CPU 启动这个问题，说也简单，细究起来也不是很复杂：博客《树莓派启动流程 --- 004 systemd-modules-load [111]: Module'i2c_dev' inserted -- 01 树莓派启动流程 》 和《RPi Software --- 001 Overview》可以说明这个问题： 如果您只需要一个操作系统，则
大家好，今天我来为大家讲解一下如何利用3dmax中的阵列制作带扶手楼梯。打开3dmax，选择长方体在场景中进行创建。 单击修改，将长度设置为280mm，宽度设置为1800mm，高度设置为150mm。 执行W键切换到移动工具，并将视口底下的坐标进行清零设置。 单击文件，选择导入中的合并，然后选择小立柱将它合并进来。 选择小柱
CUDA存储器类型：每个线程拥有自己的register and loacal memory;每个线程块拥有一块shared memory;所有线程都可以访问global memory;还有，可以被所有线程访问的只读存储器：constant memory and texture memory1、 寄存器Register 寄存器是GPU上的高速缓存器，其基本单元是寄存器文件，
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2024-05-26 14:38:35
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大家好，今天我来为大家讲解一下如何利用3dmax制作出镂空雕花轮廓。镂空雕花在室内设计中比较常用，例如下图中的镂空雕花就起到一个隔断的作用，同时它还可以起到一个装饰的作用。因为镂空雕花是通透的效果，不会影响采光情况。 对于这样的图片我们可以在百度中进行搜索，我们选择屏风矢量图进行搜索。我们可以对这些图片进行保存，作为我们创建模型的一个素材。 我们选择这样的一张
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2024-10-30 21:46:26
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在配置完环境之后，训练模型之前，就是寻找合适的训练数据。人脸模型对数据集的要求非常的高，比较出名的有lfw、vggface、CASIA-WebFace等等，这里提供一个别人收集好的数据资源信息，在近几年中，基本上大多数的模型都用lfw数据集进行验证，成了一个常态，所以本文也使用lfw数据集对训练中的模型进行测试，同时，vggface2和WebFace都是非常优秀的数据集，建议使用它们中的一个进行模
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2024-05-12 16:58:41
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本文继续刨刨代码背后的含义。 文章目录问题引入Module 的float()方法是对模型所有参数进行的float转换疑问解答1 buffer是另一种模型参数2 浮点型参数 指代 float64，float32，float16小总结：Tensor的dtype类型转换3 为什么要统一成float32总结 问题引入我们在学习深度学习实战项目（比如Kaggle房价预测）时，会看到在定义完线性模型后，在定义
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2024-03-09 21:05:54
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如果这篇文章对您有帮助，欢迎点赞支持！目录前言1、TF模型保存方法2、checkpoint模式3、适合保存模型的时机一、保存模型1、创建Saver对象2、检查保存路径3、生成模型文件二、加载模型1、加载模型结构2、加载模型参数3、获取Tensor变量三、代码封装1、保存网络模型2、加载网络模型前言1、TF模型保存方法网络模型的保存和重载操作是学习和训练AI模型的必备技能之一，也是进一步学习迁移学习
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2024-02-26 13:07:58
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Matlab航迹规划仿真——OBG栅格详解 文章目录章节简介OBG地图导入Robotics BOG map构建构建空白BOG地图填充栅格方式1：“小”栅格方式2：“大”栅格方式3：从导入图片生成BOG地图获取地图数据方式1：判断“word”栅格是否被占用方式2：判断“row，cols”栅格是否被占用其他文献 章节简介 本章介绍在Matlab ROS仿真中如何建造**BOG(Binary Occu
摘要：从显存优化，计算优化两个方面来分析一下如何进行深度学习模型推理优化。
作者： ross.xw。前言深度学习模型的开发周期，包括训练阶段和部署阶段。训练阶段，用户需要收集训练数据，定义自己的模型结构，在CPU或者GPU硬件上进行训练，这个过程反复优化，直到训练出满意精度的模型。有了模型之后，我们需要将模型服务部署运行，我们期望服务延迟越低越好，吞吐越高越好。这里会从显存优化，计算优化两
一、 你自已在自已电脑上创建数据库并填入数据。 二、 就是附加别人的数据库。但需要注意的是无论是你导出自已电脑上的数据库给别人还是别人导出他电脑上的数据文件给你。都要注意分离。如果没有经过分离数据库文件，直接拷贝出去别人用不了，或者别人给你的未经过分离你也用不了。 三、 附加别人的数据库。点击数据库。右键+附加就会弹出一个框框，点击你要添加的数据库文件就可以。 在附加别人的数据时可能你会出现一个
1. 模型构建Model和Layer使用了 Keras 的 Subclassing API 建立模型，即对 tf.keras.Model类进行扩展以定义自己的新模型，同时手工编写了训练和评估模型的流程。这种方式灵活度高，且与其他流行的深度学习框架（如 PyTorch、Chainer）共通，是本手册所推荐的方法。1.1 模型构建class MyModel(tf.keras.Model):
