深度学习算法：
过去几年以来，深度学习（简称 DL）架构及算法已经在图像识别与自然语言处理（NLP）、数据科学、机器学习和预测分析领域领域取得了令人印象深刻的进展
TPU/CPU/GPU：深度学习芯片，因为复杂的深度学习网络需要同时进行数百万次计算，耗能会变成一个严重问题。
TPU：巨头谷歌，使用 TPU 代表了谷歌为其人工智能服务设计专用硬
这里基于读者已经有使用Python的相关经验，就不介绍Python的安装过程。 win10+mx350+Python3.7.4+CUDA11.4.0+cudnn11.4 torch 1.11.0+cu113 torchaudio 0.11.0 torchvision 0.12.0+cu113一、首先查看我们使用的Python版本一般来说在命令行界面输入python就可以了解python版本。也可以
一，安装 Google官方在11月29号的开发者博客中宣布新的版本（0.12）将 增加对Windows的支持，所以对于windows的用户来说，安装TensorFlow将会轻松很多，安装过程非常简单，不过也有一些需要手动调整。TensorFlow 有两个版本：CPU 版本和 GPU 版本。GPU 版本需要 CUDA&nbs
转载
2024-03-21 19:06:36
394阅读
前提：最好自己重新创建一个环境，要不然很容易把以前的环境整废1.看自己电脑的cuda版本：cmdnvidia-smi注：NVIDIA-SMI:512.59,Driver Version:512.59,表明当前驱动版本是512.59CUDA Version:11.6,表明当前驱动可以安装的cuda最高版本是11.6关于NVIDIA驱动要求，和驱动直接关联的是CUDA的版本。如果安装的是CUDA=10
转载
2024-04-26 09:46:48
251阅读
Cuda 和 GPU版torch安装最全攻略，以及在GPU 上运行 torch代码查看可用 torch 版本下载CUDA安装cudnn下载cudatoolkit下载 GPU版本的pyTorch先查看当前有哪些Torch 版本下载torch 和torchvision的 whl 文件pip install 安装并检查import torch 并检查是否可用的 cuda版本在GPU运行 torch 代
转载
2024-01-11 15:04:13
795阅读
这篇文章主要介绍了pytorch中的model=model.to(device)使用说明，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教这代表将模型加载到指定设备上。其中，device=torch.device("cpu")代表的使用cpu，而device=torch.device("cuda")则代表的使用GPU。当我们指定了设备之后，就需要将模型加载到相应设备中
转载
2024-04-20 11:20:23
362阅读
文章目录一、工具介绍二、生成图片资源2.1 准备图片资源数据2.2 组织图片目录格式2.3 进行资源生成三、生成资源文件的使用3.1 烧写 .bin 文件3.2 根据项目实际情况调整 源码描述符文件3.3 将源码.c/.h 文件嵌入Lvgl 工程附 本文主要介绍使用 LvglImageTool 生成符合 GR5526 GPU 适配版Lvgl 规范的图片资源, 进行 GUI 图片资源的准备和开发.
