开始学习tensorflow了，记录一下 提前说一下前面我已经安装好了nvidia的驱动以及 cuda cudnn，没有安装的话需要根据文档安装 cuda文档地址 cudnn安装文档 下面的教程根据官方文档记录 文档地址，python3, 我安装的时候出现一个问题，解决方法是一定要安装cuda9.0 cuda9.1会有问题，tf暂时不支持1. 安装libcupti-devlibcupti-d
深度学习等计算密集型任务很关注设备的峰值算力，落实到具体指标，就是大家都很关心T(FL)OPS (Tera (FLoat) OPerations per Second)。这里，operations具体指的就是乘加操作。该指标在GPU上是明确标示供查的，但CPU目前并不会在spec中暴露TOPS指标。一种方法可以通过跑BLAS的benchmark来测量的，这种方法有两个问题：一是需要一定的操作成本，
0.引子在深度学习框架GPU版本安装成功后，需要测试一下是否成功安装。GPU版本不像CPU版本的简单，CPU版本测试一般只需import一下测试是否能正确导入即可。GPU版本还需要测试CUDA或者GPU模块是否能正确调用起来。下面将介绍笔者常用框架的测试方法，包括TensorFlow，PyTorch，MXNet，PaddlePaddle。如果小伙伴有其他框架测试需求或者经验，欢迎在评论区指出。必要
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2024-04-15 13:23:05
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dstwo作为史上最为优秀的一款nds烧录卡，这个烧录卡不仅支持完美运行nds游戏，还可以利用强大的硬件来运行许多经典模拟器游戏，其中就包括经典的sfc模拟器，下面给大家带来一款目前在兼容性和速度最好的dstwo用sfc模拟器插件Catsfc的使用教程及更新日志。dstwo sfc模拟器插件Catsfc的众多优点：安装方法：将catsfc.plg, catsfc.bmp, catsfc.ini放到
tf.GPUOptions(allocator_type , allow_growth , deferred_deletion_bytes, force_gpu_compatible,
per_process_gpu_memory_fraction , polling_active_delay_usecs, visible_device_list)allocator_type： str，要使用的
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2024-04-10 12:52:38
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# Python测试调用GPU
在现代计算领域，GPU（图形处理单元）因其强大的并行计算能力而越来越受到重视。Python作为一种广泛使用的编程语言，提供了多种方式来调用GPU进行加速计算。本文将介绍如何使用Python测试调用GPU，并提供相关的代码示例。
## 为什么使用GPU
GPU最初设计用于图形渲染，但随着技术的发展，它们已经演变成一种强大的通用计算设备。GPU具有以下优势：
1
原创
2024-07-17 04:49:48
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如图 代码所属：https://github.com/bubbliiiing/ssd-tf2怕到时候改坏了 unbelievable（不是）import time
import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf
from PIL import Image
from ssd import SSD
gpus = tf.config.ex
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2024-06-19 05:45:10
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# Python调用GPU测试指南
作为一名刚入行的开发者，你可能对如何使用Python调用GPU进行测试感到困惑。本文将为你提供一个详细的指南，帮助你理解整个过程，并提供必要的代码示例。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装必要的库和工具 |
| 2 | 配置CUDA环境 |
| 3 | 编写Pyt
原创
2024-07-17 04:47:06
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TensorFlow Lite 在GPU环境下 TensorFlow Lite支持多种硬件加速器。本文档介绍如何在安卓系统（要求OpenGL ES 3.1或更高版本）和iOS（要求iOS 8 或更高版本）的GPU后端（backend）使用TensorFLow Lite delegate APIs。使用GPU加速的优势速度GPUs 设计为具有高吞吐量、可大规模并行化的工作负载（worklo
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2024-03-08 09:25:27
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需要注意的说在前头，下面卸载和安装cuda可以参考给的链接里的内容，操作是一样的，但是cudnn与cuda文件的配置以及环境变量的配置不要按照那两篇博客的来，因为它针对的是cuda10.0的，文件结构的变化还是挺大的。第三个目录的"将cudnn部分文件放入cuda中"是我本身成功的经历，而且版本是10.2的，这个可以参考。卸载cudawindows下CUDA的卸载以及安装 按照这里的步骤卸载cud
Anaconda安装脚本下载Anaconda环境首先需要去官网去确认你要下载的版本，根据你的Ubuntu的环境。博主使用离线下载的方案，选择的是Anaconda3-4.0.0-Linux-x86_64.也可以直接通过命令行下载：wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-4.0.0-Linux-x86_6
