C++程序加速的12个方法 文章目录C++程序加速的12个方法1.将反复使用的数据存放在全局变量里面。2.使用多线程3.用a++和++a，a--,--a4.减少除法运算5.尽量减少值传递，多用引用来传递参数。6.循环引发的讨论1（循环内定义，还是循环外定义对象）7.循环引发的讨论2（避免过大的循环）8.局部变量VS静态变量9.避免使用多重继承10.将小粒度函数声明为内联函数（inline）11.多
先将CUDA文件下载下来验证自己的电脑是否有一个可以支持CUDA的GPU在ubuntu的终端中输入命令： lspci | grep -i nvidia ，会显示出NVIDIA GPU版本信息然后去CUDA的官网查看自己的GPU版本是否在CUDA的支持列表中。验证自己的Linux版本是否支持 CUDA(Ubuntu 16.04没问题)验证系统是否安装了gcc gcc --version验证系统是否安
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2024-04-21 17:34:44
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从Matlab2013版本开始，matlab将可以直接调用gpu进行并行计算，而不再需要安装GPUmat库。这一改动的好处是原有的matlab内置函数都可以直接运用，只要数据格式是gpuArray格式的，那么计算过程会自动的调用GPU进行计算 具体操作起来，只要知道下面几个函数就可以像编写简单的m文件一样，进行matlab的GPU编程 1.GPU设备确认函数 1）n=gpuDeviceCoun
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2023-09-06 15:14:28
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利用远程服务器训练模型修改train.py文件进行训练1.传文件到服务器2.环境配置与进行训练出现的问题 修改train.py文件我看许多人也会写一个==shell脚本来进行训练（方便日后操作），简单理解起见，我们就直接修改train.py的default设定就好了。 看了一下学校的卡是2080ti，batchsize我们先设定为8，因为用的是voc2007，imgsize设定为513X513，不
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2024-05-17 12:47:45
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### MATLAB如何调用GPU进行深度学习训练
随着计算机技术的发展，深度学习逐渐成为人工智能领域的重要工具。然而，深度学习模型的训练通常需要巨大的计算资源，这使得传统的CPU计算变得缓慢而低效。因此，越来越多的关注被转移到GPU（图形处理单元）上，因为GPU能够并行处理大量数据，从而显著提高训练速度。MATLAB提供了对GPU的良好支持，使得研究人员和工程师能够利用GPU进行深度学习训练。
原创
2024-09-16 06:40:47
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前言参考资料：高升博客 《CUDA C编程权威指南》 以及 CUDA官方文档 CUDA编程：基础与实践 樊哲勇 参考B站：蒙特卡洛加的树我已经更新了我的Github仓库，大家可以前往仓库下载代码我的CUDA学习仓库文章、讲解视频同步更新公众《AI知识物语》，B站：出门吃三碗饭0：CUDA Pytorch关系图片来源、详细文章参考点这里卷积计算1：CUDA卷积计算编程代码概述： （1） CHECK
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2024-03-30 08:10:02
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GDB的基本介绍目录GDB的基本介绍H2 GDB基础知识：GDB 命令行界面使用技巧命令补全：查询用法：我们重新进入 debugging 调试界面：设置断点查看断点信息删除断点关闭和启用断点断点启用的更多方式断点调试的一些命令打印变量启动程序单步命令断点小结断点设置正式开始调试程序调试 bugging:GDB函数栈断点设置函数与函数栈1 是 main 函数用到的栈空间，这一部分可以称之为 main
# PyTorch调用多GPU训练指南
在深度学习的实际应用中，训练模型往往需要很大的计算资源，特别是在数据量或者网络结构非常复杂的情况下。使用多GPU（图形处理单元）训练可以显著加快模型训练的速度。本文将详细介绍如何在PyTorch中实现多GPU训练的步骤，适合刚入行的小白开发者们。
## 流程概述
以下是使用PyTorch进行多GPU训练的主要步骤：
| 步骤 | 描述
bert诞生至今已经有2年了，其产生的影响和一直延伸至今的衍生模型固然是不用我来赘述，为了积累下以往的学习内容防止忘记，就把笔记整理下。本文的主要从模型运行过程的视角来介绍下google的原生bert是怎么运作和调用的。首先还是上图：这是一张transformer的模型框架，这个框架左边一半你就可以理解是一个bert的主干网络，真正的bert是由左边这一小块一小块堆叠而成的，所谓的bert（即双向
本人使用的是linux平台，按照YOLO网页0https://pjreddie.com/darknet/yolo/的步骤操作进行下载darkenet程序包以及编译，之后可尝试用VOC2007的数据集测试一下。下载好的darknet程序包如下图所示： 注：上图摘自一篇博客上的， 那么现在有了大佬给我们提供的强大工具，我们下一步该如何用起来呢？ 第一部分：制作自己的数据集
1. 已经安装cuda但是tensorflow仍然使用cpu加速的问题电脑上同时安装了GPU和CPU版本的TensorFlow，本来想用下面代码测试一下GPU程序，但无奈老是没有调用GPU。 import tensorflow as tf