想要更新cuda11.7，需要的驱动最低版本515.65.01，而我的电脑原驱动为470，需要更新。1. 卸载原驱动使用了命令：sudo apt-get purge nvidia-*
sudo apt-get autoremove用以下命令检查是否卸载干净：sudo dpkg --list | grep nvidia-*发现有ii文件残留，当时没管。2. 安装新驱动（1）系统自带安装（出问题）通过
转载
2024-06-18 14:27:15
438阅读
Torch笔记（三） 一元线性回归 torch中神经网络包官网https://github.com/torch/nn 先简单说说最简单的线性回归，也就是一元线性回归，即只有一个自变量，一个因变量，用式子表示就是Y=aX+b。X表示输入，Y是输出。就是在已知输入X的情况下拟合输出Y。 现在给出一个实例，咱们从例子中玩Torch。这里有一个家庭消费支出（Ｙ）和可支配收入（Ｘ）的一个实例，当然
由于最近需要搞图神经网络（GNN），因此需要安装 torch_genmetric：Graph Neural Network Library for PyTorch，torch_genmetric 封装了图神经网络常用的算法，例如 GCN（图卷积网络）、GAT（图注意力网络）等等，因此安装其是十分必要的。本人环境配置：系统：windows10，python版本：3.6.1，pytorch版
转载
2024-04-01 08:48:46
315阅读
浪费大量时间，唉。。。。。。。。。。附参考网址：pytorch GPU版本安装（亲测）_安装gpu版本的torch_会发paper的学渣的博客
原创
2023-06-25 10:52:25
177阅读
ubuntu16 更新nvidia驱动版本及cuda一、卸载原始cudnn 10.1二、卸载原始cuda 10.1三、卸载原始Nvidia驱动四 下载新驱动五 安装新nvidia驱动六 安装cuda10.21.安装2.配置环境变量方法一1、修改home目录下的.bashrc文件，只针对当前用户方法II、修改profile文件，针对所有用户3. 验证七 安装cudnn1. 安装八 测试是否安装成功
英国伦敦 ─ 2018年3月20日 ─ Imagination Technologies宣布，推出PowerVR GPU 的性能分析工具 PVRTune的新版本，它可为开发人员提供深度信息，来帮助他们充分了解其应用在移动与嵌入式设备上的动态。利用PVRTune 2018 Release 1中的新功能，开发人员可通过充分发挥底层硬件的功能来创建应用与游戏，进而能以可获得的最低功耗来实现最佳效能。开发
01 考虑换一种学习率 schedule学习率 schedule 的选择对模型的收敛速度和泛化能力有很大的影响。Leslie N. Smith 等人在论文《Cyclical Learning Rates for Training Neural Networks》、《Super-Convergence: Very Fast Training of Neural Networks Using Larg
以下是我的配置过程 win7 64位 VS2010配置CUDA一共需要3个文件：cuda_6.0.37_winvista_win7_win8.1_notebook_64 下载地址： https://developer.nvidia.com/cuda-downloads,cudasdk_2.3_win_64 &
安装GPU版tensorflow的踩坑之旅近日来按老师要求，安装gpu版TensorFlow，过程十分艰辛曲折，现将自己经历写出望看者不再踩坑坑一 CUDA、cudnn、tensorflow版本的匹配一开始我安装时只是随意的找出一个教程就开始了，有一些博主可能忽略了，没有特意强调对应版本，所以安装完毕后在pycharm中也无法运行，会报错 couldn’t open CUDA library cu
可先阅读这篇文章仅需1/5成本：TPU是如何超越GPU，成为深度学习首选处理器的https://baijiahao.baidu.com/s?id=1610560990129941099&wfr=spider&for=pc什么是CPU?中央处理器（CPU），是电子计算机的主要设备之一，电脑中的核心配件。其功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。CPU是计算机中负责读取指令
转载
2024-05-30 00:49:19
184阅读
1.实验结果随机从测试集导入20张手写数字的灰度图片，训练好的神经网络的识别结果如下图所示。 20张图片全部识别正确，只把训练集的数据迭代训练1遍，在整个测试集上训练的正确率就可以达到97.7%啦 。2.实验过程2.1 准备数据集 ：使用mnist数据集（122MB），训练集包含6万张 28×28像素点的灰度图片和6万个对应的标签label，测试集包含1万张28×28像素点的灰度图片和1万个对应的
转载
2024-09-05 09:20:43
76阅读
创建补丁文件
diff -Naur 旧的目录 新的目录 > patch文件
或者
diff -Naur 旧的文件 新的文件 > patch文件对于目录层数的一些限制在创建patch的时候文件夹的层数应当是一样的，比如
--- old/modules/pcitableMon Sep 27 11:03:56 1999
+++ new/modules/pcitableTue Dec 19 2
转载
2024-07-11 13:48:11
67阅读
1、我需要GPU吗？ 如果你只是对深度学习有点儿感兴趣，想顺利运行PyTorch或者TF代码，为的就是跑出个结果，学习深度学习理论等等的目的，那你可能永远都不会需要GPU。但如果你希望能够自己亲手实现一些酷炫的深度学习应用，或者你是因为有着职业目标，未来是希望成为算法工程师的，那你很有可能会有需要GPU、渴望更多计算资源的一天。2、什么是GPU？什么是CPU 在讲解GPU之前，我们先来
转载
2024-05-06 06:35:10
294阅读
