最近使用github上的一个开源项目训练基于CNN的翻译模型，使用THEANO_FLAGS='floatX=float32,device=gpu2,lib.cnmem=1' python run_nnet.py -w data/exp1/，运行时报错，打印"The image and the kernel must have the same type. inputs(float64),
ONNX作为模型部署的中间变量，无论是tensorRT还是tfsavemodel都需要先将pytorch或者tensorflow模型转换为ONNX，ONNX作为中间变量也可以通过onnxruntime进行推理。ONNX模型转换import torch
import torch.onnx
import onnx
weight=''
model = net()
model.load_state_dic
不知道各位有没有和小编一样的，几乎每天都需要开会，部门会议，小组会议，总结会议，报告会议等等，会议上，领导发言滔滔不绝，会议桌上小编手不能停，恨不得手脚并用，左右开弓。可惜，还是手速跟不上语速。在经历了漫长的开会一周后，小编决定，要寻找一款将语音文件能够转换成文字的软件。很幸运，在朋友的推荐下，尝试了几款软件，最后决定使用这一款软件。为了帮助和小编一样的朋友，小编决定，将这款软件分享给大家！ 准备
在个人PC上使用游戏级的显卡安装CUDA要比在服务器上的安装麻烦一些，在安装的过程中也遇到了不少的坑，所以在此总结一下。系统：Win7+Ubuntu 16.04 ，在Ubuntu下安装的， 显卡：GXT1050ti CUDA8.0为了确保cuda能安装成功，首先需要确认安装前的环境是否符合要求，具体细节请查阅NVIDIA CUDA Installation Guide for Lin
Adreno GPU上Android 游戏开发介绍（4）如何判断应用的性能瓶颈？关于帧率的问题排查潜在的瓶颈受 GPU 限制的应用程序 如何判断应用的性能瓶颈？关于帧率的问题在开始使用 Snapdragon Profiler 之前，或许你已经清楚的知道有些性能问题需要自己处理。同时，即便你不这样做，也建议检查应用程序的当前整体性能以确定性能瓶颈。帧率是一个理想的起点。游戏通常以每秒 30 或 6
现象bt的堆栈信息standard io上的错误输出从报错信息上看是非法的内存访问，但是报错的位置不一定是真实的位置，因为GPU都是异步发起的，错误可能会被在后面的op捕捉。例如cudaEventDestory： debug方式思维方式 复现，解决问题一定要复现问题，不能复现的问题不能确定正真解决。所以首先要做的是复现。定位，定位范围是逐渐缩小，优先排查自定义的代码
1. 小声BIBI 曾几何时，年少无知的我将CPU使用率和负载混为一谈，简单的认为负载高了就是CPU使用率高，直到碰到了一次现网事故时发现CPU的load很高，但是CPU使用率却很低，苦于基础能力薄弱，只能求助大神才将事故解决，痛定思痛，下面就开始学习一些CPU性能相关的基础知识。本博文主要讲CPU的平均负载和简单的问题排查。2. 前期准备能联通互联网的Linux环境，我
背景公司新迭代了一个版本， 但是上线没多久，cpu就跑满，导致所有的请求都响应很慢， 大多数请求都超时，甚至有一次OOM。出现这样的情况，以前的负责人就叫运维重启。现在这个项目交给我来负责， 我需要把导致这个现象的原因找出来，并解决掉。前负责人说怀疑是首页接口的问题，看了代码，还真是。吐槽公司使用docker运行spring boot项目， docker运行的系统和jdk是非常干净的linux:
在之前的深度学习中，我是在MAC上跑CPU版本的tensorflow程序，当数据量变大后，tensorflow跑的非常慢，在内存不足情况下，又容易造成系统崩溃，这个时候我觉得不应该浪费我的限制的微星游戏本，便想着拿来跑深度学习的代码。1. 配置信息我的老电脑配置如下：CPU i5-4210M16G内存GPU GTX 950M 显存2G128G SSDUbuntu 18.04这个配置一般，但是为了不
作者 | Lysandre Debut
译者 | 陆离
出品 | AI科技大本营(ID: rgznai100)
【导语】自然语言处理预训练模型库 Transformers 实现了几种用于 NLP 任务的最先进的 Transformer 架构，如文本分类、信息提取、问题解答和文本生成等，它经常被研究人员和公司所使用，提供 PyTorch 和 Ten
