PaddleOcr在windows 10 系统中编译生成exe和dll文件_使用GPU(二)提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、Paddle_inference二、依赖项版本1.编译器2.ocr版本3.Opencv版本三 路径四.问题总结 前言提示：GPU版本OCR编译 上一篇写完由于各种原因，好久没更新了，今天来写一下ocr编译的一些注意事项。以及能
遇到问题:无法用变色龙引导:删除原WIN系统前隐藏分区变色龙引导画面无法进安装界面:a,wowpc.iso版本低,换新版;b,复制EXTRA进MAC安装盘MAC OS安装完成后重新启动卡在苹果图标界面:参照下面第3)条解决本人的笔记本安装过程中填写注册信息时自带键盘无法使用:用外接USB键盘OK,待解决驱动未安装,待继续....... 在这个安装过种中，由于电脑硬件关系，遇到了一些问题：
GPU和CPU区别 1，CPU主要用于处理通用逻辑，以及各种中断事物 2，GPU主要用于计算密集型程序，可并行运作； NVIDIA 的 GeForce 显示卡系列采用 GPU 特性进行快速计算，渲染电脑画面，比如大型游戏，图像处理等场景的画面 深度学习的训练过程中，包含了大量重复性的计算，利用 GPU 的计算和并行特性，可提高训练的效率，具备 GPU 特性的电脑显卡就
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2024-05-28 05:41:04
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paddle介绍Paddle是类似tesseract的文字识别ocr。因为tesseract-ocr的中文识别效果不好。因此才准备安装Paddle。Paddle最方便的安装方式的使用Python的包管理安装。pip3 install paddlepaddle。但我使用了一下感觉还是用C++更加方便，QT + OpenCV + Paddle应当还不错。所以才有了下面这一篇教程。环境说明电脑系统是Ub
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2024-10-31 16:00:59
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Docker安装使用安装依赖包sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common添加 Docker GPG 密钥curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/
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2024-07-23 16:12:23
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改善能源结构、提高能源利用率、走低碳经济发展之路，已成为解决能源供应紧张和环境保护问题的必然选择。当前分布式光伏发电系统在许多国家和地区已经是成熟的能源综合应用技术，受到各国政府、企业界和能源科研单位的广泛关注。随着可再生能源在国家能源战略发展地位的不断提升，可再生能源发展先进的国家和地区均采用了相应的支持政策以保障其发展。我国分布式光伏发电技术起步较晚，核心技术还不够成熟，支持政策、商业模式及融
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
要检测Ollama是否使用了GPU，首先需要确保整个系统环境已经正确配置。下面，我们将详细描述这一检测过程的各个步骤，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比和部署方案。
### 环境配置
在进行任何检测之前，首先需要确保系统的环境配置完备。以下是环境配置的步骤。
1. **操作系统和依赖安装**
- 需要确保系统上安装了必要的驱动和工具。例如：CUDA、cuDNN 等。
产业智能化升级的浪潮并没有因为疫情等原因停滞不前，作为带来人工智能应用井喷式发展的深度学习技术在近几年也可谓是“时代宠儿”，想要尝试应用深度学习技术解决产业实际问题的开发者越来越多。但在深度学习技术的学习及项目落地过程中往往面临着验证成本高、研发周期长等诸多困难，那么在深度学习探索之路上，谁来为我们的小伙伴们保驾护航呢？这里向您隆重推荐一位精英级别的保镖——飞桨全流程开发工具PaddleX。&nb
对于开发者来说，在移动设备上运行预先训练好的模型的能力意味着向边界计算(edge computing)迈进了一大步。[译注：所谓的边界计算，从字面意思理解，就是与现实世界的边界。数据中心是网络的中心，PC、手机、监控照相机处在边界。]数据能够直接在用户手机上处理，私人数据仍然掌握在他们手中。没有蜂窝网络的延迟，应用程序可以运行得更顺畅，并且可大幅减少公司的云服务账单。快速响应式应用现在可以运行复杂
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2024-09-23 21:04:24
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一、验证自己的电脑是否有一个可以支持CUDA的GPU在终端中输入命令： $ lspci | grep -i nvidia ，会显示出你的NVIDIA GPU版本信息， 然后去CUDA的官网查看自己的GPU版本是否在CUDA的支持列表中。二、选择安装方式这里采用runfile安装方式。下载cuda安装包：cuda官网下载，根据系统信息选择对应的版本，runfile安装的话最后一项要选择 runfil
