Matlab&深度学习0.重要的事情之前我没有注意到Matlab版本的问题，给一些小伙伴造成了困扰，抱歉，以后我会详细说明的最近很忙，大概率到明年才更新Matlab&深度学习(二),加油1.为什么使用Matlab？如今Python语言占据了深度学习，然而Matlab也是可以做的。好奇心，尝鲜，学习Matlab的优点：
使用应用程序和可视化工具创建、修改和分析深度学习架构使用应
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2024-09-06 20:02:36
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MATLAB2018b默认支持的CUDA版本为9.1，但是我已经安装好了CUDA10.1及Cudnn7.6.4，如果重装比较麻烦，下面给出MATLAB2018b调用CUDA 10.1的方法。1、更改MATLAB配置GPU的配置文件路径：D:\Softwares\MATLAB\toolbox\distcomp\gpu\extern\src\mex\win64里面有如下文件：打开配置文件将里面的9.1
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2023-12-27 11:01:57
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目录一. 环境配置1. GPU+VisualStudio+Matlab版本适配性查看2. Matlab环境配置二. 使用Matlab编译CUDA工程1. 建立CUDA工程并编写GPU代码2. 编写可供Matlab编译的CUDA代码2.1 包含的头文件2.2 程序入口函数mexFunction3. 使用Matlab编译CUDA工程并调用3.1 mexcuda编译指令 3.2 调用方法总结一
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2023-11-01 23:11:03
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更新2018.06.14 最近有使用Matlab通过mex调用CUDA加速视频处理的需求，于是折腾了一下，网上的说法可谓千奇百怪众说纷纭，却没有能用的。经过六个多小时的反复搜索和尝试，本人终于成功编译运动了了matlab的mexCUDA例程：mexGPUExample.cu。1.软件环境这个过程涉及三个环境：Visual Studio、Cuda Toolkit和Matlab。其中C
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2024-03-08 09:16:37
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1 背景题主需要训练caffe的matlab接口的代码，因此就开始在ubuntu下面折腾的历程，记录一下在ubuntu下面编译caffe的matlab接口中遇到的各种问题及解决办法，防止下次遗忘，也希望可以帮助到有需要的朋友。2 下载caffe源码,配置Makefile.config题主选择CaffeMex_v2git clone https://github.com/liuyuisanai/Ca
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2024-08-07 16:54:49
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目录GPUGPU 的主要信息和功能显存位宽接口v-sync散热 GPU显卡（Graphics Processing Unit，GPU）是计算机中的一种专门用于处理图形和图像相关任务的硬件设备。它是计算机图形和图像处理的关键组成部分，通常用于加速图形渲染、视频解码、机器学习、科学计算和其他高度并行的计算工作负载。GPU与CPU的区别：CPU（Central Processing Unit，中央处理
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2024-06-18 07:39:12
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Matlab是学术界和业界公认的高级编程语言，其优点在于编程复杂度低，缺点在于for循环的效率极低。为了利用Matlab已有的算法，降低编程复杂度，同时解决for循环效率低的问题，Matlab引入了Mex机制，使得Matlab可以调用C++编写的函数。CUDA是Nvidia推出的并行计算框架，基本遵循了C++语法规则。于是乎出现了Matlab调用CUDA的方法，称之为“MexCuda”。本文就Me
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2024-07-31 15:45:59
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相对路径和绝对路径绝对路径：文件在硬盘上真正存在的路径 相对路径：相对于自己当前的目标文件位置解释：绝对路径和相对路径进程和线程进程：一个在内存中运行的应用程序 线程：进程中的一个执行任务（控制单元），负责当前进程中程序的执行。一个进程至少有一个线程，一个进程可以运行多个线程，多个线程可共享数据。CPU和GPUGPU：图形处理器（英语：Graphics Processing Unit，缩写：GPU
活动总结 2020年6月23日，省外返校学生陆陆续续返校中，我们有幸邀请到运载工程与力学学部、汽车工程学院的博士研究生姜凯师兄，分享对Matlab的运用心得。姜凯师兄的研究方向是车身轻量化技术，研究领域涉及到扩展的几何分析，以及碳纤维复材的多分辨率模拟，并且参加了X7R创新课题框架车身特性参数多目标优化项目。在研究过程中，姜凯师兄对Matlab也是运用自如。 内容回顾 姜凯师兄的
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2024-03-26 07:46:35
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1. matlab仿真模型怎么并行计算以单台双核计算机为例。首先打开MATLAB命令窗口，输入matlabpool open就OK了。这样，就相当于将一台计算机的两个核心，当做两台机器用啦。接下来是编程序实现的方法。MATLAB并行计算的模式有几种？主要是两种：parfor模式和spmd模式。两种模式的应用都很简单。第一个中，parfor其实就是parallel+for简化而来，顾名思义啊，就是把