with tf.device('/cpu:0'):
a = tf.constant ([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3]
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2024-05-02 23:17:24
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随着网络越来约复杂，训练难度越来越大，有条件的可以采用GPU进行学习。本文介绍如何在GPU环境下使用TensorFlow.NET。
随着网络越来约复杂，训练难度越来越大，有条件的可以采用GPU进行学习。本文介绍如何在GPU环境下使用TensorFlow.NET。TensorFlow.NET使用GPU非常的简单，代码不用做任何修改，更换一个依赖
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2023-07-12 14:09:31
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本篇记录如何使用多张GPU 显示卡，加速TensorFlow Object Detection API 模型训练的过程。虽然TensorFlow Object Detection API 已经有支援多张GPU 卡平行计算的功能，但是缺乏说明文件，所以我自己也不是非常确定该怎么用，以下只是我目前尝试出来的方式，仅供参考。 这里我们接续之前的TensorFlow Object Detection AP
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2024-05-13 09:50:59
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在深度学习模型的训练过程中，GPU加速是提高训练效率的关键。然而，如何检查模型在训练期间是否成功调用了GPU，对于一些初学者或从未处理过该问题的开发者来说，可能是个挑战。本文将详细记录“如何知道模型训练时调用了GPU python”的整个过程，帮助大家解决这一问题。
### 问题背景
在进行机器学习和深度学习模型训练时，利用GPU可以显著提高运算速度。随着数据集规模的不断扩大，训练时间往往成为
文章目录使用单GPU训练模型一，GPU设置二，准备数据三，定义模型四，训练模型 使用单GPU训练模型深度学习的训练过程常常非常耗时，一个模型训练几个小时是家常便饭，训练几天也是常有的事情，有时候甚至要训练几十天。训练过程的耗时主要来自于两个部分，一部分来自数据准备，另一部分来自参数迭代。当数据准备过程还是模型训练时间的主要瓶颈时，我们可以使用更多进程来准备数据。当参数迭代过程成为训练时间的主要瓶
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2024-05-11 16:07:21
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前言 最近在用yolov3进行目标检测，本人是打算用VS2015打开有GPU训练的版本，但每次打开后都显示无法加载此项目。。。内心真是崩溃，在网上查找了好几个方法都没成功，后来修改了一个文件后，终于成功了，但是后来在编译时又出现了各种奇葩bug，后来查找了很多资料，还有询问一些大佬才得以解决。虽然过程很曲折，但结果还算完美，现将整个环境搭配过程献上，供大家参
由于这篇大牛的文章有一点小问题，所以把其中的小问题修正之后，自己发布一篇，一下为正文：一、环境要求 tensorflow-gpu keras pycharm二、快速使用 1、下载yolov3代码：https:/
本机环境： Anaconda TensorFlow2.1.0 - CPU Ubuntu18.04 Python3.7任务描述： 以上环境下使用tf.Keras搭建CNN，使用Keras Applications内置预训练模块VGG16（不使用自带fc层）；对源数据进行数据增强方案及报错解决： 1）希望引入VGG系列网络提升网络性能，直接在代码中写入VGG代码效率低下、效果不佳，改用嵌入预训练模块方
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2024-08-01 15:33:25
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本专栏是Keras学习笔记，主要是Keras使用方法，配合各种案例，学习炼丹技巧，力求详细全面，如有错误不吝批评指正。开篇搭建环境，买了台全新电脑，从头搭建，按照文中步骤，可以搭建成功，很多坑都考虑到了。全新电脑什么都没有，所以按照下面教程来，基本可行。〇：先上最终安装的各版本号：Windows 10 64位1909python 3.6.5CUDA 10.0（具体版本号：10.0.130_411.
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2024-04-05 21:18:23
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图形互操作性的极简框架示例 GPU的成功要归功于它能实时计算复杂的渲染任务,同时系统的其他部分还可以执行其他的任务,这就带来了一个显而易见的问题:能否在同一个应用程序中GPU既执行渲染计算,又执行通用计算?如果要渲染的图像依赖通用计算的结果,那么该如何处理?或者在已经渲染的帧上执行某种图像处理,又该如何实现? 在通用计算和渲染模式之间存在这种互操作,CUDA C应用程序可以无缝地与OpenG
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2024-03-21 09:01:40
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