Nerf三维重建Pytorch使用Pycharm运行0基础教程你好！ 这里是“出门吃三碗饭”本人，本文章接下来将介绍如何从0运行2020会议Nerf的Pytorch版本，让你自己动手渲染第一个三维模型。视频解说可以关注B站，搜索 出门吃三碗饭 ，即可找到对应视频（预计11.24更新），另外可以关注《AI知识物语》 公众号获取更多详情信息。 讲解视频链接如下讲解演示视频第一步，理所当然的是获得Ner
推荐一篇近期出来的NAS(神经架构搜索)论文：Zen-NAS: A Zero-Shot NAS for High-Performance Deep Image Recognition神经架构搜索（NAS）中的一个关键组件是一个精度预测器，可以保证被查询架构的精度。为了建立一个高质量的精度预测器，传统的 NAS 算法依赖于训练大量的架构或一个大的超网。这一步往往要消耗几百到几千天的 GPU，影响总的
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2024-06-12 22:24:07
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cgo 使得在 Golang 中可以使用 C 代码。
Hello World
为了有一个较为直观的了解，我们来看一个简单的例子，创建文件 main.go：
package main
/*
#include <stdio.h>
void sayHi() {
printf("Hi");
}
*/
import "C"
func main() {
C.
在这篇博文中，我们将探讨如何将“ollama设置跑在gpu上”的问题进行有效解决。随着深度学习和高性能计算的不断发展，越来越多的开发者开始在GPU上运行他们的项目，以加速模型训练和推理。在这里，我们将详细记录设置过程，通过以下几个部分进行分析与讲解：背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践和生态扩展。
### 背景定位
在某一天，我们的团队发现“ollama”在CPU上运行时的效率低下
最近一直在安装 TensorFlow， 因为一直切换到 Ubuntu 系统比较麻烦，所以就尝试在Windows 系统上进行安装，发现下面这种方法进行安装十分方便。现在记录在这里。1. 可选如果想要安装GPU 版本，继续阅读，如果只想安装CPU 版本，可以跳过这部分a. 安装 CUDA ，根据自己的系统进行安装即可，版本可以从官网进行下载，也可以点击CUDA百度网盘下载, win10系统推荐下载cu
第二章：寄存器（CPU工作原理）10让编程改变世界Change the world by program段寄存器 段寄存器就是提供段地址的。 8086CPU有4个段寄存器： CS、DS、SS、ES 当8086CPU要访问内存时，由这4个段寄存器提供内存单元的段地址。 CS和IP CS和IP是8086CPU中最关键的寄存器，它们指示了CPU当前要读取指令的地址。 CS为代码段寄存
说在前面：这篇是记录贴，因为被配置环境折磨了大半天，所以记录下来下次方便配置，有点像流水账，有不懂的地方可以评论问。 环境： 系统：Windows11 显卡：1660Ti1、安装pycharm这里跳过，随便在网上找个教程就行，记得安装社区版。2、安装AnacondaAnaconda官网：https://www.anaconda.com 清华大学开源镜像下载：https://mirrors.tun
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2024-09-26 09:22:49
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1. 引言如果有人问你 “什么是最快的编程语言?”，你可能会说"肯定不是Python!”其实,Python比我们想象的运行的要快。我们之所以有先入为主的认为Python运行慢,可能是我们平常的误用和缺乏使用技巧知识。接下来让我们看看如何用一些简单的Trick来提高我们程序的运行性能。2. 使用内置函数Python中的许多内置函数都是用C实现的，并且经过了很好的优化。因此，如果熟悉这些内置函数，就可
目录如何在GPU上训练pytorch代码？1.需要将哪些数据送入gpu里呢？2. 如何将这三个部分送入gpu呢？如何确认程序是否在GPU上跑——查看GPU使用情况在Python代码中指定GPU设置定量的GPU使用量设置最小的GPU使用量PyTorchGPU利用率较低问题原因： 1.1 GPU内存占用率问题1.2 GPU利用率问题问题原因分析与总结记录：3.1 模型提速技巧如何在GPU上训
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2024-05-03 22:37:00
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一般来说， 定位渲染通道瓶颈的方法就是改变渲染通道每个步骤的工作量, 如果吞吐量也改变了, 那个步骤就是瓶颈.。找到了瓶颈就要想办法消除瓶颈, 可以减少该步骤的工作量, 增加其他步骤的工作量。一般在光栅化之前的瓶颈称作”transform bound”, 三角形设置处理后的瓶颈称作”fill bound”定位瓶颈的办法:1.改变帧缓冲或者渲染目标(Render Target)的颜色深度(16 到
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2024-09-20 06:55:28
