cpu没报错，换gpu就报错。以下是一些踩坑：坑1：要指定gpu，可以在importtorch之前指定gpu。model=LlamaForCausalLM.from_pretrained(model_path,trust_remote_code=True).to(device)报错: RuntimeError('Expectedalltensorstobeonthesamedevice,butfoundatleasttwodevices,cuda:6andcuda:0!(whencheckingargumentforargumentindexinmethodwrapper_CUDA__inde

    最近训练模型跑代码需要用到nvidia的cuda架构加速，结果网上几乎找不到什么能直接解决问题的教程，最后东拼西凑了几个小时才搭建完成，所以想整理出这篇集百家之精华的教程，防止自己以后太久不用忘记了。    首先的先知道配置好这些环境需要准备好哪些东西：带有英伟达显卡的电脑（不是英伟达的也不会来找cuda吧，hh）gpu版的pytorch（pip直接下的都是cpu版的，所以用不了）适配显卡的cuda架构一、安装CUDA1、了解CUDA版本  桌面右键打开nvidia控制面板->点击左下角系统信息->点击组件，查看第三行产品名称，为自己电脑所能兼容的最高的cuda版本（如我的电脑最高能兼

目录1、实验目的2、实验内容3、实验过程题目一①代码②实验结果③常见错误 题目二：①代码②实验结果题目三 ①代码②实验结果4、实验小结&讨论题1、实验目的        掌握TensorFlow低阶API，能够运用TensorFlow处理数据以及对数据进行运算。2、实验内容        ①实现张量维度变换，部分采样等；        ②实现张量加减乘除、幂指对数运算；        ③利用TensorFlow对数据集进行处理。3、实验过程题目一        加载波士顿房价数据集，并按照以下要求选择属性、计算并绘图。(20分)        ⑴ 以二维数组的形式显示属性NOX、RM和LSTA

前言前段时间升级了windows台式机，由于双系统实在过于麻烦，而且现在wsl2已经很成熟了，可以带来比较好的windows上的开发体验，但是在环境准备过程中还是有不少坑的，更具网上的资料和官方文档整理一下,该文档仅代表win11的环境，win10是否适用不清楚系统环境硬件12thGenIntel(R)Core(TM)i7-12700KF32G3600RTX3070ti系统Windows1121H2WSL2Ubuntu2004WSL2Install开启Windows功能：系统设置->应用->可选功能->最下边的「更多Windows功能」->找到并勾选「Hyper-V」和「适用于Linux的Wi

相关阅读CUDAChttps://blog.csdn.net/weixin_45791458/category_12530616.html?spm=1001.2014.3001.5482    第一百篇博客，写点不一样的。     当核函数在主机端被调用时，它会被转移到设备端执行，此时设备会根据核函数的调用格式产生对应的线程(thread)，并且每个线程都执行核函数指定的语句。    CUDA提供了线程的层次结构以便于组织线程，自顶而下可以分为线程格、线程块和线程。由一个内核启动的所有线程统称为一个线程格(grid)，同一线程格中的所有线程共享相同的全局内存空间。一个线程格由多个线程块(blo

目录解决ImportError:cannotimportname‘adam‘from‘tensorflow.python.keras.optimizers‘简介错误原因解决方案TensorFlow1.x版本TensorFlow2.x版本更新TensorFlow版本结论Adam优化器简介Adam优化器的原理解决ImportError:cannotimportname‘adam‘from‘tensorflow.python.keras.optimizers‘简介在使用TensorFlow进行深度学习时，经常会遇到一些错误。其中一个常见的错误是​​ImportError:cannotimportna

为什么torch.cuda.is_avaliable总是False原因说明解决办法方法一（较为方便）方法二参考的大神连接：安装pytorch报错torch.cuda.is_available()=false的解决方法巨坑之默认的安装源为清华源原因说明之前因为conda本身的安装源速度并不是很快，故将默认的安装源换成了清华源，本身也觉得没有任何问题，但是在安装pytorch的时候出现了难以发现的错误。如下图：从pytorch的官网下载自己所需要的版本，然后复制了最后一行的下载命令，下载的时候因为默认源为清华源，很顺畅，得劲。下载完，进行测试的时候，怎么都不行。测试代码为(linux下的代码)：先

我有一个用TensorFlow编写的代码，该代码在CPU上运行，并且运行良好。我正在转移到具有GPU的新机器上，并在新机器上运行代码，但是训练速度并没有提高预期（几乎需要同一时间）。我知道TensorFlow会自动检测GPU并在其上运行操​​作（https://www.quora.com/how-do-i-automational-put-all-my-compoint-in-a-a-gpu-in-in-in-tensorflow）＆amp;（（https://www.tensorflow.org/tutorials/using_gpu).我是否必须更改代码才能使其在GPU上手动运行操作（现在

在运行程序时有时候会需要查看资源占用，以方便部署在其他服务器上时进行参考。以下是总结了我在linux上查找程序进程资源的两种方法（cpu和gpu都有）。CPU1.查找进程号如果进程较多，输入ps-ef|grep+指令关键词进行搜索。如果运行的是python程序，可以输入ps-ef|greppython3比如我想查找所有指令中含hello关键词的进程，输入：ps-ef|grephello输出示例：user5258475914013:22pts/900:00:00dockerrun-it-p8887:8887image_hello:v1user 1234512345013:21pts/400:00

对于深度学习初学者来说，JupyterNoteBook的脚本运行形式显然更加友好，依托Python语言的跨平台特性，JupyterNoteBook既可以在本地线下环境运行，也可以在线上服务器上运行。GoogleColab作为免费GPU算力平台的执牛耳者，更是让JupyterNoteBook的脚本运行形式如虎添翼。本次我们利用Bert-vits2的最终版Bert-vits2-v2.3和JupyterNoteBook的脚本来复刻生化危机6的人气角色艾达王(adawong)。本地调试JupyterNoteBook众所周知，GoogleColab虽然可以免费提供GPU让用户用于模型训练和推理，但是每一