对于玩游戏的人群来说，除了外设之外，电脑主机中我们最关心的硬件就是显卡了，算是电脑中比较贵的配件。为了获得更高的游戏性能，带动更高画质的游戏，不惜代价花费高昂的金钱选购一张高性能显卡。 而显卡到位之后，渐渐的发现不少电竞玩家、游戏主播等均使用的是144Hz显示器，显卡到位了，但是显示器明显拖了后腿。由于大部分的用户基本使用的是1080P 60Hz的显示器，我们在玩FPS类竞技游戏的时候，游戏帧数一
1 前言原料：我有两台电脑，一台是Win10系统的小米笔记本12.5（简称为A电脑），一台是Ubuntu系统的小米游戏本（简称为B电脑）。A电脑没有GPU，没有配置任何深度学习环境；而B电脑的GPU是GTX 1060，配置好了深度学习环境，已经能用CUDA跑代码了。A电脑和B电脑使用的IDE都是VS Code。需求：代码调试：因为B电脑有GPU，我希望能够用A电脑调试B电脑的代码。场景1（远程调试
深度学习怎么跑代码？从事深度学习的研究者都知道，深度学习代码需要设计海量的数据，需要很大很大很大的计算量，以至于CPU算不过来，需要通过GPU帮忙，今天怎么教大家免费使用GPU跑深度学习代码。深度学习怎么跑代码？Colabortory是一个jupyter notebook环境，它支持python2和python3，还包括TPU和GPU加速，该软件与Google云盘硬盘集成，用户可以轻松共享项目或将
的一 前言最近写了个又臭又长的代码来验证idea，效果还行但速度太慢，原因是代码中包含了一个很耗时的模块，这个模块需要连续执行百次以上才能得到最终结果，经过实测模块每次执行消耗约20ms，而且两次执行之间没有先后关系，为了保证系统的实时性，我决定将这一部分运算放在GPU上执行。二 环境配置（dirver CUDA + runtime CUDA）要想使用GPU加速计算，首先需要一块性能还可以的Nvi
我使用的YOLO的GPU版本工程是代码链接是：yolo-windows-master，其博客地址是：CPU版本的博客地址是：1、GPU配置，其中yolo使用的GPU版本的，其网上下载的代码基本是用CUDA7.5计算版本的，如果自己系统装的不是这个版本的则会出现加载工程失败，其错误信息如下：此时双击上面的无法加载cuda属性表的错误，这个属性表是我们在安装CUDA时会在系统目录下自动生产相应版本的。
Ubuntu18.04.2使用GPU跑程序最简单的方法！安装CUDA9.0 以及CUDNN7.1还有Tensorflow 对应GPU版本亲测有效！注意！别的系统不一定适用但大部分流程相同今年考了研究生，研究课题需要跑网络，代码以及数据都准备好，用我自己的CPU跑了一下，7个小时才跑完一边！我的笔记本是某想G50，14年本科大一时候买的，现在已经不堪入目了，好在导师有独显GPU，就让我使用，但是装了
作者：凌逆战从事深度学习的研究者都知道，深度学习代码需要设计海量的数据，需要很大很大很大(重要的事情说三遍)的计算量，以至于CPU算不过来，需要通过GPU帮忙，但这必不意味着CPU的性能没GPU强，CPU是那种综合性的，GPU是专门用来做图像渲染的，这我们大家都知道，做图像矩阵的计算GPU更加在行，应该我们一般把深度学习程序让GPU来计算，事实也证明GPU的计算速度比CPU块，但是(但是前面的话都
利用Google Colaboratory运行本地深度学习代码前提条件一、创建Colaboratory二、连接GPU云服务器查看GPU型号三、将本地项目压缩包上传到谷歌云盘并解压3.1上传3.2 解压绑定GoogleDrive开始解压 最近学习使用了Google免费的GPU云服务器用于训练GitHub上的一个深度学习项目，下面记录一下环境配置过程 前提条件拥有谷歌账号，并注册谷歌云盘（注册登录
Google Colab，全名Colaboratory，是由谷歌提供的免费的云平台，可以使用pytorch、keras、tensorflow等框架进行深度学习。其GPU为Tesla T4 GPU，有很强的算力，对于刚入门机器学习或深度学习的用户，这个平台是不二之选。 谷歌colab跑github代码AttnGAN详细步骤 深度学习打开colab，连接云端虚拟机配置实验资源（code+dataset
# 使用GPU加速Python代码：以TensorFlow为例
随着深度学习与大数据处理的快速发展，许多计算密集型任务逐渐转向使用GPU进行计算。相较于CPU，GPU在处理大规模数据时展现出了更强的并行计算能力。本文将通过一个具体的问题，介绍如何在Python中使用TensorFlow（一个流行的深度学习框架）来跑GPU代码。
## 问题背景
我们将设计一个简单的分类模型，通过使用GPU加速
