前言：这里附上一个很全面的人脸识别发展综述文章《人脸识别的最新进展以及工业级大规模人脸识别实践探讨》并行训练的方式：1.nn.DataParallel数据并行。将一个batchsize中的数据分给多个GPU并行训练。2.模型并行。将FC层拆分给多个GPU进行并行训练。3.partial_fc。（抽样fc层）一、模型并行目前处理大规模(数据多、类别大)数据集的方法：混合并行：即backbone使用数
0. 目录GPU 编程入门到精通（一）之 CUDA 环境安装GPU 编程入门到精通（二）之 运行第一个程序GPU 编程入门到精通（三）之 第一个 GPU 程序GPU 编程入门到精通（四）之 GPU 程序优化GPU 编程入门到精通（五）之 GPU 程序优化进阶 1. 数组平方和并行化进阶GPU 编程入门到精通（四）之 GPU 程序优化 这篇博文中提到了 grid、block、thread 三者之间
GPU.NET是为.NET开发者提供的、整合在Visual Studio 2010中的托管解决方案，它的目标是为GPU创建带有增强计算功能的应用程序。\ GPU.NET是为了创建运行在GPU上的HPC.NET应用程序的托管解决方案。 GPU.NET为在Visual Studio 2010中编写C#或者VB.NET应用程序的开发者提供了智能支持。得到的汇编程序会使用汇编处理器进行预处理，它会向GP
喜欢用笔记本办公的朋友一定对于以下经历不陌生。在户外办公，明明可以用几个小时的电量，由于运行了一些大型软件，导致电量耗光。跑代码的时候计算量太大，导致机器热量不段升高，风扇声音越来越大。眼看着代码跑完，内存太小被程序吃光被迫中止，得重新调整代码，重新再跑。电脑突然坏了，由于搭建的环境都在这台电脑上，导致无法继续工作。随着工作所需技术的增多，软件越来越大，换新电脑且再瘩搭建工作环境越来越困难。这都是
GPU基本算法（Part II）Scan应用压缩（Compact）Compact实际上是在一组数据中把我们需要的部分挑出来的一种方法，具体步骤如下：第一步对数据进行一个predicate，将我们需要的数据标为true，其他的数据标为false；第二步开辟一个数组与原数组对应，将prdicate结果为true对应的位置存入1，其他的存入0；第三步，对这个数组进行exclusive scan，就可以得
GPU 编程入门到精通之 第一个 GPU 程序http://www.bieryun.com/1139.html 博主由于工作当中的需要，开始学习 GPU 上面的编程，主要涉及到的是基于 GPU 的深度学习方面的知识，鉴于之前没有接触过 GPU 编程，因此在这里特地学习一下 GPU 上面的编程。有志同道合的小伙伴，欢迎一起交流和学习，。使用的是自己的老古董笔记本上面的 Geforce 103m 显卡
传说使用以下方式可以使用多GPU共同训练？那是不可能滴……# 在代码中
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0,1,2,3' # 使第0,1,2,3块GPU一起训练？NO!
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='-1' # 只使用CPU
# 在控制台
CUDA_VISIBLE_DEVICES=
导读在工业界一般会采用了tensorflow-serving进行模型的部署，而在模型构建时会因人而异会使用不同的深度学习框架，这就需要在使用指定深度学习框架训练出模型后，统一将模型转为pb格式，便于使用tensorflow-serving进行部署，本人在部署的过程中碰到了很多的问题。为此，文本对整个流程进行总结，首先介绍如何使用不同的深度学习框架构建模型，获得训练好的模型后将其转为pb格式的模型，
为什么要使用多GPU并行训练？简单来说，有两种原因：第一种是模型在一块GPU上放不下，两块或多块GPU上就能运行完整的模型（如早期的AlexNet）。第二种是多块GPU并行计算可以达到加速训练的效果。想要成为“炼丹大师“，多GPU并行训练是不可或缺的技能。常见的多GPU训练方法：1.模型并行方式：如果模型特别大，GPU显存不够，无法将一个显存放在GPU上，需要把网络的不同模块放在不同GPU上，这样
ok,fine，终于到了最关键的时刻了，配置GPUGPU是什么玩意儿我觉得不必多说，只要知道它是可以让你在计算机视觉任务中一步封神的传说级道具就行了，但这个爆率，非常的低，maybe只有1%...Cuda、Cudnn，百度一搜基本上都是这两个内容，接下来由我来解答一下爆率问题：1. 50%的玩家在看到别人写的配置过程后，直接放弃2. 40%的玩家在尝试配置的过程中，各种Bug，然后心灰意冷，发票圈
