Vulkan是Khronos组织制定的“下一代”开放的图形显示API。是与DirectX12能够匹敌的GPU API标准。Vulkan是基于AMD的Mantle API演化而来，眼下Vulkan 1.0标准已经完毕并正式公布。上一代的OpenGL|ES并不会被遗弃。还会继续发展，非常有可能OpenGL|ES变为Vulkan的简化API。 Vulkan 技术交流 QQ群 175
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2024-05-09 15:16:24
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# PyTorch支持Numpy GPU操作的实现指南
随着深度学习的日益普及，PyTorch因其灵活性和强大的功能受到广泛认可。如果你是一名刚入行的小白，想要将Numpy库中的操作迁移到GPU并与PyTorch协同工作，那么这篇文章将为你提供一个清晰的步骤指南。我们将通过实例演示如何在PyTorch中使用Numpy，同时支持GPU。
## 整体流程
在进行详细步骤之前，让我们先概述实现的整
原创
2024-10-17 03:26:05
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问题一：numba.errors.UntypedAttributeError: Failed at nopython (nopython frontend)Unknown attribute 'fill' of type array(float64, 2d, C)经过查阅以下文档： numba.pydata.org/numba-doc/latest/reference/numpysupported
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2024-07-31 14:20:38
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目录1.1、快速入门1.1.1、中文文档：1.1.2、makedown模式下加载图片1.1.3、求积分公式：1.1.4、查看版本信息1.1.5、numpy快的原因1.2、基本使用1.2.1创建1.2.2属性1.2.3形状的改变1.2.4常见数组的创建1.2.5、随机数1.3、切片和索引1.3.1、索引1.4、基本函数1.5、广播机制1.6、级联和分割1.6.1级联操作1.6.2分割操作1.7、函数
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2024-04-25 16:21:40
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前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。PS：如有需要最新Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://note.youdao.com/noteshare?id=a3a533247e4c084a72c9ae88c271e3d1来看正文：0、NumPy 与 ndarryNumPy 是 Pytho
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2024-08-05 17:14:06
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[开发技巧]·PyTorch中Numpy，Tensor与Variable深入理解与转换技巧1.问题描述我们使用Numpy也是可以手动去编写神经网络进行反向传播深度学习的，就是有两个问题，1.Numpy手动去编写神经网络很繁琐，代码量较大，不利于大规模开发；2.Numpy无法直接使用GPU加速计算看到网上有很多人说PyTorch很好用，比TensorFlow优雅便捷。个人认为其中一个很主要的原因Py
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2024-03-15 21:13:31
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1、什么是GPU加速计算 GPU，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器，与CPU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。随着人工智能的发展，如今的GPU已经不再局限于3D图形处理了。GPU 加速计算是指同时利用图形处理器 (GPU) 和 CPU
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2024-03-20 16:40:02
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目录1、numpy1.1、创建 numpy.array1.1.1、常规创建 numpy.array 的方法1.1.2、其他创建 numpy.array 的方法1.1.2、其他创建随机数 random1.2、numpy.array 基本操作1.2.1、numpy.array 的基本属性1.2.2、numpy.array 的数据访问1.2.3、numpy.array 合并和分割1.3、numpy.a
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2024-05-24 12:48:41
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在MXNet中，NDArray 是所有数学计算的核心数据结构。每个NDArray 代表了一个多维的，固定大小的齐次数组。如果你对python的科学计算包Numpy熟悉的话，你会发现mxnet.ndarray与numpy.ndarray在诸多方面十分相似。就像对应的NumPy数据结构，MXNet的NDArray也能够进行命令式计算。所以你可能会想，为什么不用NumPy呢？MXNet提供了两种引人注目
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2024-03-17 19:01:41