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2024-04-17 14:06:20
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# 如何在PyTorch中验证GPU是否可用
在深度学习中，使用GPU加速训练是提高模型性能和减少训练时间的关键。对于刚入行的小白来说，首先要确保你的环境配置正确，并确认PyTorch能够识别你的GPU。本文将详细介绍如何在PyTorch中验证GPU是否可用的流程。
## 一、流程概览
首先，我们将整个验证过程分解为几个步骤，方便你理解和执行。具体步骤如下：
| 步骤 | 操作
原创
2024-08-21 03:40:26
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# 项目方案：深度学习GPU使用情况的查看
## 项目背景
在深度学习任务中，为了加速模型训练和推理过程，通常会使用图形处理单元（GPU）来提高计算性能。但是，在实际应用中，我们需要确认是否正确地配置和使用了GPU资源。因此，本项目旨在提供一种方案，用于查看深度学习模型是否使用了GPU。
## 项目目标
开发一个简单的工具，能够检测深度学习模型是否在GPU上进行计算，并提供相应的使用情况。
原创
2023-12-27 07:09:33
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如何查看PyTorch是否使用了GPU
# 引言
在深度学习中，使用GPU进行计算可以大幅提升训练和推理的速度。PyTorch是一个广受欢迎的深度学习框架，支持使用GPU进行计算。然而，在使用PyTorch进行开发时，我们需要确保代码是否正确地利用了GPU。本文将介绍如何查看PyTorch是否使用了GPU，并提供一个具体示例。
# 1. 查看PyTorch是否使用了GPU
要查看PyTorch
原创
2023-12-29 08:39:13
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/*******************************************************************************************************************
*文件说明:
* 第二个CUDA程序------GPU设备性能参数的查询
*开发环境:
* win7+OpenCv2.4.8+cudaTo
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2024-10-24 17:02:45
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～～～～我的生活，我的点点滴滴！！ 大家都知道一个游戏里面会有大量的图片，每个图片渲染是需要时间的，下面分析两个类来加快渲染速度，加快游戏运行速度一、SpriteBatchNode1、先说下渲染批次：这是游戏引擎中一个比较重要的优化指标，指的是一次渲染凋用。也就是说，渲染的次数越少，游戏的运行效率越高，怎么看这个次数了
Paddle2.2复现经典论文Transformer(代码篇)项目简介经典图先放上大多数人的复现的代码都是用py文件直接复现，我个人比较喜欢notebook直接写，这里直接用notebook开搞！首先，从上一章理论篇看，我们要清楚的知道我们要复现什么东西这里附上理论篇Paddle2.2复现经典论文Transformer(理论篇)此外，附上paddle2.0的api开发文档，很重要（学习语言最重要的
Metal 框架支持 GPU 加速高级 3D 图像渲染，以及数据并行计算工作。Metal 提供了先进合理的 API，它不仅为图形的组织、处理和呈现，也为计算命令以及为这些命令相关的数据和资源的管理，提供了细粒度和底层的控制。Metal 的主要目的是最小化 GPU 工作时 CPU 所要的消耗。Metal Programming GuideMetal 是针对 iPhone 和 iPad 中 GPU 编
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2024-04-26 19:42:18
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一篇文章中对七彩虹的一款新平板的“八核GPU”进行过报道。当时传出的消息是该平板采用的SoC是全志A30，它使用Cortex-A7四核处理器，搭配PowerVR SGX543MP8的图形处理器，参数上让人大呼过瘾。但是，按照现今的工艺技术和发热控制，真的会有八核GPU出现吗？一起来了解一下。 当时公布的关于全志A30的信息显示，该SoC采用的是PowerVR SGX54
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2024-03-04 21:26:00
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安装 `Ollama` 后，用户通常会希望验证其是否利用了 GPU 进行模型推理。通过验证 GPU 的可用性，不仅可以获得更快的模型推理速度，还可以有效减少计算资源的消耗。以下是完整的复盘记录，详细描述了“ollama安装 如何判断是否使用了GPU”的整个过程。
### 问题背景
在现代深度学习应用中，GPU 的使用是提升性能的关键因素之一。`Ollama` 则是一个高效的开源模型推理平台，能
