此代码完成的事：
模型一的训练结果输出图像
宽高按照大数优先的规则填补为正方形
resize为模型二需要的输入尺寸图像
话不多说，上代码：clear;
clc;
load xxxxmodel.mat % //加载模型
Path = '...\xxxxTestset\'
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2024-08-09 12:50:23
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深度学习是计算机科学领域中一种重要的机器学习方法，它通过模拟人脑神经网络的方式来处理复杂的模式识别问题。MATLAB作为一种流行的数值计算工具，也在深度学习领域发挥着重要的作用。在本文中，我们将探讨如何使用MATLAB进行深度学习模型的训练与部署。 首先，我们需要了解深度学习模型的
“在硬件革命开始兴起前，神经网络的研究都只停留在理论阶段” 围绕着深度学习的广泛讨论经常会误导外行人，让他们以为这是一种新发明的技术，当他们知道早在1940-1950年代深度学习就奠定了基础时，会感到十分的震惊。但事实上，深度学习已经有了很长的历史，早在20世纪后半叶，深度学习中最流行的深层神经网络结构和理论就得到了发展。这时，可能有人会问，为什么深度学习的革命会在近几年发生，而不是在
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2024-06-18 07:57:39
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深度学习 Win10 64位+VS2013+Caffe GPU+Cuda8.0+cuDnn5.1+MATLAB R2017b 初级学习者一把编译过下载准备工作VS2013 安装MATLAB2017b 安装cuda9.0 下载和安装CuDnn 下载和安装Caffe 调试CommonSetting.props 内容更改libcaffe 属性设置1、更改调试状态2、为libcaffe添加包含目录、库目
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2024-06-18 10:52:41
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介绍Matlab是一种功能强大的数学软件，它不仅可以用于数据分析和可视化，还可以用于机器学习。在本文中，我们将介绍如何使用Matlab实现机器学习。首先，我们需要准备数据。机器学习通常需要大量的数据进行训练和测试。我们可以使用Matlab的数据导入工具来导入数据。Matlab支持多种数据格式，包括CSV、Excel和文本文件等。我们还可以使用Matlab的数据可视化工具来查看数据的分布和特征。接下
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2024-08-12 13:01:30
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在上个世纪的90年代，我们在电脑上看到的画面都是2D模式的，这时候CPU负责了主要的工作，我们在屏幕上需要看见什么，实际都是由CPU向GPU下达命令，例如我们在屏幕上看到的一条直线，CPU就会对GPU说：在横X纵Y点至横P纵Q点上画条线。那么GPU就会在X.Y——P.Q这两个点上画一条直线。最初的CPU和GPU就是以这种合作关系，并存于早期的电脑中。 直到
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2024-03-25 13:47:03
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该库提供了一种训练大模型的方法，这些模型往往是GPU显存不足，它采用用户自定义的图，并自动添加swap-in和swap-out节点，用于将tensors从GPUs传输到主机设备，反之亦然。计算图是静态修改的。因此，它需要在回话开始前就完成。IBM PowerAI 1.6包含比github更新的TensorFlow大模型支持的实现。新版本更容易去使用并且能够达到更高水平的tensor交换，从而可以实
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2024-04-23 11:26:01
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从本篇文章开始，我将开始写一些自己学习音视频方面的学习笔记，记录自己的成长过程！我们先来了解一下ffmpeg是什么吧？最官方的解释和介绍，当然是去ffmpeg官方看，ffmpeg官方地址：https://www.ffmpeg.org/about.html 这里大概的说一下：FFmpeg是领先的多媒体框架，能够解码，编码， 转码，mux，demux，流，过滤和播放人类和机器创建的几乎所有内容。它支
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2024-07-17 18:34:06
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# 使用Java GPU加速教程
## 1.整体流程
```mermaid
journey
title Java使用GPU加速教程
section 准备工作
开始 --> 下载并安装CUDA
下载并安装CUDA --> 安装GPU驱动
安装GPU驱动 --> 安装cuDNN
安装cuDNN --> 安装Java库
原创
2024-03-14 06:43:26
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模型训练之多GPU的简洁实现每个新模型的并行计算都从零开始实现是无趣的。此外，优化同步工具以获得高性能也是有好处的。下面我们将展示如何使用深度学习框架的高级API来实现这一点。本代码至少需要两个GPU来运行。from mxnet import autograd, gluon, init, np, npx
