怎样识别哪些地方需要重构代码？个人觉得应该有两个层次。第一个层次是直观感觉。例如当你看到很多相似的代码时，肯定是代码的复用没有做好，应该从加强代码复用；当你看到很多全局变量，应该是数据的隐蔽性没有做好，应该需要加强数据隐蔽性；当你看到没有使用类，而是结构体，应该需要加强类的使用频率，因为这样才会对于继承、数据保护、多态、设计模式等高阶的应用开发思想进行更大力度的重构。第二个层次是主观分析。这个层次
目录如何在GPU上训练pytorch代码？1.需要将哪些数据送入gpu里呢？2. 如何将这三个部分送入gpu呢？如何确认程序是否在GPU上跑——查看GPU使用情况在Python代码中指定GPU设置定量的GPU使用量设置最小的GPU使用量PyTorchGPU利用率较低问题原因： 1.1 GPU内存占用率问题1.2 GPU利用率问题问题原因分析与总结记录：3.1 模型提速技巧如何在GPU上训
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2024-05-03 22:37:00
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【GPU】图形流水线基础【GPU】逻辑上的模块划分【GPU】部署到硬件【GPU】完整的软件栈前几期我们过了一遍GPU的软硬栈。这次我们将深入GPU图形流水线的一些细节，看看那些不可编程的模块是怎么工作的。对于GPU的图形流水线来说，最核心最重要的一个组件就是光栅化器。它的存在，直接决定了GPU在实时渲染方面的优势。以至于很多时候光栅化就是GPU图形流水线的代称。以前说过，经过vertex shad
1. 引言如果有人问你 “什么是最快的编程语言?”，你可能会说"肯定不是Python!”其实,Python比我们想象的运行的要快。我们之所以有先入为主的认为Python运行慢,可能是我们平常的误用和缺乏使用技巧知识。接下来让我们看看如何用一些简单的Trick来提高我们程序的运行性能。2. 使用内置函数Python中的许多内置函数都是用C实现的，并且经过了很好的优化。因此，如果熟悉这些内置函数，就可
具体步骤 1.安装并配置好caffe及python接口（前提工作）2.从Github上下载Faster R-cnn的源代码 使用命令：git clone –recursive https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git 必须加上 –recursive，递归下载所有相关链接中的内容。3.生成Cython模块 进入faster-rcnn目录
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2024-10-17 08:15:41
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使用工具：
1)apktool 将其解压缩文件和编译成apk
2)dex2jar 编码出其java源代码,用于了解其逻辑便于修改其文件
3)jd-gui 查看java源码
4)签名工具 给编译成的二次apk签名 用于安装
（这些工具除了最后一个 其他都可以在网上下载的）
5)eclipse&
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2024-04-23 14:42:55
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在做渲染处理或格式转换时，有时需要将其他文件导入KeyShot软件进行转换；或者其他文档需要修改时，随着KeyShot版本的更新，在软件中导入模型的方式也随之增多，导入KeyShot内修改也是非常便捷的方法，本文介绍将3D文档导入KeyShot软件的多种途径。将3D文档导入KeyShot有以下几种途径。(1)启动KeyShot软件时，在欢迎界面的底端显示“导入模型”的按钮，单击该按钮就可以导入模型
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2024-04-19 08:22:39
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第二章：寄存器（CPU工作原理）10让编程改变世界Change the world by program段寄存器 段寄存器就是提供段地址的。 8086CPU有4个段寄存器： CS、DS、SS、ES 当8086CPU要访问内存时，由这4个段寄存器提供内存单元的段地址。 CS和IP CS和IP是8086CPU中最关键的寄存器，它们指示了CPU当前要读取指令的地址。 CS为代码段寄存
第一步：建立git仓库新建一个本地仓库，其实也就是新建一个文件夹。最简单的创建方式就是直接在桌面鼠标右键，新建文件夹(test)，然后进去该文件夹。鼠标右键，打开git -> Git Bash Here -> git init。执行命令后目录下创建一个.git文件夹。 git init第二步：添加需要上传到github的代码到本地仓库 如何添加，首先将需要上传的代码复制粘贴到本地仓库，
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2024-02-16 09:36:40
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一般来说， 定位渲染通道瓶颈的方法就是改变渲染通道每个步骤的工作量, 如果吞吐量也改变了, 那个步骤就是瓶颈.。找到了瓶颈就要想办法消除瓶颈, 可以减少该步骤的工作量, 增加其他步骤的工作量。一般在光栅化之前的瓶颈称作”transform bound”, 三角形设置处理后的瓶颈称作”fill bound”定位瓶颈的办法:1.改变帧缓冲或者渲染目标(Render Target)的颜色深度(16 到
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2024-09-20 06:55:28
