一、梯度导数是对某个自变量求导，得到一个标量。偏微分是在多元函数中对某一个自变量求偏导（将其他自变量看成常数）。梯度指对所有自变量分别求偏导，然后组合成一个向量，所以梯度是向量，有方向和大小。上左图中，箭头的长度表示陡峭度，越陡峭的地方箭头越长，箭头指向的方向是y变大的方向，如果要使用梯度下降，则需要取负方向。右图中，蓝色代表低点，红色代表高点，中间的箭头方向从蓝色指向红色，而且中间最陡峭的地方，
cpufreq是一个动态调整cpu频率的模块，系统启动时生成一个文件夹/sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/，里面有几个文件， 其中scaling_min_freq代表最低频率，scaling_max_freq代表最高频率，scalin_governor代表cpu频率调整模式，用它来控制CPU频率 其中 1，performance ：
在使用pytorch的时候利用下面的语句指定GPU为仅为"6"，但是用nvidia-smi查看GPU使用时，仍默认为"0"号import torch
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '6'解决方案： 将上述语句放到当前这个python文件的最开头，即import torch 之前import os
os.environ['CUDA_VI
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2024-09-12 00:32:23
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在计算机领域，BIOS（基本输入输出系统）和GPU（图形处理单元）是两个极为重要的组成部分。在某些情况下，调整BIOS设置以优化GPU性能，能够显著提升计算机的图形处理能力。尤其是在游戏、图形设计及其他需要高性能图形处理的工作中，BIOS调整GPU的过程成了许多用户关注的焦点。
以下是对“BIOS调整GPU”问题的有效解决步骤和相关知识的详细解析。
流程图如下，展示了涉及BIOS调整GPU的基
各种命令网站主频显卡就像一家工厂，工厂的工人是GPU。而主频就相当于工人的工作效率，主频越高，意味着工人的工作效率越高，能在单位时间内完成更多的任务。但同时，工作效率越高，工人们就越容易疲劳，需要更多的休息和调整（散热、功耗问题）。nvidia-smi -q -d CLOCKClocks：当前时钟频率Graphics：当前GPU（图形处理器）时钟频率，即显卡主频。 SM：当前流多处理器（Strea
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2024-04-01 22:19:09
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目录1.在运行之前先查看GPU的使用情况：2.指定GPU训练：方法一、在python程序中设置：方法二、在执行python程序时候：方法三、推荐3.两种限定GPU占用量的方法：方法一、设置定量的GPU显存使用量:方法二、设置最小的GPU显存使用量，动态申请显存:（建议）方法三，1和2兼顾4.将数据的处理使用多线程的queue在CPU上进行，使得GPU随时都有充足的数据使用，更专注于训练，这样可以大
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2024-04-26 16:04:02
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Android调整GPU内存是一个常见的需求，可以通过一些简单的步骤来实现。我将为你提供一个全面的指南，以确保你能够顺利地实现这个功能。
## 流程概览
下面是调整GPU内存的整个流程的概览，你可以按照这些步骤逐步进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 获取Android设备的Root权限 |
| 2 | 安装一个GPU内存调整工具 |
| 3 | 打开调
原创
2023-12-16 06:11:07
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1. TensorFlowTensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，表达了高层次的机器学习计算，大幅简化了第一代系统，并且具备更好的灵活性和可延展性。TensorFlow一大亮点是支持异构设备分布式计算，它能够在各个平台上自动运行模型，从电话、单个CPU / GPU到成百上千GPU卡组成的分布式系统。TensorFlow支持CNN、RNN和LSTM算法，这
VR渲染需要左右眼两幅不同的画面，现在的大部分引擎都是暴力的直接渲染两遍，这样做想想性能也很难达到75FPS（或90FPS）。以Oculus DK2为例，1920x1080@75FPS，加上Super Sampling就变成了（UE4默认135%）2592x1458@75FPS。如果是Oculus的消费者版本和HTC Vive，分辨率和刷新率更是提升到了2160x1200@90FPS， 推荐配置
