阅读目录前言：看看优化需要从哪里着手CPU的方面的优化：GPU的优化内存的优化更新，使用Unity Profiler工具检测内存
前言： 刚开始写这篇文章的时候选了一个很土的题目。。。《Unity3D优化全解析》。因为这是一篇临时起意才写的文章，而且陈述的都是既有的事实，因而给自己“文（dou）学（bi）”加工留下的余地就少了很多。但又觉得这块是不得不提的一个地方，平时见到很多人对此处也
win10使用tensorflow和tensorflow-gpu时踩过的坑最初要使用tensorflow-gpu是因为要使用inception-resnet-v2，这个模型在cpu上跑，速度实在是太慢，两天跑1000个batch的样子，实在难受。于是搬出了我四年前的电脑（NIVIDA 840M）来准备用GPU跑。遇到了一些坑，一一解决了，记录一下。first最开始的时候，以为安装了tensorfl
的一 前言最近写了个又臭又长的代码来验证idea，效果还行但速度太慢，原因是代码中包含了一个很耗时的模块，这个模块需要连续执行百次以上才能得到最终结果，经过实测模块每次执行消耗约20ms，而且两次执行之间没有先后关系，为了保证系统的实时性，我决定将这一部分运算放在GPU上执行。二 环境配置（dirver CUDA + runtime CUDA）要想使用GPU加速计算，首先需要一块性能还可以的Nvi
在进行大规模数据处理和科学计算时，通常需要利用GPU的并行计算能力来加速运算过程。Python是一种流行的编程语言，而NumPy库则是Python的一个重要数值运算库。那么，如何在Python中利用GPU来加速NumPy的计算呢？答案就是使用PyCUDA和CuPy库。
PyCUDA是一个Python绑定库，它允许Python与NVIDIA的CUDA并行计算平台交互。而CuPy则是一个基于Nump
Ubuntu18.04.2使用GPU跑程序最简单的方法！安装CUDA9.0 以及CUDNN7.1还有Tensorflow 对应GPU版本亲测有效！注意！别的系统不一定适用但大部分流程相同今年考了研究生，研究课题需要跑网络，代码以及数据都准备好，用我自己的CPU跑了一下，7个小时才跑完一边！我的笔记本是某想G50，14年本科大一时候买的，现在已经不堪入目了，好在导师有独显GPU，就让我使用，但是装了
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2023-11-02 11:00:31
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在tools子目录中有简单的MATLAB函数，可用于将使用二进制格式选项的GprMax2D / 3D创建的建模数据导入MATLAB，以进行进一步处理和可视化操作。在每个函数中都有一个小标题，用于解释其用途，参数和返回值。最近在学习使用matlab，一周后我再来更新…… ——2019年4月30日2020.07.0819年至今一直在做课题，找工作，现在刚入职，最艰难没有时间更，原本我以为很少有人搞这个
1 pytorch介绍 1 END-TO-END MACHINE LEARNING FRAMEWORK（端到端的机器学习框架） 上述这样命名就是因为深度学习只是机器学习的一个分支 2 pytorch的优点：简单易用、分布式训练、服务器部署方便、移动端部署方便； 3 PyTorch 是基于以下两个目的而打造的python科学计算框架： &nbs
Tensorflow环境下的深度学习框架的配置主要包含以下几步：0、前言1、PyCharm的安装步骤：2、Python的安装步骤：3、AnaConda的安装步骤：4、CUDA的安装步骤：5、cuDNN安装步骤：6、Tensorflow—GPU配置步骤：7、在PyCharm中使用Tensorflow 0、前言我们需要安装的内容如下：Windows10 操作系统
Pycharm ：python的开发
1、GPU发展简介自1999年NVIDIA发布第一款GPU以来，GPU的发展就一直保持了很高的速度。为了实时生成逼真3D图形，GPU不仅采用了最先进的半导体制造工艺，在设计上也不断创新。传统上，GPU的强大处理能力只被用于3D图像渲染，应用领域受到了限制。随着以CUDA为代表的GPU通用计算API的普及，GPU在计算机中的作用将更加重要，GPU的含义也可能从图形处理器（Graphic Proces
作者本人是想利用Tensorflow进行VGG-16框架训练，一开始用的CPU，训练起来心态，都可以烤牛排，就想搭载GPU版的，在搭建tensorflow-gpu的时候，由于一开始装了个python版本，在Anaconda上面创建虚拟环境的时候老是会出现混乱。所以建议大家就仅用Anaconda，挺好用的。个人建议：注意版本选择，以及你自己的驱动（cuda8.0+cudnn6.0+Ana