from mxnet.gluon import nn
from d2l import mxne
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2024-07-29 16:25:27
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常用的快捷键：WIN+D：显示桌面，再按一次还原桌面；WIN+R：打开运行，输入命令可以执行相应操作，输入路径可以打开对应路径，输入程序名称可以打开对应程序（前提是你打开的是windows下面的程序）;输入cmd打开DOS窗口，输入notepad打开记事本，输入calc打开计算器等。WIN+E：打开资源管理器；WIN+L：锁屏；WIN+Tab：切换程序；CTRL+Home：跳转到文件最开头，直接按
在Windows操作系统下使用Ollama来调用GPU以进行深度学习推理的过程中，许多用户可能会遇到一系列的问题。这些问题不仅影响了性能，还可能导致错误的结果输出，因此了解如何有效地利用GPU资源非常重要。
首先，想象一下这样一个场景：你是一名数据科学家，正在使用Windows操作系统，通过Ollama库实现深度学习模型的推理。你的目标是使用GPU来加速计算，减少等待时间，提高工作效率。然而，你
AMD认为，加速处理器（APU）将在数据中心有一席之地，它是将CPU和GPU整合在一起而成。它所推动的软件开发工具，更容易在GPU芯片上调度程序，比单独在CPU上运行更快。AMD这一看法让服务器领域的竞争变得更为激烈。AMD在美国加州圣何塞所举办的APU13开发者峰会上，它是关于服务器的一大主题。该公司还展示一些早期的基准测试结果，证明其APU如何更完美地加速Java应用程序。AMD刚刚与惠普携手
文章目录线程对效率的影响代码1代码2代码3总结 线程对效率的影响一个小实验，用来测试线程对性能的提升计算数组中每一个数字乘以100的和。使用双重循环计算，不用数学公式，这样计算时间长一点，容易做对比。总共实现了四种不同的方式
使用单线程使用4个手动写的线程使用分治，先拷贝数组分成t份，之后进行合并使用for循环生成4个手写的线程。最后可以看到手动实现4个线程进行分治可以把效率提升到4倍左右
文章目录使用单GPU训练模型一，GPU设置二，准备数据三，定义模型四，训练模型 使用单GPU训练模型深度学习的训练过程常常非常耗时，一个模型训练几个小时是家常便饭，训练几天也是常有的事情，有时候甚至要训练几十天。训练过程的耗时主要来自于两个部分，一部分来自数据准备，另一部分来自参数迭代。当数据准备过程还是模型训练时间的主要瓶颈时，我们可以使用更多进程来准备数据。当参数迭代过程成为训练时间的主要瓶
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2024-05-11 16:07:21
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2020发生了太多事，在新冠疫情的影响下芯片和半导体产业也发生了很多翻天覆地的变化。在闲来无事时，博主整理的一下芯片半导体产业2020年的巨变，最后也是画了一把信仰尺来记下这一年的岁月。英伟达的信仰尺，图源淘宝1、苹果PC平台M1芯片 11月11日凌晨，苹果在其总部Apple Park发布了旗下首款自研PC平台基于Arm架构的芯片——M1，同时，也发布了搭载M1的最新MacBook Air。M1芯
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2024-05-26 14:36:58
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win10服务哪些可以禁止启动？方法一：命令方法首先使用 Windows + R 组合快捷键打开“运行”窗口，之后键入 services.msc 按下回车键，即可打开“服务”。方法二：快捷方式法在Win10桌面的“此电脑”图标上点击鼠标右键，在弹出的右键菜单中再点击“管理”，打开计算机管理后，点击左侧下方的“服务和应用程序”，就可以看到服务了，如图。文章最后简单介绍下Win10服务哪些可以关闭，简
查看ubuntu的Tensorflow2是否可以使用GPUimport tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available() 上图说tf.test.is_gpu_available()这个指令在未来版本中将被移除，所以它建议你用tf.config.list_physical_devices('GPU')来检测tf2是否可以用GPUimport tensorflow
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2024-07-04 21:12:36
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有多种通过GPU实现骨骼动画的实例化绘制方法，本文介绍的是其中的一种：将顶点信息逐帧写入纹理后，在顶点着色器中通过读取动画纹理，提取顶点位置并变换，最终实现角色动画的方法。本文将简述其实现原理，并分享一个（完成了一半的）网格合并及实例化绘制工具。如何提高绘制效率当产生了“要将大量游戏对象呈现给玩家”的需求时，我们就会碰到这样一个问题：如何才能提高GPU的绘制效率？ 批量绘制较多的骑
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2024-04-01 11:57:53
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设备管理器－－显示适配器－－NVIDIA右键－－禁用设备
原创
2023-09-15 09:04:42
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