总结1.文章主要内容 本篇博客主要涉及两个主体内容。
北京超级云计算中心（北京超算云）是一个很不错的训练深度学习模型的平台（主要是可以白嫖200元的GPU算力资源），官网连接。申请账号现在应该还送200元（我申请使用的是GPU服务器）。在官网中填写申请信息，然后等着客户经理给你打电话，然后把你的需求说清楚，第二天就能拿到账号了！！注意：注册好的账号和平台使用说明，会通过邮箱发送给你。一、拿到账号之后，开始进行如下操作：①在官网下载并安装PC客户端，安装好并登录自己的账号，如图所示②点击SSH软件登陆——>点击连接③出现此界面表示登陆成功。（此界面开头的一段文字简单的告诉了用户北京超算云的使用规则）二、上传需要训练的模型的文件夹①首先先要在自己的电
北京超级云计算中心（北京超算云）是一个很不错的训练深度学习模型的平台（主要是可以白嫖200元的GPU算力资源），官网连接。申请账号现在应该还送200元（我申请使用的是GPU服务器）。在官网中填写申请信息，然后等着客户经理给你打电话，然后把你的需求说清楚，第二天就能拿到账号了！！注意：注册好的账号和平台使用说明，会通过邮箱发送给你。一、拿到账号之后，开始进行如下操作：①在官网下载并安装PC客户端，安装好并登录自己的账号，如图所示②点击SSH软件登陆——>点击连接③出现此界面表示登陆成功。（此界面开头的一段文字简单的告诉了用户北京超算云的使用规则）二、上传需要训练的模型的文件夹①首先先要在自己的电
文中图片大部分来自NVIDIA产品白皮书TODO：英伟达显卡型号梳理目录：一、NVIDIAGPU的架构演变历史二、Tesla架构三、Fermi架构四、Kepler架构五、Maxwell架构六、Pascal架构七、Volta架构八、Turing架构九、Ampere架构十、Hopper架构一、NVIDIAGPU的架构演变历史和基本概念[1]截止2021年，发布时间离我们最近的8种NVIDIAGPU微架构是：Tesla (特斯拉)Fermi（费米）Kepler（开普勒）Maxwell（麦克斯韦）Pascal（帕斯卡）Volta（伏特）Turing（图灵）Ampere（安培）Hopper（赫柏）NVI
文中图片大部分来自NVIDIA产品白皮书TODO：英伟达显卡型号梳理目录：一、NVIDIAGPU的架构演变历史二、Tesla架构三、Fermi架构四、Kepler架构五、Maxwell架构六、Pascal架构七、Volta架构八、Turing架构九、Ampere架构十、Hopper架构一、NVIDIAGPU的架构演变历史和基本概念[1]截止2021年，发布时间离我们最近的8种NVIDIAGPU微架构是：Tesla (特斯拉)Fermi（费米）Kepler（开普勒）Maxwell（麦克斯韦）Pascal（帕斯卡）Volta（伏特）Turing（图灵）Ampere（安培）Hopper（赫柏）NVI
文章目录前言一、准备工作二、CPU版本三、GPU版本四、编译好的.whl文件（CPU和GPU）以及bazel压缩包总结前言MediaPipe是一款由GoogleResearch开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架，可以直接调用其API完成目标检测、人脸检测以及关键点检测等。本文将详细介绍MediaPipe在嵌入式平台JestonNano上的安装与使用。由于GPU版需要更改许多文件，打开文件，“CTRL+F"可以搜索文件。一、准备工作1、下载MediaPipegitclone-bv0.8.5https://github.com/google/mediapipe2、安装官方编译器bazel4.0
文章目录前言一、准备工作二、CPU版本三、GPU版本四、编译好的.whl文件（CPU和GPU）以及bazel压缩包总结前言MediaPipe是一款由GoogleResearch开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架，可以直接调用其API完成目标检测、人脸检测以及关键点检测等。本文将详细介绍MediaPipe在嵌入式平台JestonNano上的安装与使用。由于GPU版需要更改许多文件，打开文件，“CTRL+F"可以搜索文件。一、准备工作1、下载MediaPipegitclone-bv0.8.5https://github.com/google/mediapipe2、安装官方编译器bazel4.0
一、docker的概念原理参考资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/81693661 https://www.zhihu.com/question/506867139 https://blog.csdn.net/weixin_44751294/article/details/123191429 看过上面两个链接，就对docker是什么作用，怎么用有个大概的了解。简单摘要一些对我来说比较重要的点如下：（1）docker可以让环境配置变得简单，在多人同时使用一台服务器或者时不时换电脑换机器所有的包时都很有用（2）docker可以看
