一、软件测试概述 软件测试是软件开发过程的重要组成部分，是用来确认一个程序的品质或性能是否符合开发之前所提出的一些要求。软件测试的目的，第一是确认软件的质量，其一方面是确认软件做了你所期望的事情（Do the right thing），另一方面是确认软件以正确的方式来做了这个事件（Do it right）。第二是提供信息，比如提供给开发人员或程序经理的反馈信息，为风险评估所准备的信息。第三软件测
它是向下兼容的, 可以装低版本但是不能装高版本。更新下conda，用管理员打开cmd。
原创
2023-06-03 02:05:01
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简单使用Python进行pytourch试验
原创
2021-06-09 17:17:50
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有很多工具可以在Windows 10中对显卡或GPU进行基准测试。如果您的系统超频，我们建议使用Heaven基准测试或3DMark之类的工具，看看超频是否在所需的温度下获得所需的帧速率。FurMark可能看起来与那些工具相似，但实际上它更像一种压力测试，而不是基准测试工具。有什么不同呢？FurMark将对您的GPU施加压力，加大其功耗，这是一种测试显卡是否在常规设置下很稳定的好方法。如果您怀疑GP
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2024-03-11 01:22:02
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1.检查是否有合适的GPU, 若有安装Cuda与CuDNN(1)检查电脑是否有合适的GPU在桌面上右击如果能找到NVIDA控制面板，则说明该电脑有GPU。控制面板如下，并通过查看系统信息获取支持的Cuda版本 (2)下载Cuda官网：https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-update2在https://docs.n
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2024-03-15 10:19:59
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目录0. 写在前面1. 图像物体识别测试demo2. 视频文件物体识别测试demo3. 问题与解决办法0. 写在前面Keras YOLO V4代码地址：https://github.com/miemie2013/Keras-YOLOv4训练数据集COCO20171. 图像物体识别测试demo直接使用GPU加速会提示错误：训练、测试Tensorflow、Keras代码时，出现could not cr
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2024-05-30 00:41:30
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Tensorflow 2.1 GPU 安装和测试1. 硬件要求2. 软件要求简单的描述一下它们的功能3. 安装步骤3.1. nvidia 驱动可以到这个地址下载， 我的显卡是RTX 2070的，你可以根据你的显卡下载驱动**3.2. 下载Cuda3.3. 下载Cudnn3.4. 运行这个命令安装tensorflow 2.1 gpu 版本3.5. 用tensorflow 代码测试是不是安装成功4.
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2024-04-30 14:31:46
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大家好，本文对WebGPU进行性能测试和分析，目的是为了对比WebGL和WebGPU在“渲染”和“计算”两个维度的性能差异，具体表现为CPU性能和FPS性能两个方面的性能数据差异。我们会分别在苹果笔记本和配备RTX显卡的台式机上，对WebGL和WebGPU分别进行性能测试。本文对于WebGPU使用了“reuse render command buffer”和“dynamic uniform bu
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2024-04-01 09:18:34
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无意之间发现了GT（随身调）这个性能测试工具，该工具是由腾讯出品的开源测试工具，直接运行在手机上的“集成调测环境”。1.下载：下载地址：开源地址：https://github.com/TencentOpen/GT 下载地址：http://gt.tencent.com/download.html2.安装在手机上，图标：，打开GT3.选择调试的程序4.点击‘参数’，点击‘编辑’，将需要的参数拖动放置在
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2024-05-21 14:32:29
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对很多电脑小白来说，新机入手总要亲自验证各大配件性能表现，之前给大家推过CPU测试软件、检测方法，今天这里小编继续说一下显卡的常用检测软件和相关注意事项。GPU-Z 此前说过GPU-Z可以对显卡进行直观参数检测，如图所示GTX1650显卡制程工艺、CUDA核心数、基本频率加速频率、显存模板、容量、位宽、带宽等参数让人一目了然。3D Mark下载地址https://www.
