准备在服务器上跑yolov5,配torch环境的时候需要下载pytorch,跟教程的时候发现,我的电脑有GPU,但是显示适配器只有英特尔,没有英伟达,想问一下①装Pytorch的时候装cpu吗,②不管装cpu还是gpu都可以在服务器上跑吗,③可以的话是不是cpu会慢,刚学不太懂,麻烦了
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- Kwan的解忧杂货铺@新空间代码工作室 2024-02-28 22:34关注
Spo小橘小橘 晚上好🌙🌙🌙
本答案参考通义千问如果你的服务器上显示的GPU是英特尔而不是英伟达,那么它可能不支持CUDA(NVIDIA的并行计算平台),这是PyTorch等深度学习框架通常依赖的。 对于你的问题:
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装Pytorch时的选择: 如果你的显卡不支持CUDA,你应该选择安装CPU版本的PyTorch。CPU版本的PyTorch没有对GPU的优化,但可以用于没有GPU或者CUDA不支持的设备。
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在服务器上运行: 可以在服务器上运行CPU版本的PyTorch,但这意味着你将无法利用GPU进行加速。对于YOLOv5这样的模型,如果不能使用GPU,训练和推理速度可能会显著降低。
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性能影响: CPU版本的PyTorch确实会比GPU版本慢得多,特别是对于大规模的深度学习任务。GPU是为并行计算设计的,能显著加速计算密集型工作。
因此,对于你的服务器,建议选择CPU版本的PyTorch,并且在服务器上可能需要调整模型参数以适应CPU性能。具体步骤如下:
- 选择CPU PyTorch: 在安装PyTorch时,指定
--cpu
或--no-cuda
选项,如pip install torch torchvision --cpu
。 - 配置YOLOv5: 针对CPU进行模型配置,可能需要调整batch size和学习率等超参数。YOLOv5提供了
--device cpu
的选项来指定设备。 - 运行模型: 使用
python your_script.py --device cpu
命令运行模型。
请注意,虽然在没有GPU的情况下运行深度学习模型会变慢,但如果你的服务器主要用于轻量级任务或者数据预处理,这仍然是可行的。
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