在仿真的时候添加适当的物理场，在系统中添加载荷及约束。添加物理场这里添加的都是单接口的物理场。 这是一个支架热应力分析教学案例。 我们需要定义一个热物理场（这个定义过程通用）添加物理场确定你的模型应用于哪个物理领域。如果你选择创建模型向导来创建模型的时候，这一步已经在选择物理场中选择完了 如果是创建空模型进入的，在点击添加物理场后，从右侧选择你要添加的场。 添加后就可以在左侧功能树下见到，一个物理
# 用GPU跑Python代码的科学探索
在机器学习、深度学习和科学计算的领域中，CPU（中央处理单元）对于执行计算任务一直扮演着重要的角色。但是，随着数据量的增加和计算复杂度的提升，GPU（图形处理单元）的出现为我们提供了一个高效的计算替代方案。GPU的并行处理能力使得它在处理大量数据和复杂的计算时展现了出色的性能。
## 什么是GPU？
GPU最初设计用于处理图形渲染，如3D游戏中的图像
1 前言原料：我有两台电脑，一台是Win10系统的小米笔记本12.5（简称为A电脑），一台是Ubuntu系统的小米游戏本（简称为B电脑）。A电脑没有GPU，没有配置任何深度学习环境；而B电脑的GPU是GTX 1060，配置好了深度学习环境，已经能用CUDA跑代码了。A电脑和B电脑使用的IDE都是VS Code。需求：代码调试：因为B电脑有GPU，我希望能够用A电脑调试B电脑的代码。场景1（远程调试
前言为了在实验室工作站搭个gpu训练环境，前后大概花了一整天时间搭完。先简要说一下经验：先找一篇新一点的教程进行配置，我这边只是给个参考；最好暂时不要用最新的CUDA、py、tf，因为很有可能不支持。配置显卡：GTX 1070Python 3.6.2CUDA 9.0cuDNN 7.5 CUDA 9.0tensorflow-gpu 1.10这都9012年了，Py已经3.7，CU
深度学习怎么跑代码？从事深度学习的研究者都知道，深度学习代码需要设计海量的数据，需要很大很大很大的计算量，以至于CPU算不过来，需要通过GPU帮忙，今天怎么教大家免费使用GPU跑深度学习代码。深度学习怎么跑代码？Colabortory是一个jupyter notebook环境，它支持python2和python3，还包括TPU和GPU加速，该软件与Google云盘硬盘集成，用户可以轻松共享项目或将
小白学TensorFlow（一）tensorflow安装在安装之前，您必须选择以下类型的TensorFlow之一来安装：TensorFlow仅支持CPU支持。如果您的系统没有NVIDIA®GPU，则必须安装此版本。请注意，此版本的TensorFlow通常会更容易安装（通常在5或10分钟内），因此即使您有NVIDIA GPU，建议先安装此版本。TensorFlow支持GPU。TensorFlow程序
枚举法枚举算法解题的基本思路：确定枚举解的范围，以及判断条件选取合适枚举方法，进行逐一枚举，此时应注意能否覆盖所有的可能的解，同时避免重复。在枚举时使用判断条件检验，留下所有符合要求的解。1. 简单型枚举就是可以通过简单的 for 循环嵌套就可以解决的问题42 点问题题目描述:众所周知在扑克牌中，有一个老掉牙的游戏叫做24点，选取4张牌进行加减乘除，看是否能得出24这个答案。 现在小蓝同学发明了一
机器学习模型训练之GPU使用1.电脑自带GPU2.kaggle之免费GPU3.amazon SageMaker Studio Lab 免费GPU使用推荐 深度学习框架由大量神经元组成，它们的计算大多是矩阵运算，这类运算在计算时涉及的数据量较大，但运算形式往往只有加法和乘法，比较简单。我们计算机中的CPU可以支持复杂的逻辑运算，但是CPU的核心数往往较少，运行矩阵运算需要较长的时间，不适合进行深
记录一些自己用的（可能会忘的），（并不全面）只是给自己看的。1. 如何打开点击lunch即可或者通过命令行，输入jupyter notebook或者是jupyter-notebook都可以2. 更换环境（1）打开命令行，切换到需要的环境，输入conda install jupyter notebook 之后再输入jupyter notebook即可之后再选择环境即可 也可以在（
作者：凌逆战从事深度学习的研究者都知道，深度学习代码需要设计海量的数据，需要很大很大很大(重要的事情说三遍)的计算量，以至于CPU算不过来，需要通过GPU帮忙，但这必不意味着CPU的性能没GPU强，CPU是那种综合性的，GPU是专门用来做图像渲染的，这我们大家都知道，做图像矩阵的计算GPU更加在行，应该我们一般把深度学习程序让GPU来计算，事实也证明GPU的计算速度比CPU块，但是(但是前面的话都
