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news 2025/8/11 20:07:51
区块链app排名,seo研究协会网app,新密建设局网站,网站上怎么做动画广告在上文中，笔者介绍了使用google公司提供的免费GPU资源colab来对大量的自定义数据集进行模型训练。该方法虽然简单好用，但是存在以下几方面的短板问题： 一是需要通过虚拟服务器做为跳板机来访问，总体操作起来非常繁杂。 二是需要将大量的数据上传缓慢，管理和使用非常不友…

在上文中，笔者介绍了使用google公司提供的免费GPU资源colab来对大量的自定义数据集进行模型训练。该方法虽然简单好用，但是存在以下几方面的短板问题：

一是需要通过虚拟服务器做为跳板机来访问，总体操作起来非常繁杂。

二是需要将大量的数据上传缓慢，管理和使用非常不友好，特别是我们分批上传文件时，需要后期逐个整理文件，非常不友好。

三是免费使用gpu的额度有限制，也就是说当你频繁使用colab做训练的时候，会提示配额已满，甚至我们耗费很长时间进行训练的时候，突然运行报错，实际上就是配额慢了，造成前期工作白费了。

为此，在我们实际的项目需求中，仍然需要掌握如何在windows环境下，调用本地电脑的GPU资源进行模型的训练。为了确保您的电脑中显卡资源可以被成功调用，您需要首先完成电脑显卡驱动和CUDA、torch等的安装准备工作。完成之后，便可调用本地电脑的GPU资源了，具体的代码与基于linux环境的colab上运行的代码类似，但有些许不同，笔者将逐一讲解。

1 、首先查看自己的显卡型号

根据nvcc-smi查到自己的显卡型号，如下图所示。在这里插入图片描述
本人的电脑显卡型号为：GeForce GT 730

2、查看显卡算力

可以通过以下链接查找
http://www.5ityx.com/cate100/155907.html
可以看到我的显卡算力是3.5


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