1 常用‘printf’辅助理解 print函数不仅仅是编程中利器，在CUDA编程中我们同样需要常用print来获得过程信息。尤其是在很多debug场景下，我们需要进行数据索引和线程（thread）索引的计算校对，单纯读代码不一定能发现问题，这个时候不妨将这些数据全部打印出来。比如在"CUDA GUIDE" 第一章里面解释了grid、block、thread含义，初次接触只能有个大概的印象，但对于
目前的深度学习框架大都基于 NVIDIA 的 GPU 显卡进行加速运算，因此需要安装NVIDIA 提供的 GPU 加速库 CUDA 程序。 注： TensorFlow和pytorch 使用前，都需要安装CUDA和cuDNNCUDA 官网下载地址 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive （这个地址经常找起来费时间）---------
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2024-05-23 14:18:41
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随着去年alphago 的震撼表现，AI 再次成为科技公司的宠儿。AI涉及的领域众多，图像识别中的人脸识别是其中一个有趣的分支。百度的BFR，Face++的开放平台，汉王，讯飞等等都提供了人脸识别的API，对于老码农而言，自己写一小段代码，来看看一张图片中有几个人，没有高大上，只是觉得好玩，而且只需要7行代码。import cv2
face_patterns = cv2.CascadeClass
前言：cuda编程主要是通过cuda将需要运算的数据放入GPU进行运算，GPU多核心，非常适合并行计算，处理图像算法领域的矩阵计算效率非常高。(可为每一个像素点运算分配一个核) 一般的深度学习模型已经可以自动调用CUDA，我们写的底层代码中的矩阵计算也是可以通过cuda编程实现gpu加速的。 （PS:numba除了cuda加速外，用作CPU上的加速和numpy的加速效果也非常好，这章侧重于numb
一、python控制流-判断 1、什么是分支判断？ a.一条一条语句顺序执行叫做顺序结构 b.分支结构就是在某个判断条件后，选择一条分支去执行2、if 条件判断 if后面要有判断条件 if 判断条件： 执行语句需要注意缩紧 执行语句bob = "dev"
if bob =="tester":
print("Yes")
else:
print("No")
school
切换至 cuda-8.0
sudo rm -rf /usr/local/cuda
sudo ln -s /usr/local/cuda-8.0 /usr/local/cuda
nvcc --version
which nvcc切换至 cuda-10.0
sudo rm -rf /usr/local/cuda
sudo ln -s /usr/local/cuda-10.0 /usr/local/cu
2021-12-2 更新 通过设置标志torch.backends.cuda.matmul.allow_tf32 = False
torch.backends.cudnn.allow_tf32 = False尝试修复rtx30系显卡的默认低精度计算问题–2022/1/7 经评论区老哥qq_17755303反馈，该方法能有效解决该bug 。2021-11-18 更新 发现在30系显卡上由于未知原因出
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2024-03-04 13:04:55
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网站的加载速度是决定网站等级的重要因素，值得站长特别关注。原因很简单，没有人愿意为了打开一个网页而等老半天，换句话说，如果你的网站打开
速度很慢，将流失大量的访客，甚至出现多米诺效应的不良影响。在埋头深入代码中试图提高网站速度之前，先要确定导致网站访问速度缓慢的真正原因是什么。本
文收集了非常有用的WEB服务和工具，可以帮助你诊断和分析你的网站，让你更加全面的了解自己的网站性能。&
目录硬件模型：线程模型：内存模型：SIMT架构：Warp(并行线程组)：基本概念：warp的执行方式：SIMT与SIMD的区别：Volta架构：注意：性能优化：核心原则：实现最大化利用率：最大化存储吞吐量：最大化指令吞吐量：最小化内存抖动：学习资料：前记：呜呜呜，最近事情太多了，看了都没写，寄！-----------------------------------博主：mx硬件模型： 如上图
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2024-04-24 23:39:40
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目录目录1、安装pycahrm 2、配置 cuda3、下载cuDNN1、安装pycahrm下载 ：PyCharm: the Python IDE for Professional Developers by JetBrains2、配置 cudaCUDA 是 NVIDIA 发明的一种并行计算平台和编程模型。它通过利用图形处理器 (GPU) 的处理能力，可大幅提升计算性能。CUDA（Comp
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2023-11-03 19:56:28
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一开始，将cu文件，加载到项目里面时候，全是统一的白色字体，看起来感觉很糟糕。在官网下载了cuda toolkit 后，安装完， 界面舒服一些了， 注释变成绿色，关键字变成蓝色注意：1、安装时候关掉 visual studio 、360安全卫士等。2、安装完后，cuda toolkit 会自动给vs安装 NSIGHT插件。 CUDA Toolkit安装过程中会自动在Visual Stud
