我们都知道，在内存上完成tensorflow的处理是非常耗费时间的且缓慢的，所以我们要在电脑上安装最新版的tensorflow-gpu，这样我们可以把计算的过程放到gpu上完成，效率据亲测可以将速度提升到原来的340%。大家一定很感兴趣吧，下面就让小编带你来了解一下吧！！！！！！查询机器GPU型号我们可以使用ctrl+shift+esc呼出任务管理器，然后点开“性能”，查看“GPU0”的版本，这里以Windows11、RTX3060为例。我们点开任务栏中的“搜索”，输入“cmd”，打开命令窗口，在命令窗口用nvidia-smi命令查看GPU驱动版本，也就是我们“CUDAVersion”，Win
我们都知道，在内存上完成tensorflow的处理是非常耗费时间的且缓慢的，所以我们要在电脑上安装最新版的tensorflow-gpu，这样我们可以把计算的过程放到gpu上完成，效率据亲测可以将速度提升到原来的340%。大家一定很感兴趣吧，下面就让小编带你来了解一下吧！！！！！！查询机器GPU型号我们可以使用ctrl+shift+esc呼出任务管理器，然后点开“性能”，查看“GPU0”的版本，这里以Windows11、RTX3060为例。我们点开任务栏中的“搜索”，输入“cmd”，打开命令窗口，在命令窗口用nvidia-smi命令查看GPU驱动版本，也就是我们“CUDAVersion”，Win
背景由于近期更换了电脑，所以需要在新电脑上重新配置Tensorflow的运行环境。本着使用最新版本的原则，按照官方指导教程进行安装以及配置CUDA,cuDNN等。此时我安装的最新版本为2.11.0，经测试tensorflow无法使用GPU。测试是否能够使用GPU的代码：importtensorflowastfgpus=tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')cpus=tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='CPU')print(gpu
背景由于近期更换了电脑，所以需要在新电脑上重新配置Tensorflow的运行环境。本着使用最新版本的原则，按照官方指导教程进行安装以及配置CUDA,cuDNN等。此时我安装的最新版本为2.11.0，经测试tensorflow无法使用GPU。测试是否能够使用GPU的代码：importtensorflowastfgpus=tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')cpus=tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='CPU')print(gpu
macm1,m2安装提供GPU支持的pytorch和tensorflowAnaconda安装测试Pytorch参考链接安装步骤安装Xcode创建conda环境测试加速效果注意Tensorflow参考链接安装步骤安装Xcode指定安装环境加速效果测试TheEndmacm1刚出的时候，各种支持都不完善。那时候要使用conda，只能选择miniconda。几年过去了，各种主流软件对macm1，m2的支持都已经非常完善了。比如Pytorch，正如官网所写：IncollaborationwiththeMetalengineeringteamatApple,weareexcitedtoannouncesu
macm1,m2安装提供GPU支持的pytorch和tensorflowAnaconda安装测试Pytorch参考链接安装步骤安装Xcode创建conda环境测试加速效果注意Tensorflow参考链接安装步骤安装Xcode指定安装环境加速效果测试TheEndmacm1刚出的时候，各种支持都不完善。那时候要使用conda，只能选择miniconda。几年过去了，各种主流软件对macm1，m2的支持都已经非常完善了。比如Pytorch，正如官网所写：IncollaborationwiththeMetalengineeringteamatApple,weareexcitedtoannouncesu
目录步骤第一步：安装Anaconda和Pycharm软件第二步：下载安装CUDA11.3（1）首先查看自己电脑GPU版本方式一：搜索框输入nvidia，打开nvidia控制面板方式二：win+R打开cmd，输入nvidia-smi（2）根据这个链接查看自己对应的cuda版本（3）安装第三步：下载GPU版本下的pytorch和pytorchvision第四步：验证以上步骤全部安装成功步骤如果要使用GPU进行机器学习的训练，那么首先需要支持训练的显卡及驱动即正确安装CUDA、CUDNN，最重要的一点是需要与驱动对应的torchGPU版本，否则大概率使用torch.cuda.is_available
目录步骤第一步：安装Anaconda和Pycharm软件第二步：下载安装CUDA11.3（1）首先查看自己电脑GPU版本方式一：搜索框输入nvidia，打开nvidia控制面板方式二：win+R打开cmd，输入nvidia-smi（2）根据这个链接查看自己对应的cuda版本（3）安装第三步：下载GPU版本下的pytorch和pytorchvision第四步：验证以上步骤全部安装成功步骤如果要使用GPU进行机器学习的训练，那么首先需要支持训练的显卡及驱动即正确安装CUDA、CUDNN，最重要的一点是需要与驱动对应的torchGPU版本，否则大概率使用torch.cuda.is_available
目录前言一、准备工作1、下载1.下载yolov5源代码存放到桌面2.下载anaconda用于配置环境3.熟悉命令窗口简单指令2、配置环境3、测试环境是否正确配置二、训练模型1、标注图片2、检查标签3、更改运行文件1.修改coco128.yaml2.修改yolov5s.yaml4、修改train.py5、开始训练，运行mytrain.py三、使用模型1、调用摄像头2、识别本地图片或者视频3、识别网络摄像头或者流媒体四、总结五、找到我前言本人学的是机电自动化专业，但因为一些原因自学了yolov5。在半知半解的情况下，摸索着学习。此文是我个人在学习yolov5的一些学习总结，可能有一些地方我还没有弄
目录前言一、准备工作1、下载1.下载yolov5源代码存放到桌面2.下载anaconda用于配置环境3.熟悉命令窗口简单指令2、配置环境3、测试环境是否正确配置二、训练模型1、标注图片2、检查标签3、更改运行文件1.修改coco128.yaml2.修改yolov5s.yaml4、修改train.py5、开始训练，运行mytrain.py三、使用模型1、调用摄像头2、识别本地图片或者视频3、识别网络摄像头或者流媒体四、总结五、找到我前言本人学的是机电自动化专业，但因为一些原因自学了yolov5。在半知半解的情况下，摸索着学习。此文是我个人在学习yolov5的一些学习总结，可能有一些地方我还没有弄