文章目录CUDAGPU并行化的工作流程：修饰符`__global__``__host__``__device__`内存分配 CUDA随着显卡的发展，GPU越来越强大，而且GPU为显示图像做了优化。在计算上已经超越了通用的CPU。如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了，因此NVidia推出CUDA，让显卡可以用于图像计算以外的目的。host 指代CPU及其内存， device指代GPU及其内存。
判别方法：由数据直接学习决策函数Y=f(X)或者条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型，即判别模型。基本思想是有限样本条件下建立判别函数，不考虑样本的产生模型，直接研究预测模型。典型的判别模型包括k近邻，感知级，决策树，支持向量机等。 生成方法：由数据学习联合概率密度分布P(X,Y)，然后求出条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型，即生成模型：P(Y|X)= P(X,Y)/ P(X)。基
如何在GPU上训练模型（基于CIFAR10数据集）准备工作模型训练模型测试 GPU能够通过内部极多进程的并行运算，取得比CPU高一个数量级的运算速度。所以本文描述一下如何在GPU上训练模型。 要想在GPU上训练那么就必须要有NVIDIA独显。如果没有下面提供的代码也可以在CPU上运行。 GPU上训练模型和CPU上操作差不多，只需把驱动改为GPU即可方法1：在 网络模型、数据(输入inputs，
转载
2023-09-27 12:09:59
1232阅读
一、TensorFlow常规模型加载方法 保存模型tf.train.Saver()类，.save(sess, ckpt文件目录)方法参数名称功能说明默认值var_listSaver中存储变量集合全局变量集合reshape加载时是否恢复变量形状Truesharded是否将变量轮循放在所有设备上Truemax_to_keep保留最近检查点个数5restore_sequentially是否按顺序恢复变
写在前面的注意事项！记得在每次搞新项目的时候先配置一个pytorch环境，或者复制已有的环境conda create -n 新环境名 --clone 旧环境名之后可以 conda list一下（或者conda env list，查看是否新建成功），看看新环境的配置怎么样~首先，如果想使用GPU版本的pytorch，那就先判断自己电脑是否有NVIDIA（英伟达），有的话才能实现之后的GPU
目录一、CUDA编程模型1、线程管理2、内存管理二、GPU硬件结构 1、SM硬件2、硬件逻辑抽象2.1 共享内存的逻辑划分2.2 寄存器的逻辑划分2.3 GPU内存分级3、CUDA程序的一些优化点3.1 一个core可以同时执行多个warp3.2 一个SM能够同时执行多个block 参考文献最近在搞性能优化，一个是想把cpu上的一些操作放到NVIDIA GP
GPU是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备上图像运算工作的微处理器。在安防大数据及深度学习的大背景下，具有研发实力的厂商纷纷基于GPU进行视频相关产品(前端智能及后端服务器等)研发，之前被称为视频核弹的Jetson TX1 GPU模块，已经广泛应用于人工智能市场(包括无人机、机器人等设备)及安防监控市场(智能摄像机、人脸识别摄像机等)，安防厂商海康、宇视、文安及格灵等公司，均已展示了
1.2 GPGPU 发展概述 l随着半导体工艺水平不断提高和计算机体系结构设计的不断创新，GPU快速发展，从传统图形图像相关的三维图形渲染专用加速器拓展到多种应用领域，形成通用的图形处理器。1.2.1 GPU图形图像任务：在计算过程中，将三维立体模型转化为屏幕上的额日为图像需要经过一系列的处理任务，这些处理步骤在实际设计中会形成图形处理的流水线。 图形流水线需要通过不同的应用程序接口来定义它们的
import os import time gpu_device = 0 cmd = "CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py" def gpu_info(gpu_index): info = os.popen('nvidia-smi|grep %').read ...
转载
2021-09-12 23:46:00
545阅读
2评论
1.提前初始化矩阵clc
clear
close all
a=2;
b=2.9;
x=zeros(250000,1);
x(1)=0.1;
for n=1:250000
x(n+1)=abs( (x(n))/a^2-x(n)*b );
end
plot(x,'k','markersize',10);
xlabel('n');
ylabel('x(n)'); 加了x=zeros(