PX像素(pixel).相对长度单位 像素是相对于显示器屏幕分辨率而言的。譬如，WONDOWS的用户所使用的分辨率一般是96像素/英寸。而MAC的用户所使用的分辨率一般.pt是绝对长度，px是相对的， 我现在创建了一个图片A,A的分辨率为1400px .px:pixel，像素，屏幕上显示的最小单位，用于网页设计，直观方便；pt:point，是一个标准的长度单位，1pt=1/72英寸，用于印刷业，非
题目：gem5-gpu: A Heterogeneous CPU-GPU Simulator 时间：2014 会议/期刊：IEEE Comput. Archit 研究机构： 作者：Jason Power, Joel Hestness, Marc S. Orr, Mark D. Hill, and David A. Woodgem5-gpu: A Heterogeneous CPU-GPU Simu
● CUDA带给GPU行业无限可能 2007年可以说是GPU发展史上翻天覆地的一年，在这一年微软推出了DirectX 10 API标准，将传统的Pixel Shader（顶点着色器）、Vertex Shader（像素着色器）和Geometry Shader（几何着色器），三种硬件逻辑被整合为一个全功能的统一着色器Shader。 这种API发展思路背后是微软和NVIDIA、AMD对于整个GP
基础：已经掌握深度学习的基本概念，需要配置GPU 主要深度学习框架Keras
：A minimalist, highly modular neural networks library, written in Python and capable of running on top of either TensorFlow or Theano. Documents:
 
重 叠 GPU 和 CPU 执 行 相对而言，实现GPU和CPU执行重叠是比较简单的，因为所有的内核启动在默认情况下都是异步的。因此，只需简单地启动内核，并且立即在主机线程上实现有效操作，就能自动重叠GPU和CPU执行。 接下来的示例主要包含两个部分：1.内核被调度到默认流中；2.等待GPU内核时执行主机计算。#include <stdio.h>
#include <cuda
在使用GPU跑代码时，解决出现的问题1、 查看了自己的cuda信息 2、 在第一次配置完cuda9.0+cudnn7.0时，用tensorflow-gpu 1.5.0 试跑代码 并没有什么错误。但间隔一天的时间后，我再次跑代码时出现如下问题： InternalError
(see above for traceback): Blas SGEMM launch failed : m=65536,
# 如何在CPU上运行PyTorch GPU训练的模型
## 整体流程
以下是实现"PyTorch GPU训练的模型在CPU上运行"的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----------|------------------------|
| 1 | 导入PyTorch库 |
| 2 | 加载训练好的模
1.概述许多机器学习和深度学习模型都是在基于 Python 的框架中开发和训练的，例如 PyTorch 和 TensorFlow 等。但是，当需要将这些训练好模型部署到生产环境中时，通常会希望将模型集成到生产流程中，而这些流程大多是用 C++ 编写的，因为 C++ 可以提供更快的实时性能。目前有许多工具和框架可以帮助我们将预训练模型部署到 C++ 应用程序中。例如，ONNX Runtime 可用于
一、V7效果真的的v587，识别率和速度都有了极大的提升，这里先放最新鲜的github链接：https://github.com/WongKinYiu/yolov7二、v7的训练我这里就不做过多的赘述了，这里主要是进行讲解怎么把.pt文件转为onnx和后续的推理问题： 2.1首先是pip的版本非常重要，博主亲自测试了，发现确实只有对应版本，ONNX才能成功，以至于后续的onnxrunti
这个世界真的是很矛盾，一边有人说CPU性能不足，另一边又有人说CPU性能过剩。那么，哪一种说法才是正确的呢？如果说CPU性能不足，但是平常使用电脑工作的时候，好像确实感觉过剩。但是，如果说CPU性能过剩，那么电脑卡顿又是怎么回事？而实际上，如果要判断CPU性能是否过剩，还是要根据具体情况。大家所说的CPU性能过剩，其实是因为在日常生活以及办公的时候，CPU都能轻松满足。即使提升CPU性能，也不会有
