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
首先需要解释CPU和GPU这两个缩写分别代表什么。CPU即中央处理器，GPU即图形处理器。其次，要解释两者的区别，要先明白两者的相同之处：两者都有总线和外界联系，有自己的缓存体系，以及数字和逻辑运算单元。一句话，两者都为了完成计算任务而设计。两者的区别在于存在于片内的缓存体系和数字逻辑运算单元的结构差异：CPU虽然有多核，但总数没有超过两位数，每个核都有足够大的缓存和足够多的数字和逻辑运算单元，并
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2024-05-18 07:26:07
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@目录前言一、MEX二、使用步骤1.安装c/c++编译器2.新建.c文件3.自定义函数4.在.c文件中定义MexFunction函数5.编写.m文件6.bug7.结果参考链接前言该文章为介绍了matlab调用c语言函数的步骤以及遇到的一个坑，
开始目的是用c语言去处理图像，matlab显示图像的处理结果，方便调参，然后再把C代码移植到单片机上，但是最后发现很不方便，所以最后还是放弃了，但是也学习了
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2024-03-12 00:26:21
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# 在Python中如何调用GPU
在机器学习和深度学习领域，GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）通常被用来加速计算，提高训练模型的速度。Python作为一种流行的编程语言，也提供了许多工具和库，使用户能够轻松地利用GPU进行加速计算。本文将介绍在Python中如何调用GPU，并通过一个实际问题的解决过程来演示。
## GPU加速计算的优势
GPU相比于CP
原创
2024-03-04 06:21:44
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第一步下载glad以及glfw点击下载glad 选择核心模式 版本选择3.3以上的点击下载glfw 根据系统下载32位还是64位 两个包下载解压出来之后就是这个样子 打开VS新建一个空项目 右键项目名称打开属性这里配置和平台选择所有配置 和所有平台 然后点击VC++目录 点击包含目录 打开之后选择编辑点击这个文件夹菜单 要勾选从父级货项目默认设置继承选择刚刚glfw文件夹里面的include文件夹
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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TensorFlow程序可以通过tf.device函数来指定运行每一个操作的设备，这个设备可以是本地的CPU或者GPU，也可以是某一台远程的服务器。TensorFlow会给每一个可用的设备一个名称，tf.device函数可以通过设备的名称来指定执行运算的设备。比如CPU在TensorFlow中的名称为/cpu:0
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2024-03-19 11:28:22
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作者：凌逆战从事深度学习的研究者都知道，深度学习代码需要设计海量的数据，需要很大很大很大(重要的事情说三遍)的计算量，以至于CPU算不过来，需要通过GPU帮忙，但这必不意味着CPU的性能没GPU强，CPU是那种综合性的，GPU是专门用来做图像渲染的，这我们大家都知道，做图像矩阵的计算GPU更加在行，应该我们一般把深度学习程序让GPU来计算，事实也证明GPU的计算速度比CPU块，但是(但是前面的话都
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2024-03-08 08:59:47
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先放上电脑配置笔者用的是2013款的macbook pro，配置目前看来还可以。机身上带有雷电2而不是雷电3接口，因为这个原因用外置显卡的效果就会大打折扣。即使如此，笔者用来训练的时候，时间上也比用cpu缩短了20多倍。为什么要买外置显卡本来感觉自己的小mbp用着还不错，用了4年多了和买的时候也差不多，一点都不卡，非常的流畅。但是最近用来训练深度学习的网络就发现用cpu训练慢的要死，虽然电脑上有个
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2024-03-13 20:41:04
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# 如何实现Python代码调用GPU
## 1. 整体流程
```mermaid
journey
title Python代码调用GPU流程
section 准备工作
开发者准备环境
section 代码编写
开发者编写Python代码
section 调用GPU
开发者调用GPU进行加速计算
```
## 2
原创
2024-05-14 05:51:36
188阅读