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前言 每一个好习惯都是一笔财富，本文整理了写代码的16个好习惯，每个都很经典，养成这些习惯，可以规避多数非业务的bug！希望对大家有帮助哈，谢谢阅读，加油哦~ github地址，感谢每颗star。 https://github.com/whx123/JavaHome 一、 修改完代码，记得自测一下 「改完代码，自测一下」 是每位程序员必备
第一次安装的时候真的是纯小白，各种概念都不懂，只知道使用GPU跑代码需要安装CUDA。弯路走了不少，前前后后被虐了一周，安装的非常艰辛，且混乱；第二次安装是在同学电脑上，又绕了些弯路，不过这次只花了半天时间，当时非常自豪来着。这次是第三次安装，有了第二次的经验，安装的非常非常顺利，可谓一气呵成。现在把过程发过来。步骤简述：1.确认有Nvidia GPU2.升级驱动程序3.安装CUDA4.安装GPU
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2024-05-09 16:09:29
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问题 在用Eclipse写代码时候电脑蓝屏了，强行关机后再打开Eclipse，当时在编辑的java代码文件破损，显示空白，由于是当天写的代码，未及时上传到gitlab，代码丢失了。分析1.Eclipse本身有本地备份机制，Window -> Preferences -> General -> Workspace -> LocalHistory，可以看到最大备份天数，如果没
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2024-03-28 09:44:53
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1.DrawCall是什么？CPU和GPU是并行工作的，它们之间存在一个命令缓冲区。当CPU需要调用图形编程接口的时候就会往命令缓冲区里面增加命令，当GPU完成上一次渲染命令的时候就会继续从命令缓冲区中执行下一条命令，命令缓冲区里面的命令有很多中，而drawcall就是其中的一种。CPU在提交drawcall的时候需要处理很多东西，比如一些数据、状态、命令等等，有些渲染卡顿问题就是因为GPU渲染速
测试faster-rcnn时，cpu计算速度较慢，调整代码改为gpu加速运算 将 with tf.Session() as sess: 替换为1 gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.9)
2 with tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_option
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2024-03-05 12:10:43
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在matlab中使用GPU加速，来加速矩阵运算。首先如前面所说，并不是所有GPU都能在maltab中进行加速的，貌似只有NVDIA的显卡可以吧。硬件：GeForce GTX 980软件：Matlab 2015a （Matlab 2012以后的版本才带有GPU加速的工具箱）下面开始介绍怎么玩GPU加速第一步：在matlab命令窗口，运行gpuDevice，查看自己的显卡是否具备GPU加速
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2023-09-06 20:27:52
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pycharm版本必须是专业版工欲善其事，必先利其器。 很多童鞋都是在本地编写和调试代码，然后再将代码通过某种方式传到服务器上，用vim修修改改然后运行。先不说本地和服务器手工维护和同步两份代码劳心劳肺，若不是对vim编辑文件得心应手也自然会费时费力。因此，强烈推荐写python的同学用pycharm远程链接远程服务器，下面具体讲讲如何连接。首先，说明，想要pycharm链接远程服务器，必须是pr
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2023-11-29 01:00:41
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转自 3D图形处理库 OpenSWR
OpenSWR —— 用于OpenGL的高性能，高度可扩展的软件光栅化渲染器 OpenSWR的目的是提供一个高性能，高度可扩展的OpenGL兼容软件光栅化渲染器，允许使用未经修改的可视化软件。 ...
ECharts-X
ECharts-X是 ECharts 团队推出的全新 3
电脑、平板，只要有浏览器就能写代码，页面效果接近桌面版vscode，编译运行代码都在免费的微软服务器上，心动吗？随本文一起行动吧
欢迎访问我的GitHub这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos一图胜千言先上图，下面是欣宸在自己的iPad Pro上用浏览器写代码的实拍，右下方可见S
# 深度学习在GPU上的实现
深度学习是机器学习的一个子领域，主要关注于使用神经网络来进行各种任务，如图像识别、自然语言处理等。由于深度学习模型通常计算复杂度高，因此使用图形处理单元（GPU）进行加速变得尤为重要。本文将通过一个代码示例，展示如何在GPU上运行深度学习任务，并阐述GPU加速的基本原理。
## 深度学习与GPU
首先，为什么要使用GPU而不是CPU来训练深度学习模型呢？原因在于
原创
2024-08-07 07:22:35
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