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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
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2024-04-18 16:32:56
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安装OpenCVMxnet在编译的时候依赖Opencv，这里我主要参考了这篇博客。但是我并没有像这篇博客一样将OpenCV安装到虚拟环境，而是直接将其安装到了系统环境下。安装Opencv依赖#安装基本编译工具：
sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config
#由于OpenCV是计算机视觉库，总需要加载一些图像文件（ JPEG, PNG,
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2023-08-24 23:35:06
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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
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2024-05-09 15:42:24
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如何在Python中使用GPU进行计算
作者：经验丰富的开发者
在现代深度学习和计算领域，利用GPU进行计算已成为一种常见的做法。GPU相比于传统的CPU在并行计算方面有着巨大的优势，能够加速大规模数据处理和模型训练的速度。在Python中，我们可以利用各种深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）来实现GPU加速。本文将向刚入行的小白介绍如何在Python中运行GPU代码。
首
原创
2024-02-17 03:59:27
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由于电脑的显卡是AMD的，不支持cuda 调试中可能会遇到的bug1. bug1：mnist数据集下载失败mnist = datasets.MNIST(
root='./data/', train=True, transform=img_transform, download=True
)?这条语句报的错 他会自动创建一个文件夹，在网上找到下载好MINIST的raw放到文件夹里就可以了 因
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2024-04-07 12:06:23
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在当前的深度学习和大数据处理的潮流中，利用图形处理单元（GPU）来加速Python程序的运行，已经成为一种必要的发展趋势。在这篇博文中，我们将探讨如何在GPU上运行Python程序，涉及到的内容包括用户场景、错误现象、根因分析和解决方案等方面。通过这个过程，希望能为有类似需求的读者提供一个清晰的参考。
首先，我们来想象一下一个用户场景。假设某数据科学家正在使用Python进行深度学习模型的训练，
1 前言 之前在写影像融合算法的时候，免不了要实现将多光谱影像重采样到全色大小。当时为了不影响融合算法整体开发进度，其中重采样功能用的是GDAL开源库中的Warp接口实现的。后来发现GDAL Warp接口实现的多光谱到全色影像的重采样主要存在两个问题：1 与原有平台的已有功能不兼容，产生冲突；2 效率较低。因此，决定重新设计和开发一个这样的功能，方便后期软件系统的维护
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2024-04-19 08:13:32
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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
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2024-03-21 14:56:31
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本文介绍：在Python深度学习代码运行的过程中，如何设置GPU卡号（包括PyTorch和TensorFlow适用的写法），主要适用于单卡场景，以后可能会增加多卡场景。 常见适用场景：在多卡机子上，代码往往默认适用GPU 0，但有时需要使用1、2等其他GPU，因此需要手动设置。如何用Linux命令行查看当前cuda占用情况正在建设：显存优化 文章目录1. 在深度学习中设置GPU卡号1. CUDA_
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2023-09-05 11:46:57
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把PyTorch代码加载到GPU跑
随着深度学习的快速发展，对于处理大规模数据和复杂模型的需求越来越高。为了提高训练和推断的速度，使用图形处理单元（GPU）来加速这些任务已经成为了一个常见的选择。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，提供了便捷的方法来将代码加载到GPU上运行，以充分利用GPU的计算能力。
本文将介绍如何将PyTorch代码加载到GPU上运行，并提供相应的代码示例。首先，我
原创
2024-01-21 05:42:42
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