目标当工程变大时，好的调试机制可以更快解决问题。目前工程中没有这方面的机制，所以我决定优先建立起来，具体包括：C++的异常处理（throw）。调用图形API时如果返回了错误，我需要将其“抛出”。图形API自带的debug机制。例如Vulkan的validation layers；D3D12也有ID3D12Debug::EnableDebugLayer提供类似的机制。异常处理关于异常处理，我用得很少
Issue1: Server creation failed .Invalid ProgID 'CANoe.Application. Issue2: 加载库 “SymbSelAdapt.dll” 时出错 找不到指定的模块。Step 如下：安装Vector_AddOn_Matlab_Interface a. 这个插件程序，网页找不到，只能通过CANoe本地安装路径查找： 12.0 SP2 -->
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2024-03-15 05:49:09
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PADS layout只显示单层（当前层）怎么操作，而不显示其他层第一步：按下“Z”键,调出无模命令注意：需要在输入法为英文的模式下才能调出无模命令第二步：“Z1（数字代表你想显示的哪个层）”第三步：第二步做完，按下回车键，就可以键入命令，看到效果了那么，怎么恢复所有层呢恢复所有层：“Z”键，回车键。即可显示所有层了另外拓展关于换层的快捷键需要某层置顶 ，无模命令“L1”,顶层置顶，其他层以此类推
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2024-10-02 19:43:58
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Matlab的调试总体分为，直接调试和间接调试。
1.直接调试：
（1）去掉句末的分号；
（2）单独调试一个函数：将第一行的函数声明注释掉，并定义输入量，以脚本方式执行 M 文件；
（3）适当地方添加输出变量值的语句；
（4）添加keyboard命令；
2.工具调试：
1.）以命令行为主的调试：
（1）设置断点：
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2024-08-19 16:30:59
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在Matlab中调用GPU的CUDA API进行并行加速，主要有两种途径：1）对现有Matlab代码的简单改写，调用Matlab中支持CUDA的函数进行加速。2）将C语言的CUDA函数封装成库，在Matlab中进行调用。前者简单方便，效率低；后者效率高，稍微麻烦。 一、matlab中直接的gpu加速计算matlab中直接做GPU计算分为三个步骤。
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2023-08-28 15:33:28
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从Matlab2013版本开始，matlab将可以直接调用gpu进行并行计算，而不再需要安装GPUmat库。这一改动的好处是原有的matlab内置函数都可以直接运用，只要数据格式是gpuArray格式的，那么计算过程会自动的调用GPU进行计算 具体操作起来，只要知道下面几个函数就可以像编写简单的m文件一样，进行matlab的GPU编程 1.GPU设备确认函数 1）n=gpuDeviceCoun
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2023-09-06 15:14:28
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将提高MATLAB运算速度的途径总结为以下几点：1. 硬件方面：CPU配置高一些；2. 利用Profiler评估程序，查找出函数花费时间较多的地方优化；3. 尽量少使用for或者while循环，而是向量化；4. 循环中，尽量将变量预配置，即预先开辟空间，减少循环内部的动态配置；5. 尽量使用MATLAB函数库中的自带函数；6. 尽量将需实现的独立功能编写成M函数，尽量少用M脚本文件；7. 将程序进
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2024-03-04 14:52:43
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将该文件夹设为Matlab当前工作目录 6. 使用两步进行编译:(以Szeta.cu文件为例) (1)nvmex -c –f nvmexopts.bat Szeta.cu -IC:/cuda/include LC:/cuda......将该文件夹设为Matlab当前工作目录 6. 使用两步进行编译:(以Szeta.cu文件为例) (1)nvmex -c –f nvmexopts.bat Szeta
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2024-05-28 12:08:46
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转：matlab中调用C代码 (2012-06-11 15:06:56)
标签： it
如果我有一个用C语言写的函数，实现了一个功能，如一个简单的函数：
double add(double x, double y)
{
return x + y;
}
现在我想要在Matlab中使用它，比如输入：
>> a
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2024-08-16 19:22:51
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本文只是对于多核CPU运行单一程序的优化，以及简单的GPU运算（非CUDA） 部分内容引自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6b597bfb01018wa5.html 并行化计算通过client-workers体系，client负责分发任务，workers(数量等于CPU核数)负责完成任务1、使用parfor循环parfor循环把变量分为五类：循环变量*、广播变量、临
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2024-06-12 22:36:12
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