游戏建模是指游戏内的场景、角色和道具按照比例制作设计成的物体，是设计师为游戏打造的场景动画建筑模型。 编辑3d游戏建模常用软件： maya、3dmax、zbrush、bodypaint。1、maya:主要用于人物建模，简模，高模，精模，游戏道具（同样高低精模），拆分uv，画贴图2、3dmax:用途很广泛，人物建模用maya感觉好做点，其实也都差不多，会一样都通，可以学学打灯，学会用vr调
本文系统版本：ubuntu20.04 应实验室要求，对连接服务器的用户进行资源管理。磁盘： 根据下面的这个链接中的内容来做即可。linux（ubuntu）磁盘配额（quota命令） 如果你需要对ubuntu的用户进行批量的磁盘配额配置的话，请不要指望使用group进行集体配置。 如果你对一个group进行磁盘配额配置，操作的是一个group中所有用户的总额，并不会对group下属的每个用户进行单独
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2024-10-23 11:16:10
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项目简介Forward 是一款腾讯平台和内容事业群（PCG）研发的 GPU 高性能推理加速框架。它直接加载主流框架模型（Tensorflow / PyTorch / Keras）转换成 TensorRT 推理加速引擎，帮助用户节省中间繁杂的模型转换或网络构建步骤。相对于直接使用 TensorRT，Forward 更易用以及更容易扩展支持更多模型和算子。目前，Forward 除了覆盖支持主流的 CV
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2024-03-08 09:33:50
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1. 大模型的挑战GPT-3 175B模型的参数如下： 网络层（Number of layers）: 96 句子长度（Sequence length）: 2048 隐藏层大小（Hidden layer size）: 12288 词汇表（Vocabulary size）：51200 总参数量：约175B1.1 对显存的挑战175B的模型，一个原生没有经过优化的框架执行，各部分大概需要的显存空间： 模
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2024-05-14 19:36:57
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萌新、小白不管在那个复方都最容易被蒙骗和吃亏，在硬件行业更是如此，因为硬件保质能力远强于一般的产品，这里能做很多文章，之前我们也科普过CPU最容易被蒙骗的地方是分类和命名， 而今天而我们在针对萌新科普一下显卡(GPU)的知识，也是从小白最基础，也是最容易被骗的分类开始。很多人认为显卡的电脑中最重要的硬件，因此对显卡也最为关注，其实也确实如此，因为显卡的强弱提升是最容易被用户所感知的，显卡的性能给你
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2024-05-13 03:33:22
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大部分时候，对于GPU，算力瓶颈在于访存带宽。而同种计算量，访存数据量差异巨大。
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2021-07-13 15:40:30
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1.前言最近用YOLO V4做车辆检测，配合某一目标追踪算法实现车辆追踪+轨迹提取等功能，正好就此结合论文和代码来对YOLO V4做个解析。先放上个效果图（半成品），如下：YOLO V4的论文链接在这里,名为《YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》，相信大家也是经常看到这几个词眼：大神接棒、YOLO V4来了、Tricks 万
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2024-07-15 22:43:42
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深度学习推理框架作者介绍1.移动端深度学习推理框架调研1.1 小米的MACE（2017）1.2 阿里的MNN1.3 腾讯的TNN1.4 ARM的tengine1.5 百度的paddle-mobie1.6 Facebook的Caffe2（*）1.7 Google的TensorFlow Lite （*）1.8 Apple的Core ML（*）1.9 OpenVINO（Intel，cpu首选OpenV
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2024-08-20 17:34:26
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一、Deeplab v2 对应论文是 DeepLab: Semantic Image Segmentiation with Deep Convolutional Nets, Atrous Convolution, and Fully Connected CRFsDeeplab 是谷歌在FCN的基础上搞出来的。FCN为了得到一个更加dense的score map，将一张500x500的输
