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argmax权威发布_argmax与max区别(2024年11月精准访谈)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

argmax

测试了下 argmax 开源的 Whisperkit，在 M1 芯片上 whisper-large-v3 已经能做到实时的流式处理，在端上能实时处理的话成本可以理解为零。预感voice + ai方向的应用会迎来一波爆发。网页链接

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Pytorch选GPU秘籍𐟔劥œ褽🧔萹torch进行深度学习训练时，选择合适的GPU设备至关重要。𐟔️ 选择GPU时，我们希望找到内存最充足的设备，以确保训练过程顺利进行。下面是一个自动选择GPU的函数，它可以帮助你轻松完成这一任务。 𐟔砥‡𝦕𐥮š义： python def set_cuda(device: int | str | torch.device | None = None) -> str: # 初始化NVIDIA管理库 pynvml.nvmlInit() # 将GB转换为字节 to_gb = 1024 ** 3 # 如果未指定设备，则自动选择内存最充足的GPU if device is None: free = [] n_gpu = pynvml.nvmIDeviceGetCount() for gpu_id in range(n_gpu): handler = pynvml.nvmIDeviceGetHandleByIndex(gpu_id) meminfo = pynvml.nvmIDeviceGetMemoryInfo(handler) free.append(meminfo.free / to_gb) device = n_gpu - np.argmax(list(reversed(free))) - 1 # 如果指定了设备，确保它是有效的 elif isinstance(device, torch.device): device = int(str(device).strip('cuda:')) elif isinstance(device, int): assert device >= 0 elif isinstance(device, str): device = int(device.strip('cuda:')) else: raise ValueError # 转换设备ID为CUDA字符串 device_str = 'cuda:' + str(device) # 返回设备信息和可用内存 return device_str 𐟓Š 函数逻辑：初始化NVIDIA管理库，以便获取GPU信息。计算可用GPU的数量。遍历每个GPU，获取其内存信息。选择内存最充足的GPU作为训练设备。如果指定了设备，确保它是有效的，并转换为CUDA字符串。返回所选设备的CUDA字符串及其可用内存。 𐟒ᠤ𝿧”觤𚤾‹： python device = set_cuda() # 自动选择GPU print(f'Using device: {device}. Free memory: {meminfo.free / to_gb} GB') 通过这个函数，你可以轻松选择最适合你训练任务的GPU设备，无需手动指定。𐟚€ 无论是进行图像分类、自然语言处理还是其他深度学习任务，这个函数都能帮助你优化训练环境，提高训练效率。

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