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2024-07-10 05:05:49
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一.内存基础知识1.Java内存生命周期：1.创建阶段（Created）： 系统通过以下步骤来创建java对象：
1.为对象分配内存空间2.构造对象3.从超类对子类依次对static成员初始化，类的初始化在ClassLoader加载该类的时候进行4.超类成员变量按顺序初始化，递归调用超类的构造函数5.子类成员变量按顺序初始化，一旦子类被创建，子类构造方法就调用该对象，给对象变量赋值2
使用GPU跑tensorflow程序，默认加载所有的GPU，但计算过程中只会用其中一块。也就是你看着所有GPU都被占用了，以为是在GPU并行计算，但实际上只有其中一块在运行；另外的所有显卡都闲着，但其显存都被占用了，所以别人也用不了。不过这种情况通过在程序之前加三行代码就可以解决：import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os
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2024-03-21 11:02:28
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# PyTorch 测试 GPU 正常调用
在深度学习领域，GPU 加速计算已成为常态。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它提供了 GPU 支持，使得训练和推理过程更加高效。本文将介绍如何使用 PyTorch 测试 GPU 并确保其正常调用。
## 环境准备
首先，确保你的系统中安装了 PyTorch 和 CUDA。你可以通过以下命令安装 PyTorch：
```bash
pip
原创
2024-07-19 12:51:27
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为方便日常的深度学习模型开发与测试，在自己笔记本上搭建一个深度学习的基础环境，便于学习AI使用。本人使用的笔记本配置是CPU为8代i5，显卡为GTX1060，内存为8G，基本上可满足日常的AI研究与学习。下面将介绍基础环境的搭建配置过程：
1、安装Ubuntu 18.04 （1）安装操作系统 从Ubuntu官网上下载最新的Ubuntu 18.04 LTS
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2024-07-24 10:14:56
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最近学校给了一个服务器账号用来训练神经网络使用，服务器本身配置是十路titan V，然后在上面装了tensorflow2.2，对应的python版本是3.6.2，装好之后用tf.test.is_gpu_available()查看是否能调用gpu，结果返回结果是false，具体如下：这里tensorflow应该是检测出了gpu，但是因为某些库无法打开而导致tensorflow无法调用，返回了fals
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2023-09-07 12:49:38
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在调整超参数以使我的模型更好地执行时,我注意到每次运行代码时我得到的分数(以及因此创建的模型)都不同,尽管为随机操作修复了所有种子.如果我在CPU上运行,则不会发生此问题.他们将非确定性指向“tf.reduce_sum”函数.但是,对我来说情况并非如此.可能是因为我使用的是不同的硬件(1080 TI)或不同版本的CUDA库或Tensorflow.看起来CUDA库的许多不同部分都是非确定性的,并且似
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2023-09-20 13:39:27
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今天说明一下Pytorch的Tensor变量与Numpy之间的转化。Pytorch中有以下这么多命令涉及到tensor和numpy之间的转化： .numpy(), .item(), .detach(), .cpu(), .cuda(), .tensor(), .as_tensor(), Tensor(), .clone(),具体怎么用呢？请看下面的详细解释。正如Numpy中所有的操作都是针对Num
在终端执行程序时指定GPUCUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python your_file.py这样在跑你的网络之前，告诉程序只能看到1号GPU，其他的GPU它不可见可用的形式如下：CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 Only device 1 will be seen CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 Devices 0 and 1 will be vis
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2019-03-13 17:01:00
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以我的水平可能解释不清楚这个问题，只能粗浅的说点1、简单对比以锐龙架构为例，上面是单核图，浮点单元有4条管线，每条可执行128bit操作一般说的显卡中常提到的浮点是单精度浮点(32bit)，这一条管线一次能执行128bit/32bit＝4次，4条最大能力就是16次，16次为一个核一周期的最大次数，16次*核心数*工作频率＝它的单精度能力Intel的近代架构图没查着，据说Intel的浮点是两条256
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2024-03-21 20:06:21
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