Python 反射详解它有四个重要的方法：- getattr获取指定属性或者方法- setattr 为对象设置一个属性或者方法- hasattr 判断对象是否有对应的属性或者方法- delattr 删除指定属性，不能删除方法attr是属性英文的前几个字母，属性指的是类中的类变量、实例变量和方法。但是注意不能是私有的，如果你的变量是以"_"开头，那将无法获取。所以我们说，反射常常在动态加载模块的场景
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2023-08-22 11:56:07
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Matlab是学术界和业界公认的高级编程语言，其优点在于编程复杂度低，缺点在于for循环的效率极低。为了利用Matlab已有的算法，降低编程复杂度，同时解决for循环效率低的问题，Matlab引入了Mex机制，使得Matlab可以调用C++编写的函数。CUDA是Nvidia推出的并行计算框架，基本遵循了C++语法规则。于是乎出现了Matlab调用CUDA的方法，称之为“MexCuda”。本文就Me
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2024-07-31 15:45:59
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配置docker+vscode远程连接服务器端docker配置（pytorch+gpu）拉取镜像创建并运行容器docker配置换源（可选）安装ssh安装git（可选）vscode配置安装插件Remote - SSH其它插件可能出现的问题其它常用命令scp传送文件docker相关 服务器端docker配置（pytorch+gpu）拉取镜像查询服务器的cuda版本nvcc -V
去官网上查找自己服务
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2024-03-20 19:43:52
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指令是处理器的语言，这个语言的格式决定了它和外界如何沟通，CPU如此，GPU也如此。 X86的指令是不等长的，1个字节的指令很多，很多个字节的也不少。早期版本的ARM处理器指令都是4个字节，为此曾被当年的手机巨头诺基亚批评占内存太多，聪明的ARM工程师加班加点，短时间内搞出了一套“指令减肥”方案，可以把很多常用指令编码为2个
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2024-05-06 15:26:41
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# 如何在深度学习代码中调用GPU
## 引言
深度学习是一种利用多层神经网络结构进行模式识别和预测的机器学习方法。由于深度学习模型的复杂性和大规模的数据处理需求，使用GPU（图形处理器）进行加速已成为常见做法。
本文将介绍如何在深度学习代码中调用GPU，并提供了相应的Python代码示例。
## 准备工作
在开始之前，确保以下几个条件已满足：
1. 安装合适的GPU驱动程序
2. 安装CU
原创
2023-12-31 07:04:51
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相信很多CAD专业领域的设计工程师都或多或少的遇到慢、卡、顿的情况，按照网上各种设置一通问题依旧，换成昂贵的双路品牌图形工作站依然得不到改善，那么问题到底出在哪儿？！下面就依Solidworks为例，从三维设计与仿真的特点来分析软件如何与硬件尽量完美结合。（一）三维设计与仿真计算的卡顿、计算慢问题分析Solidworks是CAD专业领域全球装机量最大的软件，具有三维设计、动画、仿真模拟计算、数据库
说明：本文翻译自http://ogldev.atspace.co.uk/www/tutorial01/tutorial01.html教程1：打开一个窗口背景OpenGL规范没有指定任何API来创建和操作窗口。支持opengl的现代窗口系统包括一个子系统，它提供OpenGL环境和窗口系统之间的绑定。在图形用户接口系统的接口称为GLX。微软为Windows提供了WGL，苹果系统有CGL。直接使用这些接
其实在C++ AMP之前已经有了两个异构编程框架：CUDA与OpenCL。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是显卡厂商Nvidia于2007年退出的业界第一款异构并行编程框架。在Nvidia的大力支持下，CUDA拥有良好的开发环境，丰富的函数库，优秀的性能。但是CUDA只能被用于在Nvidia的显卡上进行异构编程，有先天的局限性。OpenCL(Ope
# 使用Python调用GPU的方案
在深度学习和数据处理的时代，计算量的增加和对速度的追求使得GPU（图形处理单元）的使用变得不可或缺。本文将介绍如何在Python中调用GPU，并解决一个具体的问题——使用TensorFlow和Keras进行图像分类。
## 1. 前言
通常，CPU在执行任务时会受到性能瓶颈，而GPU则能够处理大量并行操作，使其在深度学习任务中更为高效。在本文中，我们将详
1. matlab仿真模型怎么并行计算以单台双核计算机为例。首先打开MATLAB命令窗口，输入matlabpool open就OK了。这样，就相当于将一台计算机的两个核心，当做两台机器用啦。接下来是编程序实现的方法。MATLAB并行计算的模式有几种？主要是两种：parfor模式和spmd模式。两种模式的应用都很简单。第一个中，parfor其实就是parallel+for简化而来，顾名思义啊，就是把
