文章目录FashionMNIST数据集需求库导入、数据迭代器生成设备选择样例图片展示日志写入评估—计数器模型构建训练函数整体代码训练过程日志FashionMNIST数据集FashionMNIST（时尚MNIST）是一个用于图像分类的数据集，旨在替代传统的手写数字MNIST数据集。它由ZalandoResearch创建，适用于深度学习和计算机视觉的实验。FashionMNIST包含10个类别，分别对应不同的时尚物品。这些类别包括T恤/上衣、裤子、套头衫、裙子、外套、凉鞋、衬衫、运动鞋、包和踝靴。每个类别有6,000张训练图像和1,000张测试图像，总计70,000张图像。每张图像的尺寸为28x2
很简单，直接从https://pytorch-geometric.com/whl/中选择合适的版本图1选择合适的版本号，如本文，选择torch-1.10.0+cpu，后进入下一级页面图2按照python版本选择合适的版本号，比如本文是python3.8.0，所以选择cp38，又因为电脑安装的是window程序，显卡是amd的，所以选择torch_sparse-0.6.13-cp38-cp38-win_amd64.whl版本最后，通过pipinstall直接安装whl版本即可ps:如果遇到UserWarning:Errorcheckingcompilerversionforcl错误，直接在系统盘
事实上，只要按照官方文档的说明就可以完美安装。其中坑的地方在于conda的管理可能会导致下载的版本不符合你的要求（例如下载成了cpu版本、下载的cuda版本）而同样尝试使用源码编译以及其他方式下载库都会导致同样的问题，这里主要的原因是由于python的版本不对以及conda版本不对。这里先简单总结一下本人成功安装的步骤，再简单阐述一下其中的坑，请务必完整阅读后再进行安装。安装步骤由于pytorch3d对于conda的要求非常刁钻，!!!这里十分建议重新创建一个虚拟环境!!!官方链接此外，目前测试python3.11还不可用，python3.8有点老（不太推荐）condacreate-npyto
搭建深度学习虚拟环境（Anaconda）创建新的虚拟环境安装CUDA（11.6）安装cudnn（8.4.0.27）安装pytorch（1.13.1）在线安装离线安装安装torchvision（0.14.1）验证安装是否成功创建新的虚拟环境1.以管理员的身份打开AnacondaPrompt窗口：2.创建新的虚拟环境：condacreate-n环境名称python=x.x3.激活刚刚创建好的虚拟环境：condaactivate环境名称安装CUDA（11.6）1.右击鼠标打开NVIDIA控制面板，查看显卡支持的最高CUDA版本：2.Anaconda换清华镜像源，提高下载速度：condaconfig-
一、anaconda下载及安装下载地址：进入anaconda官网，Anaconda|TheWorld'sMostPopularDataSciencePlatform下载完成后点击安装就可以，具体操作如下： 第一个选项建议也勾选上，会在系统自动配置anaconda的环境。安装结束后，查看自己电脑环境变量是否配置成功，右击此电脑=》属性=》高级系统设置=》path 因为anaconda安装过程中只是justuser而不是所有用户，因此查看用户下path有没有这五个环境变量。D:\anacondaD:\anaconda\Library\mingw-w64\binD:\anaconda\Libr
在GPU虚拟化场景下Linux内核层一般需要二套driver，一套是是常规的VFdriver(比如amdgpu.ko、amdkfd.ko),另一套是PFdriver(比如gim.ko)用来sriov的初始化(SR-IOVextendedcapability)，vfid的配置等。其中PFdriver运行于Host侧，而VFdriver运行于虚拟化VM侧，gim.ko和amdkfd.ko/amdgpu.ko之间可以通过Mailbox和位于显存的Sharedmemory来进程通信，gru与PF通信通过gim.ko提供的sysfs接口，Host侧的管理员可以通过/etc/gim_config来指定gi
对象检测和语义分割是计算机视觉领域的两个重要任务。随着深度学习技术的不断发展，出现了很多流行的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe等。这些框架提供了丰富的神经网络模型和算法，方便开发者快速搭建和训练自己的模型。一、TensorFlowTensorFlow是谷歌开发的一个开源深度学习框架，具有高度的灵活性和可扩展性。TensorFlow提供了丰富的API和工具，方便开发者进行模型设计、训练和部署。TensorFlow支持CPU和GPU加速，可以在各种硬件平台上运行。在对象检测任务中，TensorFlow提供了一些流行的模型，如SSD、FasterR-CNN
前言：距离第一次安装深度学习的GPU环境已经过去了4年多（当时TensorFlow特别麻烦），现在发现安装pytorch的GPU版本还是很简单方便的，流程记录如下。安装步骤：步骤一：官网下载AnacondaFreeDownload|Anaconda直接下载最新版本到电脑里，并安装。步骤二：查询电脑的CUDAVersionwin+R然后输入cmd调出命令窗，输入nvidia-smi步骤三：确定电脑GPU的NVDIA型号。通过搜索找到”设备管理器”，再找到其中的“显示适配器”。 步骤四：更新NVIDIA驱动程序NVIDIA官网：https://www.nvidia.cn/ 选择对应的硬件环境 搜索
随着人工智能和图形处理需求的不断增长，多GPU并行计算已成为一种趋势。对于多GPU系统而言，一个关键的挑战是如何实现GPU之间的高速数据传输和协同工作。然而，传统的PCIe总线由于带宽限制和延迟问题，已无法满足GPU之间通信的需求。为了解决这个问题，NVIDIA于2018年推出了NVLINK，以提高GPU之间的通信效率。了解NVLINKNVLINK是一种专门设计用于连接NVIDIAGPU的高速互联技术。它允许GPU之间以点对点方式进行通信，绕过传统的PCIe总线，实现了更高的带宽和更低的延迟。NVLINK可用于连接两个或多个GPU，以实现高速的数据传输和共享，为多GPU系统提供更高的性能和效率
Shader相关优化众所周知，我们在unity里编写Shader使用的HLSL/CG都是高级语言，这是为了可以书写一套Shader兼容多个平台，在unity打包的时候，它会编译成对应平台可以运行的指令，而变体则是，根据宏生成的，而打包运行时，GPU会根据你设置的宏切换这些打包出来的代码，而不是我们书写那种只生成的一个Shader，这也是为了提高运行速度。如果你要查看实际运行的代码，可以使用RenderDoc等工具截帧查看实际运行的代码。可以在Shader上面查看当前生成的变体数量。优化Shader最主要的是优化Shader的算法，整理代码结构，减少冗余。使用最精简，运行效率最高的代码来实现我们
