Trick:获取实验室内存最大的GPU进行代码运行

C小白爬坑日记

于 2024-05-08 10:39:31 发布

阅读量161

点赞数 1

分类专栏：训练Trick 文章标签： CUDa

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/walkertc/article/details/138562749

版权

# 确定设备为GPU
num_gpus = torch.cuda.device_count()
target_gpu_id = None
for gpu_id in range(num_gpus):
    gpu_props = torch.cuda.get_device_properties(gpu_id)
    if gpu_props

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

C小白爬坑日记

关注关注

1
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

NeurlPS‘23开源 | 大规模室外NeRF也可以实时渲染

3D视觉工坊

11-07

450

作者：泡椒味的口香糖 | 来源：3D视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台，回复「原论文」可获取论文pdf和代码链接。添加微信：dddvisiona，备注：三维重建，拉你入群。文末附行业细分群。0. 笔者个人体会NeRF确实很火，但现有工作主要还是面向室内场景。因为室外环境是一个典型的无边界问题，这样NeRF射线就没办法采样，而且室外环境的计算量也是很大的问题。今天，笔者将为大家分享一篇Neurl...

3D视觉工坊

09-11

1240

作者：泡椒味的口香糖 | 来源：3D视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台，回复「原论文」即可获取论文pdf和代码。添加微信：dddvisiona，备注：SLAM，拉你入群。文末附行业细分群。0. 笔者个人体会NeRF这两年真的是火出天际，ICCV 2023有非常多的NeRF文章，有优化速度精度的，也有动态环境这样的特殊场景NeRF。但NeRF和SLAM结合还是一个很新兴的方向，首先实时性难以保证，...

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

深度学习笔记其五：卷积神经网络和PYTORCH

泠山的博客

09-04

1740

Reference：我们之前讨论的多层感知机十分适合处理表格数据，其中行对应样本，列对应特征。对于表格数据，我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互，但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。此时，多层感知机可能是最好的选择，然而对于高维感知数据，这种缺少结构的网络可能会变得不实用。例如，在之前猫狗分类的例子中：假设我们有一个足够充分的照片数据集，数据集中是拥有标注的照片，每张照片具有百万级像素，这意味着网络的每次输入都有一百万个维度。即使将隐藏层维度降低到1000，这个全连接层也将有 106×103=

【GPU精粹与Shader编程】(四) 《GPU Gems 2》全书核心内容提炼总结 · 上篇

【浅墨的游戏编程Blog】毛星云（浅墨）的专栏

06-24

7450

《GPU Gems 2》这本书除了丰富的内容之外，还有两个特点。首先，《GPU Gems 2》是虚幻引擎之父Tim Sweeney作序。作为Epic Games的创始人，Unreal Engine早期主要开发者，Tim也在序中展示了《GPU Gems 2》出版伊始（2005年3月）时开发完成的Unreal Engine 3。UE3可谓是开创了一个时代。随后包括《新鬼泣》在内的100+款大作（200...

YOLOv5-Lite 详解教程 | 嚼碎所有原理、训练自己数据集、TensorRT部署落地应有尽有...

3D视觉工坊

03-11

7724

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨ChaucerG来源丨集智书童YOLOv5 Lite在YOLOv5的基础上进行一系列消融实验，使其更轻（Flops更小，内存占用...

《每日论文》ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

Alex

12-09

2065

这篇论文是剖析 CNN 领域的经典之作，也是入门 CNN 的必读论文。作者训练了一个面向数量为 1.2 百万的高分辨率的图像数据集 ImageNet，图像的种类为 1000 种的深度卷积神经网络。下载链接：NIPS-2012-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks-Paper.pdf ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks .

Deeplearning4j 快速入门

GitChat

07-02

6553

课程亮点机器学习经典案例基于 DL4J 的实现 Spark 分布式场景下的模型训练及调优多 GPU 环境下的并行建模迁移和强化学习的模型训练搭建在线服务环境实战演练本课程是关于 Eclipse Deeplearning4j 的基础课程。Deeplearning4j 是基于 Java/JVM 的深度学习开源库，课程内容涵盖了 Deeplearning4j 生态圈中核心框架的使用（如 N...

开篇词：基于 Java 的深度学习框架及其生态圈

万宫玺的专栏

09-22

954

随着深度学习在语音、图像、自然语言等领域取得了广泛的成功，越来越多的企业、高校和科研单位开始投入大量的资源研发 AI 项目。同时，为了方便广大研发人员快速开发深度学习应用，专注于算法应用本身，避免重复造轮子的问题，各大科技公司先后开源了各自的深度学习框架，例如：TensorFlow（Google）、Torch/PyTorch（Facebook）、Caffe（BVLC）、CNTK（Microsoft...