菜狗学习动物姿态识别历程，非常艰辛但是感觉很有意思，在CSDN上面记录一下，希望能和大家交流。我是在笔记本电脑上配置的，只有一个垃圾集成显卡，安装也是按照仅有CPU的教程来的。环境配置 默认安装好anaconda，安装可以参考这篇文章安装DLC &
前言：参考TensorRT官方文档学习的笔记记录 Tensor是一个有助于在NVIDIA图形处理单元（GPU）上高性能推理c++库。它旨在与TesnsorFlow、Caffe、Pytorch以及MXNet等训练框架以互补的方式进行工作，专门致力于在GPU上快速有效地进行网络推理。 如今现有的一些训练框架（例如TensorFlow）已经集成了TensorRT，因此可以将其用于加速框架中的推理。另外
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2024-03-27 09:17:03
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在caffe框架下进行深度学习模型训练，数据准备是极为关键的一环。在其网络结构中，数据层的输入格式一般为lmdb格式，而我们常用的图像数据类型为jpg或者png等，这就需要对数据进行类型转换。本文将对这一过程的具体步骤进行描述，并针对本人在实践过程中遇到一些问题，给出解决方案。1. 数据准备（Windo
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2024-04-20 17:56:02
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文章目录Cuda安装GPU驱动安装Cudnn安装解压复制验证PyTorch安装多用户共用同一个conda环境各自独立 英伟达3090的配置过程与以往Cuda没有什么太大的区别，核心请注意目前仅Cuda11支持3090的卡。 细节请参见Ubuntu 18.04 配置cudaCuda安装请先按照前述文章所述禁用nouveau与卸载GPU驱动。 随后前往https://developer.nvidia
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2024-05-06 14:08:34
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3.为什么要pruning？ 首先有一个问题：既然最后要得到一个小的network，那为什么不直接在数据集上训练小（有local minima的问题）的模型，而是先训练大模型?解释一：模型越大，越容易在数据集上找到一个局部最优解，而小模型比较难训练，有时甚至无法收敛。解释二：2018年的一个发表在ICLR的大乐透假设(Lottery Ticket Hypothesis)观察到下面的现象：首先看最左
这个系列我们来聊聊序列标注中的中文实体识别问题，第一章让我们从当前比较通用的基准模型Bert+Bilstm+CRF说起，看看这个模型已经解决了哪些问题还有哪些问题待解决。以下模型实现和评估脚本NER问题抽象实体识别需要从文本中抽取两类信息，不同类型的实体本身token组合的信息（实体长啥样），以及实体出现的上下文信息（实体在哪里）一种解法就是通过序列标注把以上问题转化成每个字符的分类问题，labe
GPUImage 是 iOS 上一个基于 OpenGL 进行图像处理的开源框架，后来有人借鉴它的想法实现了一个 Android 版本的 GPUImage ，本文也主要对 Android 版本的 GPUImage 进行分析。概要在 GPUImage 中既有对图像进行处理的，也有对相机内容进行处理的，这里主要以相机处理为例进行分析。大致会分为三个部分：相机数据的采集OpenGL 对图像的处理与显示相机
一个好的深度学习模型的目标是将训练数据很好地推广到问题领域的任何数据。这使我们可以对模型从未见过的数据进行将来的预测。
首先，当模型泛化性差的时候，我们需要找到其原因，当训练集能够很好地拟合，但是测试集却不能有很好的准确率，主要可能有以下几点原因：网络足够大，仅仅记住了所有样本当网络足够大时，无论你的数据集多么没规律，多么无意义，网络都能记住它们。
如果你的数据集巨大，但是模型仅在训练集上表现良好
# 使用CUDA进行深度学习时GPU占用率低的原因与解决方案
在深度学习的实践中，GPU的加速能力是至关重要的。CUDA（Compute Unified Device Architecture）作为NVIDIA推出的并行计算框架，使得程序员可以利用GPU的强大计算能力。然而，有时我们会发现，虽然存在可以使用的GPU，但在运行深度学习模型时，GPU的占用率却非常低。本文将探讨这一现象的潜在原因，并
注：1.本文基于mmdetection-2.25.1。为啥不用最新版本？3.0的还没试，2.28的有差不多的问题，老板要求用这个版本，所以先用这个演示一遍全流程。2.本文直接用mmdetection里面提供的一个“不建议使用”的脚本来导出onnx格式（ncnn先别急），即tools/deployment/pytorch2onnx.py。为啥不用mmdeploy？一个是也不见得行，另外老板暂时不让用
又更新啦！这次工作用的电脑出现了点问题，连续两天出现磁盘占用100%的情况，工作中的上下文也被这突如其来的事情给打乱排查原因其实在前一天，使用top查看程序的时候，就已经发现了一个名为cupsd的进程占用CPU达到了90%多，但是但是看走眼了，以为写的是cups，觉得可能是指的空闲cpu，加之电脑的风扇并没有很大幅度的运作，让我觉得可能没什么大问题。直到昨天晚上，电脑突然弹出提示根目录只剩下1.1
