?个人主页：@与自己作战?作者简介：CSDN@博客专家、CSDN@大数据领域优质创作者、CSDN@内容合伙人、阿里云@专家博主?希望大佬们多多支持，携手共进?如果文章对你有帮助的话，欢迎评论?点赞?收藏?加关注⛔如需要支持请私信我，?必支持文章目录一、MySQL创建superset用户1、创建superset用户二、superset配置1、修改config.py配置2、更新元数据3、创建管理员账号4、初始化
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本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。马斯克入局AIGC大战，紧急抢购约1万张GPU！什么概念？特斯拉最强超算Dojo也不趁这么多。Dojo在2022年升级后公布的数据是7360块A100，虽然这次买的什么型号还不清楚，但光从数量来说也足够恐怖。据BusinessInsider消息，这1万显卡是买给推特的。爆料者称，推特版GPT已在准备中，而且推特本身就拥有海量数据，存在一定优势。等一下？马斯克不是前一阵还签署公开信，呼吁比GPT-4强大的AI模型暂停6个月的吗？真就应了网友说的“你们停停，等我追上”呗？对于马斯克这次的大动作，也有网友认为囤GPU本身就是
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目录开始安装零，获取代理一，配置代理配置zsh走代理配置git走代理二，安装homebrew三，安装miniforge四，创建conda环境五，安装pytorch六，运行yolov5六，测试AppleSilicon的MPSGPU加速测试yolov5的mps加速测试resnet50的mps加速对比测试1080ti，3700x总结开始安装笔者使用的是一台M2版本的MacbookAir，虽然苹果作为深度学习的训练机不太合适，但是由于macbook作为打字机实在是无可挑剔，所以使用macbook调试一下pytorch的代码再放到集群上训练或者直接在mac上调试运行代码都是不错的体验，本文以在mac上直
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之前想使用指定的GPU训练模型，查网上的帖子一般是通过设置环境变量来实现的，然后自己试了一下，在debug的时候发现无论怎么弄显示的device都是‘cuda:0’： 也没有多思考，于是就放弃了设置环境变量来指定GPU的方式，改为用以下方式来指定：device=torch.device("cuda:5")data=data.to(device)model=model.to(device) 在debug的时候，发现模型和数据都非常舒服的装载到了自己想要得gpu上，但是感觉这种方法多少有点麻烦，当有多个文件调用的时候，还要把device做为参数传来传去的，很不便捷。
之前想使用指定的GPU训练模型，查网上的帖子一般是通过设置环境变量来实现的，然后自己试了一下，在debug的时候发现无论怎么弄显示的device都是‘cuda:0’： 也没有多思考，于是就放弃了设置环境变量来指定GPU的方式，改为用以下方式来指定：device=torch.device("cuda:5")data=data.to(device)model=model.to(device) 在debug的时候，发现模型和数据都非常舒服的装载到了自己想要得gpu上，但是感觉这种方法多少有点麻烦，当有多个文件调用的时候，还要把device做为参数传来传去的，很不便捷。
本文介绍在anaconda中安装pytorch。最近因为学习需要，要下载pytorchGPU版本来训练网络。相信pytorch大家都不陌生了，PyTorch是一个Torch7团队开源的Python优先的深度学习框架，提供两个高级功能：强大的GPU加速Tensor计算（类似numpy）构建基于tape的自动升级系统上的深度神经网络于是我在网上查了对应版本，在anaconda中创建了虚拟环境，然后到pytorch官网复制了conda命令安装，结果却遇到许多问题。上网查了查，很多文章都是修改源，或者更换镜像，然后增加报错时间等方法，然而许多我尝试之后都不成功，出现各种报错，还浪费很多时间。最后直接下
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