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2024-08-03 15:06:47
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一、前提ubuntu系统：14.04 不要安装任何系统补丁和进行系统升级 ubantu14.04（这是比较稳定的版本，推荐使用） cuda7.5 GPU：GeForce 820M(只要是支持cuda的就好) 查看GPU是否支持cuda https://developer.nvidia.com/cuda-gpus二、推荐安装前最好先看一遍官方手册三、安装cuda前的准备工作1.检查自己的G
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2024-08-03 14:00:21
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1.配置.cu 1.1 启动VS2010 1.2 新建一个win32的控制台工程，空的。.3 右键源文件文件夹->新建项->选择cuda c/c++->新建一个以.cu结尾的文件 1.4 右键工程-》生成自定义-》选择cuda生成.5 右键test.cu-》属性-》选择cuda c/c++编译器 1.6 右键工程-》属性-》链接器-》常规
介绍CNN指的是卷积神经网络，这个介绍网上资料多的很，我就不介绍了，我这里主要是针对沐神教程的CNN代码做一个笔记。理解有不对的地方欢迎指出。卷积神经网络里面最重要也是最基本的概念就是卷积层、池化层、全连接层、卷积核、参数共享等。图： 这个图是对下面代码的一个描述，对于一张图片，首先处理成28*28(这里一张图片只有一个通道)。通过第一层卷积层，得到20个通道的输出（每个输出为24*24），所以第
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2024-04-08 10:30:34
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# Python CUDA测试：高效利用GPU加速计算
在大数据和深度学习时代，计算需求与日俱增，尤其是处理复杂的数学运算时，传统的CPU已经难以满足需求。近年来，利用CUDA（Compute Unified Device Architecture）来加速计算的趋势愈发明显。本文将通过Python实现CUDA的基本测试，帮助大家了解GPU加速的原理及其应用。
## 什么是CUDA？
CUDA
: // .com / adong7639 / p / 9145.
html
写的很好
'''
本文讲解的是在CNN中的batch normalization
'''
import torch
import torch.nn as nn
import copy
class Net(nn.Module):
def __init__(self, dim
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2024-03-27 10:01:48
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上一期，我们一起学习了深度学习中卷积神经网络的通俗原理，深度学习三人行(第8期)----卷积神经网络通俗原理接下来我们一起学习下关于CNN的代码实现，内存计算和池化层等相关知识，我们多多交流，共同进步。本期主要内容如下：CNN实现(TensorFlow)CNN之内存计算CNN之池化层小结公众号内回复关键字，即可下载代码，关键字见文末！一. CNN实现(TensorFlow)在TensorFlow中
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2024-08-08 11:08:38
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win10下cuda+cudnn+pytorch的安装配置其实网上已经有很多关于这方面的博文，自己也已经安装过无数次了，所以这里也来详细记录一下完整环境配置过程，希望可以帮助到刚接触到这方面的新手小白，每一步我都会附上截图的，所以不要怕不会操作哦。 文章目录win10下cuda+cudnn+pytorch的安装配置一、首先查看电脑可适配的cuda版本二、cuda的下载安装1.官网下载2. CUDA
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2023-07-25 22:50:09
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利用keras 实现cnn模型，关键在于： （1）原始数据的处理。（可输入的格式） （2）卷积层、池化层、全连接层的搭建 （3）各层对输入数据的size变化。1.库的导入 np_utils库中的功能，应该就是对label进行one-hot处理一类的操作。from models import Sequential 是keras搭建模型的一种框架，Sequential是一系列网络层按顺序构成的栈。 将
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2024-04-20 20:34:36
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项目:cuda-neural-network，采用纯cuda实现cnn的训练，在mnist上做了实验。可以用与学习卷积神经网络。
原创
2021-09-07 11:44:03
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