不知道有没有小伙伴出现过这样的困扰？笔记本电脑打开任务管理器后，发现自己的游戏本明明是独立显卡，比如我的RTX4060，特别是在跑深度学习模型时，指定device为cuda:0，进程中显示独显GPU1没什么利用率，而核显一直在很高的利用？甚至代码还会报错，提示没有可用的CUDA？其实，笔记本电脑和台式机的工作模式不完全一样。台式机：是独立显卡加载完图像，直接送到显示器；而笔记本会是：独立显卡–>核显–>最后才会到显示器。那这样的话，你的爱机的性能当然受影响啦！我自己的拯救者Y9000P买回来就是觉得哪里不丝滑，原来问题就出在这里。在LEGIONZONE中开启独显直连功能后（每个品牌的不一样）：
文章目录前言一、下载Docker以及安装二、安装WSL21.wsl22.安装Linux子系统。3.MobaXterm(可选，我只是感觉操作更方便)4.docker配置ubuntu20.04LTS三、GPU的使用1.显卡驱动下载2.CUDAForWSL3.GPU测试及问题处理总结前言本文主要记录win10系统上Docker使用GPU的全部过程。对于原理不做解释，只是实操。一、下载Docker以及安装Docker下载地址：docker官网下载地址下载完成：启用hyper-v：微软官方教程。因为我的是win10专业版，所以直接有hyper-v。win10家庭中文版没有hyper-v的话可以参考官方教
一、V7效果真的的v587，识别率和速度都有了极大的提升，这里先放最新鲜的github链接：https://github.com/WongKinYiu/yolov7二、v7的训练我这里就不做过多的赘述了，这里主要是进行讲解怎么把.pt文件转为onnx和后续的推理问题： 2.1首先是pip的版本非常重要，博主亲自测试了，发现确实只有对应版本，ONNX才能成功，以至于后续的onnxruntime才能正常的ReadLoad~~pipinstallonnx==1.12.0pipinstallonnx-simplifier==0.4.0pipinstallcoloredlogs==15.0.1pipin
国庆假期，赶上疫情，因此只能在家学习了。之前有一些很酷的想法，在CPU上计算效率不够，无法应用到工程中，但在GPU上有对应的解决方案，因此趁此机会，学习一下GPU编程的相关基础知识。正好，之前大概是19年，为了解决板材缺陷分类问题，自己购置了一张RTX2060显卡，使用开源yolov3框架。但调用的都是别人写好的库，真正的GPU编程还没有接触过。本文主要是记录一下学习GPU编程的过程，在一到两天的时间里，对GPU编程思想有一个大概的认识，为将来深入学习打下基础，也对GPU编程可以解决的问题边界有一个认知，不被讲PPT的忽悠。本文使用的显卡是Nvidia,编程语言是CUDA。历史背景GPU是计算
每次从github上安装项目对应的库，利用requirements.txt安装很容易出现版本不对应的情况，尤其是将torch的gpu版本安装成cpu。这里记录一些查看版本的指令和离线安装的方法，就不用每次百度啦！（注：其他库的离线安装也可以用同样的方法，只需要去相应的网站下载wheel即可）1.首先查看torch版本（指令最好在终端一行一行地输入）activatepytorch#进入环境pythonimporttorchprint(torch.__version__)#查看torch版本print(torch.cuda.is_available())#查看cuda能用吗如果版本
Android开发者模式的选项中有一项叫“停用HW叠加层”，这个选项使能之后，系统所有的UI合成都会全部强制GPU去完成，HWC不再参与合成，需求来源就是默认要使能该功能，即禁用HW叠加，具体实现如下：diff--gita/src/com/android/settings/FallbackHome.javab/src/com/android/settings/FallbackHome.javaindexe3944a65c6..5e7e0cae59100644---a/src/com/android/settings/FallbackHome.java+++b/src/com/android/s
solidworks打开大型装配体特别卡。跑不满内存、CPU、GPU。我的配置是11代i5低压U，16G内存，关闭OpenGL功能后，如斯顺滑。以下转自知乎。出现这种情况是由于电脑Inter显卡强制打开OpenGL功能，可以在注册表中修改参数以关闭。具体操作如下：1、鼠标放在桌面“开始”图标，点击右键。2、在弹出的菜单中，点击“运行”3、输入“regedit”。4、点击“确定”。5、在左侧找到“HKEY_CURRENT_USER\Software\SolidWorks\SolidWorks2012\Performance\Graphics\Hardware\Intel”路径。6、接着点击右侧的
使用KaggleGPU资源免费体验StableDiffusion开源项目前言相关介绍StableDiffusionKaggle开源项目编辑并复制项目运行项目打开网址，即可体验参考前言由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。更多精彩内容，可点击进入YOLO系列专栏或我的个人主页查看YOLOv5：添加SE、CBAM、CoordAtt、ECA注意力机制YOLOv5：yolov5s.yaml配置文件解读、增加小目标检测层YOLOv5：IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoUYOLOv7训练自己的数据集（口罩检测）YOLOv8训练自己的数据集（足球检测）玩转JetsonNano（五）：Ten
【深度学习】多卡训练__单机多GPU详解（torch.nn.DataParallel、torch.distributed）文章目录【深度学习】多卡训练__单机多GPU详解（torch.nn.DataParallel、torch.distributed）1.介绍2.单机多GPUの方法2.1方法1：torch.nn.DataParallel2.1.1API2.1.2特点2.1.3例子与解释2.1.4说明2.2方法2：torch.nn.parallel.DistributedDataParallel2.2.1API2.2.2注意事项2.2.3主要代码（可以参照改成自己的）2.2.4对比3.单机多卡训
1.首先需要确认是否成功安装cuda，代码见图一；打印结果如图二所示。 图一 图二 2.如果未安装成功可以自行搜索，不麻烦；安装成功后需要分三步设置使用GPU，以简单的softmax分类器为例：a.导入os模块importos#指定参与运算的显卡为GPU1，这个需要自己进系统管理器查看自己的显卡是GPU序号os.environ['CUDA_LAUNCH_BLOCKING']='1'b.将模型放进GPU中运算。 c.更改训练、测试两个步骤，使用GPU运算。