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2024-06-26 12:56:11
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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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1. 显存的占用当在GPU上跑一个模型时，显存的占用主要有两部分：模型的输出（特征图、特征图的梯度）、模型的参数（权重矩阵、偏置值、梯度）1. 模型参数的显存占用：（例如：卷积核的参数、BN层、全连接层的参数等（池化层没有参数）） 2. 如果是在训练阶段，需要反向传播更新参数值，所以每个参数都需要存储梯度。所以模型参数的显存占用，与采用的优化器有关。
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2024-10-21 16:41:56
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搞深度学习的同学肯定一直都在跟ubuntu服务器打交道，无论创建用户，配置远程桌面，远程调试，配置TF或者PT的GPU环境等等，很多都是重复繁琐的步骤，还有可能各种踩坑，笔者就把的一些配置经验整理一下分享给各位。1 英伟达驱动安装拿到一台新的ubuntu服务器，首先安装一下英伟达驱动，建议去官网下载对应GPU版本的驱动文件。这一步我不赘述，很多关于驱动安装的帖子。 安装好显卡驱动之后通过nvidi
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2024-09-10 21:07:03
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1. 线性变换的概念当一个矩阵 乘以一个向量 时，它将 变换到另一个向量 。进来的是 ，出去的是 。一个变换 就像一个函数一样，进来一个数字 ，得到 。但更高的目标是一次考虑所有的 ，我们是将整个空间 进行变换当我们用 乘以每一个向量 时。，为空间 中的每一个向量 分配一个输出 。这个变换是线性的，如果它满足：我们可以将这两个条件结合成一个，矩阵相乘满足线性变化，因为 始终成立。
第四课变量的引入 【变量是什么？】变量是高级程序设计语言最基础的概念之一。C++中有几种基本变量类型，以后将逐步学习。本课介绍变量的基本概念和整数型变量的定义和使用。（1）变量是名称先来看一下画边长是120的正三角形和矩形的程序：样例程序4.1图形int main(){ pen.fd(120); pen.rt(120
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2024-09-30 19:17:52
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在微软最新发布的 Windows Insider 预览版本中，WSL2 获得了 GPU 计算支持。这意味着 Linux 二进制文件可以利用 GPU 资源，在 WSL 中进行机器学习、AI 开发或是数据科学等工作。微软在今年五月份的 Build 2020 大会上宣布了 WSL 对GPU 计算的支持，对这项功能的需求在社区中一直拥有很高的呼声。目前，需要在WSL中启用GPU支持需要加入Windows
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2024-05-28 08:30:01
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1.由于pytorch在Windows中不支持Python2，所以决定安装python3版本的pytorch。https://pytorch.org/get-started/locally/2.首先，由于之前尝试过conda和pip安装pytorch，速度慢，所以决定使用清华的源安装pytorch，anaconda源切换成清华的源之后，我的Python版本是3.7，cuda版本是10.1，所以使用
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2024-09-23 07:41:21
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内存分配：cudaMemcpy 进行主机与设备端的数据内存交换。 CUDA程序的处理流程：从CPU拷贝数据到GPU。调用kernel来操作存储在GPU的数据。将操作结果从GPU拷贝至CPU。CUDA线程分成Grid和Block两个层次：由一个单独的kernel启动的所有线程组成一个grid，grid中所有线程共享global memory。一个grid由许多block组成，b
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2024-09-06 09:35:49
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起初选用A3D就是看中它可以和3DsMax配合，使用3DsMax设计的3D模型。现对A3D使用3DsMax模型的方法，如下： 1. 使用3DsMax设计一个模型，贴好材质图（这个我就不多介绍了，本人3DsMax玩得不转）； 2. 导出3DsMax中的模型，导出时 保存类型 必须选择 OpenCOLLADE + A3D (*.DAE)，如果保存类型列表中没有这个选项，说明你的 没
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2024-05-16 07:27:08
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