MSI Kombustor是一款基于OpenGL的显卡测试/烤机软件，主要用来测试显卡的OpenGL运算能力和超频后的稳定性和功耗温度。功能特色超频工具探索和超过的限制你的显卡可能听起来吓人,但实际上比你想象的容易。 微星加力燃烧室超频工具提供简单和精确的访问你的显卡设置。当增加你的GPU的时钟频率和电压,使用风扇转速控制将使你找到一个完美的平衡性能和温度。 是时候释放你的图形卡和展示你的真正潜力
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2024-05-01 22:03:54
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0.引子在深度学习框架GPU版本安装成功后，需要测试一下是否成功安装。GPU版本不像CPU版本的简单，CPU版本测试一般只需import一下测试是否能正确导入即可。GPU版本还需要测试CUDA或者GPU模块是否能正确调用起来。下面将介绍笔者常用框架的测试方法，包括TensorFlow，PyTorch，MXNet，PaddlePaddle。如果小伙伴有其他框架测试需求或者经验，欢迎在评论区指出。必要
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2024-04-15 13:23:05
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GPU和CPU区别 1，CPU主要用于处理通用逻辑，以及各种中断事物 2，GPU主要用于计算密集型程序，可并行运作； NVIDIA 的 GeForce 显示卡系列采用 GPU 特性进行快速计算，渲染电脑画面，比如大型游戏，图像处理等场景的画面 深度学习的训练过程中，包含了大量重复性的计算，利用 GPU 的计算和并行特性，可提高训练的效率，具备 GPU 特性的电脑显卡就
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2024-05-28 05:41:04
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文章目录3. 目标检测进阶（下）3.1无锚框的检测算法3.1.1 Keypoint-based Detection**一、Corner pooling****二、扩大学习区域****三、Embeddings——组合corner**3.1.2 Center-based Detection3.2 关于模型结构方面一些概念的解释3.2.1 超参数3.2.2 训练集、验证集和测试集3.3 区域建议网络（
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2024-05-22 22:57:15
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今天看到一篇大数据的文章，分析了Python作为机器学习语言的优势，其中提到在2010年python的Theano库在CPU上运行时，其速度是Numpy的1.8倍， 而在GPU上运行时，其速度是Numpy的11倍。 于是乎开始查阅GPU和Theano的相关概念。 以下是Nvidia官网对GPU的文字介绍，视频尤其直观。 GPU 加速的计算是利用一颗图形处理器 (GPU) 以
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2023-07-14 18:54:09
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大家好，本文对WebGPU进行性能测试和分析，目的是为了对比WebGL和WebGPU在“渲染”和“计算”两个维度的性能差异，具体表现为CPU性能和FPS性能两个方面的性能数据差异。
大家好，本文对WebGPU进行性能测试和分析，目的是为了对比WebGL和WebGPU在“渲染”和“计算”两个维度的性能差异，具体表现为CPU性能和FPS性能两个方面的性能数据
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2024-05-08 20:43:08
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很多人对电脑硬件跑分的高低十分在意，而且沉迷其中，乐此不疲。特别是显卡跑分，总要跟群友们一较高下，今天就以我手中这片影驰 RTX 2070 星曜显卡，带来几款常用的显卡测试软件介绍，以及简单的使用教程和下载地址。 1、 显卡基本信息检测工具-《GPU-Z》 GPU-Z是一款十分专业的显卡信息检索软件，他可以显示包括显卡型号，显存型号，显卡品牌，基本规格，动态
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2023-12-20 20:15:57
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目录1. linpack测试工具1.1. linpack简介1.2. mpi简介2. linpack配置文件及参数含义2.1. 概览 2.2. HPL.dat参数分析3. linpack使用及结果分析3.1. linpack编译运行3.2. linpack结果分析3.2.1. linpack结果效率计算 3.2.2. 占用内存空间 4. linpack调试参数的一些心得5. 使用pts运行linp
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2024-03-19 06:48:08
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先上主函数代码：# -*- coding: utf-8 -*-
from model import *
from data import *#导入这两个文件中的所有函数
from keras.utils import multi_gpu_model
import tensorflow as tf
#os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
from mode
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2024-06-24 09:25:17
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对于很多需要高性能计算的应用，使用GPU来加速运算是一个常见的选择。不过，有时候在使用Python进行GPU计算时，会出现一些问题。这里，我将分享如何解决“测试 GPU Python”的问题，目的在于帮助大家更好地理解和处理这个问题。
### 问题背景
在机器学习和深度学习的领域，GPU能显著提高模型训练和推断的效率。若系统中无法正确利用GPU，可能造成训练时间成倍延长，从而影响整个项目的进度