学习D3D，应该对这三个内存理解，网上收集了一下相关资料，收藏下来。三种内存AGP内存(非本地显存)，显存(本地内存)，系统内存，其中我们都知道系统内存就是咱那内存条，那这AGP内存是个啥玩意啊？其实是因为在以前显卡内存都很小，那时还是在显存是16M，32M为主流的时候，如果你运行一个需要很多纹理的3D程序，那么显存一会就不够用了，那该咋办呢？只好问系统内存借点用用了！这就是AGP内存的由来，在我
渲染到纹理(Render To Texture, RTT)详解RTT是现在很多特效里面都会用到的一项很基本的技术，实现起来很简单，也很重要。但是让人不解的是网上搜索了半天只找到很少的文章说这个事儿，不知道是因为太简单还是因为这项技术已经出现很长时间了。总之我是在摸索这个东西的时候绕了不少弯子。现在把具体的实现方法写下来。 什么是纹理 熟悉DX的兄弟们都知道什么叫纹理了，这里简单
报错情况报错一在任意python文件下运行这几行命令 1. print("是否可用：", torch.cuda.is_available()) # 查看GPU是否可用
2. print("GPU数量：", torch.cuda.device_count()) # 查看GPU数量
3. print("torch方法查看CUDA版本：", torch.version.cuda) # torch方法查
CPU多线程加速OpenMP介绍 OpenMP (Open Multi-Processing) 是一个用于多线程编程的应用程序接口（API），广泛用于C、C++和Fortran语言中。它主要用于共享内存并行计算环境中，即在一个单独的进程中多个线程共享内存空间，以便更高效地执行并行计算任务。该接口具有以下特性：(a) 简单性和易用性 OpenMP通过编译器指令（#pragma）的形式提供并行性，使
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2024-09-10 12:38:05
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如何不择手段提升scroll事件的性能 1. chrome devtool 是诊断页面滚动性能的有效工具2. 提升滚动时性能，就是要达到fps高且稳。3. 具体可以从以下方面着手 使用web worker分离无页面渲染无关的逻辑计算 触发监听事件时使用函数节流与函数去抖 使用requestAnimationFrame与requestIdleCallback代替定时器 避免强制重排 提
谷歌正式发布TensorFlow 2.0！重点关注易用性，更新了以下主要内容：使用 Keras 和 eager 模式进行更新在任何平台上都可以进行稳健的模型部署性能更好的研究实验简化多种 API安装主要有一下几步：安装cuda安装cuda 10.0点此进入下载链接，按照图中的选择后就出现安装代码，在命令行中执行下列代码即可安装cuda 10.0，安装过程中会自动安装显卡驱动。 安装完毕后，需要重启
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2024-08-07 12:32:36
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2 动态高精度时钟设计和实现动态高精度时钟设计方案借鉴了KURT-Linux思想，但与其不同的是提供一个与标准Linux核心时钟并行的具有精密刻度的实时时钟，并与原核心时钟区别开。采用X86体系CPU提供的TSC作为高精度的时间标度，权衡一定时间段(如一个jiffies)内高精度定时器的数量，设置Linux时钟中断模式为标准模式、one-shot模式或高频周期时钟模式。实现了μs级定时精度的同时，
目录3.3 让我们直接对显示器说点什么吧3.3.1 CPU 如何与外设通信 —— IO 接口3.3.2 显卡概述3.3.3 显存，显卡，显示器3.3.4 改进 MBR，直接操作显卡3.3 让我们直接对显示器说点什么吧3.3.1 CPU 如何与外设通信 —— IO 接口CPU 系统总线上传送的都是并行数据（所以你听到的都是 8 位, 16 位, 32 位 CPU …）任何不兼容的
Adreno GPU上Windows基于Arm64游戏开发介绍（3）发布应用程序不可再发行的调试运行时Visual Studio 性能分析器使用 PIX 进行 CPU 和 GPU 分析DirectX 12在 Arm64 目标设备上设置连接到远程 PIX 调试器 发布应用程序Visual Studio 编译的应用程序依赖于 Visual Studio 运行时的库。 这些库是在安装 Windows
原文发自： February 17, 2017引入最近人工智能图片滤镜软件Prisma 非常的火，这款图片处理的App 综合了人工 神经网络 技术（neural networks）和人工智能技术，可以获取著名绘画大师和主要流派的艺术风格，然后对照片进行智能风格化处理，将图片转化为艺术化的效果。安装及环境OS：Win10Python：3.5.2Anaconda：Anaconda
使用预训练模型进行微调最常见的方法是使用同预训练模型相同的网络结构，只更改最后输出层，在不同的数据上进行微调。除此之外，我们经常需要自己搭建部分网络来适应特殊的任务，下面具体说明如果使用Mxnet的symbol接口实现各种操作，symbol接口实现方式很久之前测试过，不知道现在是否有变动，最近一直使用Gluon。1. 加载预训练模型修改输出层（1）symbol接口实现symbol接口加载模型如下所
