CPU改GPU（windows+caffe）

最新推荐文章于 2024-02-10 11:14:17 发布
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#CPU #GPU #windows #caffe

1. CommonSettings.props修改：


2. 重新编译 libcaffe，caffe，convert_imageset，compute_image_mean等
3. 重新生成训练集、测试集的lmdb 和均值文件
4. 改solver.prototxt


5. 重新运行之后就可看到GPU的信息了：


Angela_qin
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Windows+CPU+Caffe配置与运行
nichengwuxiao的博客
01-21 9883
一：目的 实现Windows版本Caffe(no GPU)的配置，并运行MNIST数据集以验证Caffe配置的正确性； 二：环境 1. Win 10(64位) 2. VS 2013 三：配置 1. Caffe-Windows下载； (1) 下载Caffe-Windows，并解压，解压后如图所示； 值得注意的是，当前github中的版本没有对应
ubuntu18.04 + gpu caffe + cuda + cudnn + anaconda + matlab
clearlove_black的博客
03-06 1201
这是以下借鉴的博客,真是谢谢！ 安装caffe 主要借鉴博客 https://blog.youkuaiyun.com/sinat_23853639/article/details/80990967 安装anaconda3主要借鉴 https://blog.youkuaiyun.com/babytang008/art...
将Pytorch模型从CPU转换成GPU的实现方法
09-18
今天小编就为大家分享一篇将Pytorch模型从CPU转换成GPU的实现方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
如何从cpu改为gpu，pytorch，cuda
qq_45941706的博客
08-14 3392
2.得到 cuda版本后，去pytorch官网。7.安装无报错后，回到train.py运行即可。,这里的"XXX"指代自己在工程中用到的环境。6.进入后，将刚才链接粘贴，回车等待下载结束。3.根据自己的cuda进行选择。4.复制上述链接，进入cmd。
python的pytorch从cpu改成gpu
weixin_45173161的博客
04-02 2439
4.安装对应版本的pytorch等。在官网找到相应的语句，在pykt虚拟环境中在线下载，（我找到喽）3)查看符合python3.7，pytorch1.13.1的cuda版本（幸运）1）查看电脑支持的最高版本（我的是11.7下载的cuda要比这个小）2.创建虚拟环境pykt的python=3.7（已有）我的是python3.7，pytorch1.13.1。5.验证是否下载成功。
将代码从cpu转为gpu
weixin_44618208的博客
12-28 934
选择指定gpu参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/166161217。返回值为ture表示gpu可用，返回值为false表示gpu不可用。或给网络模型、数据加上：.to(device)
colab把cpu变成gpu
qq_40590753的博客
09-06 784
将cpu变GPU !pip uninstall protobuf !pip uninstall tensorflow !pip install tensorflow-gpu==1.3.0 !pip install --upgrade --force-reinstall tensorflow-gpu from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) 效果图如下： ...
windows+caffe--R-FCN (python)环境搭建（cpu）
最新发布
03-20
好的，我需要帮助用户在Windows系统上搭建基于Caffe和Python的R-FCN环境，仅支持CPU配置。首先，我要回顾一下用户提供的引用内容，看看有没有相关的信息可以利用。 引用[3]提到在默认配置下编译得到的是CPU版本，并...
Caffe for Windows: Microsoft Caffe的安装、修改和使用（Windows 10 + GPU）
ZCF_093的博客
01-15 2642
由于Windows下Caffe的安装一直以来比Linux下复杂一些，在Microsoft Caffe基础上详细描述了Caffe for Windows的安装和修改方法。
win10+caffe+vs2015+cpu版本搭建过程
adong6561975的博客
06-02 3428
引言：第一次在win10系统中安装caffe，一路跌跌撞撞，遇到各种坑，花了1天时间才将环境搭建好，现在记录一下，希望对各位读者也有帮助。 笔者目的：最近接手公司的caffe项目，因为公司业务有神经网络高并发的需求，所以打算采用tensorflow框架，但原有caffe模型不能丢弃，所以搭建win10+caffe+cpu版本，只做前向推理测试用，gpu版本的caffe没搭建，用不上。 关于环境： 总览： 电脑配置：win10 + r5 1500x + ddr4 16g + gtx 1080 8g
cpu与gpu的切换
weixin_43231756的博客
07-13 2413
方法： 在训练之前加入这一句#选择使用gpu，如果没有gpu就使用cpu device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 1 2 然后，在训练的代码中会找到 .cuda() ，将所有的都 替换成为.to(device) 即可 （在网络后边和输入输出后边都需要改）即将model=model.cuda() x=x.cuda() y=y.cuda() 1 2 3 上边的改为下边的！！！！！！！model=model.to(
如何将pytorch的cpu版改成gpu版【实测成功】
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weixin_41529093的博客
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仅作为记录，大佬请跳过。 文章目录背景下载安装关键具体步骤参考 背景 将pytorch的cpu版改成gpu版，这个问题困扰博主很长时间。 博主一直使用的是pytorch的cpu版，跑通了一些程序；但担心改装成gpu版本后，担心程序出现bug或其他未知的错误，一直不太敢改动。 之前一直在搜索pytorch的cpu版本和gpu版本能否共存的问题，但没有找到较好的解释；直到算法组会上，师兄提示使用anaconda建立新的environment去使用gpu版本时，我才敢大胆一试。（因为anaconda中不同envi
一.CPU并行计算和GPU程序开发
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夏目三三
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Pytorch运行过程中解决出现内存不足的问题
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1. 前提 利用Transformer模型进行O3浓度的反演 2. 问题 2.1 速度慢 一开始模型是在CPU上面跑的，为了加快速度，我改成了在GPU上跑 方法如下： 1、验证pytorch是否存在GPU版本 在Pycharm命令行输入 import torch print(torch.cuda.is_available) # 若输出为True,则存在GPU版本 # 若输出为False,则不存在GPU版本 我的输出为True，说明pytorch是存在GPU版本的 2、将模型从CPU版本转换到GPU版本
Windows下编译配置Caffe的GPU版本
qq_34600424的博客
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2020-12-09 参考链接：https://www.cnblogs.com/zjutzz/p/9532483.html 本文采用官方提供的步骤进行编译，只记录了和该参考链接不同的地方 环境说明 系统：win10 编译器：VS2015 python：3.5 cuda：9.0 cudnn：7.0.5 源码下载以及cuda配置可参考该链接 编译 打开.\scripts\build_win.cmd脚本，由于if DEFINED APPVEYOR这里不满足，所以直接跳到else进行修改即可 然后在命令行中输入
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N12514的博客
02-10 1万+
修改CPU型号，重启后依旧生效
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