系统学习深度学习（二十二）--CNN经典模型总结

最新发布

05-17

内容概要：本文详细介绍了CTF-Misc题型的应用指南，涵盖文件隐写、内存取证、数据修复等方面的核心技术。文件操作与隐写部分，讲述了文件类型识别方法（如使用file命令、010 Editor等工具查看文件特征），以及文件分离与合并的方法（如Binwalk自动化工具、dd命令手动操作）。图片隐写技术方面，包括颜色通道分析（如使用Stegsolve）、帧差异对比、Exif信息读取等。内存取证则主要围绕Volatility框架展开，介绍其基础命令（如imageinfo、pslist）和特殊场景处理（如加密文档爆破）。此外，还提供了若干工具推荐，如十六进制编辑器、自动化分离工具、OCR识别库等，并分享了实战技巧，如逆向思维应用和隐蔽信息挖掘。适合人群：对CTF比赛感兴趣的安全研究人员、网络安全爱好者及有一定计算机基础知识的学习者。使用场景及目标：①掌握文件隐写与修复技术，能够识别和处理各种文件类型的隐写和损坏问题；②学会使用Volatility进行内存取证，提取关键信息；③提高对隐蔽信息的敏感度，培养解决复杂问题的能力。阅读建议：本文内容丰富，涉及多个技术领域，建议读者先熟悉基本概念和常用工具的使用，再逐步深入理解各个技术细节，在实践中不断积累经验。

CSAPP程序人生大作业

05-17

CSAPP程序人生大作业

基于python+树莓派图像识别的智能循迹避障小车+源码+项目文档（毕业设计&课程设计&项目开发）

05-17

基于python+树莓派图像识别的智能循迹避障小车+源码+项目文档，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档具体原理道路检测本程序所使用的道路检测算法为最基础的检测算法，可升级至深度学习算法，但是没时间搞主要是不会对于道路检测而言，最基本的就是在图像上随机抽取图像上下部等宽区域，将图像的灰度中心计算出来，由此可以看出，当上半部图像的灰度中心与下半部图像中心的位置差超出阈值时，判定道路出现了转弯，以图像中心为坐标原点，当插值大于0时说明要右转，反之左转。可自由设置。标识牌检测使用opencv自带的训练网络，虽然实际训练了，但是结果较差，采用了国外训练好的图像模型，在代码中提供了。障碍物检测超声波检测，虽然没啥用，毕竟我们的障碍物是停止标志，图像的精度目前看来比超声波准，不过本着买了就要用的原则，用了距离测算采用单目视觉，首先对相机进行标定，然后利用角度计算得出前方的实际距离。但是相机在运动过程晃动较大，最后还是热熔胶枪粘的，这个功能的演示就弃了。

深度学习中基于层结构添加自注意力机制的技术研究及其应用特征融合

05-17

内容概要：本文探讨了在深度学习框架下，通过在神经网络的层结构中引入自注意力机制来提升模型性能的方法。首先介绍了自注意力机制的基本概念及其在序列数据处理中的优势，然后详细阐述了如何在每一层中添加自注意力层以及如何融合不同层次的自注意力输出。最后，通过一系列实验验证了这种方法在自然语言处理和计算机视觉任务中的有效性，证明了其能够显著提高模型的表现。适合人群：从事深度学习研究和技术开发的专业人士，尤其是对自注意力机制感兴趣的科研人员和工程师。使用场景及目标：适用于需要改进现有神经网络模型性能的项目，特别是在处理复杂序列数据的任务中，如文本分类、图像识别等。目标是通过引入自注意力机制优化模型架构，增强模型对不同层次特征的理解能力。阅读建议：对于希望深入了解自注意力机制并将其应用于实际项目的读者来说，本文提供了详细的理论背景和实现步骤。建议读者结合自己的应用场景，尝试复现文中提到的实验，以便更好地掌握这一技术。

05-17

05-17

05-17

2024工业5G LAN网络安全技术报告.pdf

05-17

2024工业5G LAN网络安全技术报告.pdf

电力电子领域高电压大功率模块化多电平直流变压器仿真模型及其应用仿真建模

05-17

内容概要：本文详细介绍了模块化多电平直流变压器（MMC-based DC Transformer）的仿真模型，重点探讨了三相MMC面对面配置的设计与实现。该模型适用于40kV至60kV电压范围，额定输出功率为15MW，运行频率为250Hz。通过单移相控制策略，实现了输出电压电流波形的完美控制，交流侧对地相电压为准两电平方波。文章还讨论了模块化设计的优势以及如何通过Python编程实现单移相控制。适合人群：从事电力电子领域的研究人员和技术人员，尤其是关注高电压、大功率电力传输和配电系统的专业人士。使用场景及目标：①用于电力传输和配电系统的仿真和优化；②帮助研究人员和技术人员理解并掌握MMC的工作原理和控制策略；③提供一种高效可靠的解决方案来实现高电压、大功率电力设备的精准控制。其他说明：本文不仅提供了理论分析，还包括具体的代码实现，有助于读者更好地理解和应用相关技术。

电饭煲传感器外壳冲压工艺与模具设计.rar

05-17

电饭煲传感器外壳冲压工艺与模具设计.rar

trick_bag：Ruby代码简化与增强工具集

资源摘要信息:"trick_bag是Ruby的一个工具集，它包含了一系列的类、模块和方法，旨在简化和增强Ruby程序员的代码开发过程。通过引入trick_bag，开发者可以更高效地编写Ruby代码，提升开发效率和代码质量。" 知识点...