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NumPy学习笔记NumPy简介NumPy基础1、创建数组(矩阵)、数据类型2、数组属性查看：类型、尺寸、形状、维度3、小数、reshape(括号维度辨析)4、广播5、轴概念、数组拼接5.1轴5.2拼接6、三元运算符、行列交换7、numpy中的nan和inf7.1 简介7.2 nan性质NumPy常用方法NumPy生成随机数NumPy中的布尔索引NumPy常用统计方法思维导图 &n
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2024-05-24 16:41:28
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数据分析之 Numpy 初步NumPy 是 Python 中一个基本的科学计算库，包含以下特性：强大的 N 维数组对象；精巧的广播（broadcasting）功能；C/C++ 和 Fortran 代码集成工具；实用的线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能。其中，N 维数组是 NumPy 最为核心的特性。除了显而易见的科学计算用途，NumPy 还可以用作一般数据类型的多维容器，并且是任何数据类型均可
想要剪出一个完美漂亮的视频，肯定需要很多的素材来支撑，但是有小伙伴因为素材格式问题，导致无法插入到软件中，很是苦恼，所以今天就来为大家介绍一下这个问题。众所周知，Movie Studio作为视频剪辑软件与其他相比更简单，可是，最近有很多小伙伴在开始制作视频的时候遇到了难题，Movie Studio下载激活完成后，下载好的视频片段添加不进去，老是提示各种各样的出错信息以及Quicktime问题，这个
做硬件这么长时间了，一直感觉在技术上没有太大的进步。想到以后都是移动互联网和物联网的天下了，并且3G、4G、5G技术也在不断升级，WIFI技术的通信速度也在不断提升（特别是IEEE 802.11ax标准的出现）。但是归根结底都离不开对无线技术的要求。所以决定从初级学习一下HFSS V10。
前言一般情况下使用线程池都是通过Executors的工厂方法得到的，这些工厂方法又基本上是调用的ThreadPoolExecutor的构造器。也就是说常用到的线程池基本用到的是ThreadPoolExecutor。ThreadPoolExecutor的大概原理是先规定一个线程池的容量，然后给提交过来的任务创建执行线程，任务执行完毕后放在池子中等待新的任务提交过来，当然ThreadPoolExecu
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2024-10-08 06:13:43
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通常，深度学习模型都是运行在GPU(图像处理器单元），因为它有SIMD并行化指令，所以能够快速处理图片。SIMD全称Single Instruction Multiple Data，单指令多数据流，能够复制多个操作数，并把它们打包在大型寄存器的一组指令集。其实CPU也可以使用SIMD指令，只不过GPU更擅长使用SIMD并行指令，GPU拥有更好地性能。Python的numpy库中矩阵运算会运用SIM
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2024-03-16 15:35:17
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0、背景python脚本运行在服务器端的卷积神经网络往往需要将图片数据从cv2(numpy.ndarray)->tensor送入网络，之后进行inference，再将结果从tensor-> numpy.ndarray的过程。由于cv2读取的数据存于内存中，以pytorch框架举例，在把数据送入GPU前会产生如下的数据转换： GPU准备进行inference之前会判断torch.cuda
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2023-09-27 09:33:05
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Numpy 使用教程--Numpy 数学函数及代数运算一、实验介绍1.1 实验内容如果你使用 Python 语言进行科学计算，那么一定会接触到 Numpy。Numpy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库，其拥有强大的高维度数组处理与矩阵运算能力。除此之外，Numpy 还内建了大量的函数，方便你快速构建数学模型。1.2 实验知识点Numpy 数学函数Numpy 代数运算1.3 实验环境pyt
前导知识理解本文需要先了解：计算机底层基础知识，CPU、机器码、编译等《编译型语言与解释型语言如何在计算机底层运行》《计算机底层运转机制：多核、缓存、CPU、CU、ALU、Cache》
Python代码与GPU加速的关系《Python程序如何用GPU加速：Tesla、CUDA、Numba》在CPU入门numba《Python代码在CPU下加速：Numba入门》在GPU入门numba《Python通
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2024-05-22 23:34:00
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Python 科学计算：利用 NumPy 加速数值运算1. 引言2. NumPy 数组：高性能计算的基础2.1 NumPy 数组的创建2.2 NumPy 数组的属性2.3 高效存储：连续内存块与 strides 属性3. 向量化操作：加速数值运算的关键3.1 向量化操作的优势3.2 丰富的向量化操作类型3.3 向量化操作性能对比4. 广播机制：灵活处理不同形状的数组4.1 广播机制的规则4.2
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2024-08-01 13:11:58
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ollama支持GPU加速吗？随着深度学习技术的不断发展，许多AI框架都在支持GPU加速方面做出了显著的改进。ollama作为一种新兴的AI模型部署工具，其对GPU的支持情况自然成为了开发者关注的焦点。本文将详细探讨ollama对GPU加速的支持，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南及性能优化等内容，帮助你全面了解其特点与实际应用。
## 版本对比
在探讨ollama对GPU