这次我们结合directx的例子程序 EffectParam来解释一下参数块和共享参数的概念，例子位于：directx安装目录/Samples/C++/Direct3D/EffectParam ，这两个东西一起说，自然是他们之间有关系的，一般一起用的。。。下面开始.首先是共享参数，效果的参数就是效果里头申明的所有非静态的变量，包括全局变量和注释，如果在申明的时候技术上“shared”关键
ubuntu18.04 安装nvidia显卡驱动1、查询显卡型号2、添加源3、查看驱动4、安装驱动5、其他安装方式6、查看显卡信息7、报错解决办法 一定要先禁用 nouveau,参考 ubuntu单系统开机后黑屏操作方法。 1、查询显卡型号windows下打开设备管理器，选择显示适配器，UHD是集成显卡，GeForce是独立显卡。 在Ubuntu下查询显卡型号 集成显卡输入命令:lspci -
# 如何使用GPU加速普通的Python代码
## 引言
随着机器学习和深度学习的快速发展，使用GPU加速计算已经成为提高计算速度和效率的关键。GPU（Graphics Processing Unit）在进行图形渲染时具有强大的并行计算能力，因此也被广泛应用于科学计算和数据分析领域。本文将介绍如何使用GPU加速普通的Python代码，通过解决一个实际问题来展示GPU的优势和使用方法。
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原创
2023-09-07 18:48:16
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Tensorflow环境下的深度学习框架的配置主要包含以下几步：0、前言1、PyCharm的安装步骤：2、Python的安装步骤：3、AnaConda的安装步骤：4、CUDA的安装步骤：5、cuDNN安装步骤：6、Tensorflow—GPU配置步骤：7、在PyCharm中使用Tensorflow 0、前言我们需要安装的内容如下：Windows10 操作系统
Pycharm ：python的开发
将作为一名程序员，进一步确定的目标是成为一个架构师，那么能耗必须考虑。 写代码与能耗的关系不言自明，现在假设将网络视频监控的监控识别算法放在客户端，既不利于算法的保护，也不利于算法的优化，更不利于降低能耗。 谈到能耗，每一台服务器都是吃电器，如果我不是老板，就不考虑耗电的情况，但是如果作为这个公司的一员，也
目录一、keras代码GPU配置二、tensorflow代码GPU配置三、给算子指定GPU或CPU 当设置的GPU号大于实际的GPU个数时（比如实际只有一个GPU，配置中设置成使用1号GPU），创建会话会失败，提示tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError: Failed to create session.一、keras代
在仿真的时候添加适当的物理场，在系统中添加载荷及约束。添加物理场这里添加的都是单接口的物理场。 这是一个支架热应力分析教学案例。 我们需要定义一个热物理场（这个定义过程通用）添加物理场确定你的模型应用于哪个物理领域。如果你选择创建模型向导来创建模型的时候，这一步已经在选择物理场中选择完了 如果是创建空模型进入的，在点击添加物理场后，从右侧选择你要添加的场。 添加后就可以在左侧功能树下见到，一个物理
有关显示器超频的解决办法显示器出现出错提示：超出工作频率范围，有很多种情况引起的，需要分别对待，根据具体情况采取必要的措施(无非是分辨率、刷新率被篡改了，超出显示器的承受范围)。1、擅自修改分辨率，通常会导致显示器出错，弹出：超出工作频率范围的提示。2、这时，不要动任何设置，一般系统会在用户没有确认操作的情况下，自动回到之前的分辨率。3、如果还能进操作系统，那就在运行中输入：desk.cpl →确
很多人说Win10系统游戏兼容性差，游戏体验不好。其实这种说法是很不正确的，对于大多数游戏玩家而言，Win10算是一个不错的游戏平台。不但兼容性好，Xbox的原生加持也让玩家们更加过瘾。很多人并不知道，在Win10中也有一些针对游戏的小设置，设置好后，能瞬间提升你电脑的游戏体验，具体需要设置哪些呢，马上开始分享。Win10系统游戏优化设置一、开启“游戏模式”1.点击【开始】菜单选择【设置】，点击【
win10使用tensorflow和tensorflow-gpu时踩过的坑最初要使用tensorflow-gpu是因为要使用inception-resnet-v2，这个模型在cpu上跑，速度实在是太慢，两天跑1000个batch的样子，实在难受。于是搬出了我四年前的电脑（NIVIDA 840M）来准备用GPU跑。遇到了一些坑，一一解决了，记录一下。first最开始的时候，以为安装了tensorfl
