本篇记录如何使用多张GPU 显示卡，加速TensorFlow Object Detection API 模型训练的过程。 虽然TensorFlow Object Detection API 已经有支援多张GPU 卡平行计算的功能，但是缺乏说明文件，所以我自己也不是非常确定该怎么用，以下只是我目前尝试出来的方式 这里我们接续之前的TensorFlow Object Detection API自行训练
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2024-06-19 22:09:20
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文章目录前言一、构建需要实例化的额外数据二、在顶点着色器，将实例化 ID 从 appdata 存入 v2f 传给片元着色器三、在片断着色器中访问具体的实例化变量三、使用代码修改Shader材质属性，实现GPU实例化后不同对象颜色不同的效果1、在C#测试脚本生成小板凳的时候修改材质属性2、我们需要使用材质属性块来修改才可以不让GPU实例化失效 前言在之前的文章中，我们解决了GPU实例化需要的 app
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2024-08-15 18:59:44
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大家好，欢迎来到《分享本周所学》第二期。本人是一名人工智能初学者，最近一周学了一下Transformer这个特别流行而且特别强大的模型，觉得非常有收获，就想用浅显易懂的语言让大家对这个超级神器有所了解。然后因为我也只是一名小白，所以有错误的地方还希望大佬们多多指正。  
在使用相同材质球（材质球的参数可以不同）、相同Mesh的情况下，Unity会在运行时对于正在视野中的符合要求的所有对象使用Constant Buffer将其位置、缩放、uv偏移、lightmapindex等相关信息保存在显存中的“统一/常量缓冲器中，然后从中抽取一个对象作为实例送入渲染流程，当在执行DrawCall操作后，从显存中取出实例的部分共享信息与从GPU常量缓冲器中取出对应对象的相关信息一
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2024-03-11 12:39:37
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浅谈DirectX的模型加载
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基于DirectX的游戏开发中，人物和模型由针对每个对象的成千上万个多边形组成的，对纹理映射而言这是非常复杂的，假设不加索引的几何图形，而只是用三角形（DirectX的模型基础是三角形）。那将会是一场恐怖的噩梦。所以现在将简单地介绍从游戏程
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2024-05-13 15:21:36
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如果我们在打开一个网站时速度很慢，势必会影响体验，甚至会造成用户流失、浏览量下降的情况。想要解决这个问题自然就需要Web前端开发人员对前端页面进行优化，众所周知，前端的页面主要包括HTML、CSS、JS等，想要解决这个问题。千锋武汉Web前端培训小编建议可以从以下几个方面入手。 1、减少HTTP请求达到性能优化 改善响应时间最简单的途径就是减少HTTP请求的数量次数。 2、使用字体图标
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2024-07-29 14:45:58
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目录 一、模型的保存与加载1.1 序列化与反序列化1.2 保存加载模型基本用法1.2.1 保存模型1.2.2 加载模型1.3 模型的断点续训练 二、模型微调 2.1 Transfer Learning ＆ Model Finetune2.2 Finetune的实例三、GPU的使用3.1 CPU VS GPU3.2&
cesium学习笔记01：加载3DTiles数据并调整模型（平移，缩放，旋转，透明）一、基础知识1.1 3dtitles3D Tiles是一种开放的三维空间数据标准，其设计目的主要是为了提升大的三维场景中模型的加载和渲染速度。假如要在Web客户端渲染一个非常大的三维模型（如一个大城市的建筑模型），如果把模型全部下载到客户端并且进行渲染，这个过程所消耗的时间对于使用普通电脑的用户来说是不能接受的。然
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2024-07-18 21:17:30
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很多人在渲染的时候都遇到过渲染慢的问题，影响渲染速度的无非两方面，一是机器配置，二是场景参数，分享下Vray渲染中优化参数的一些小技巧，希望能帮大家节省渲染时间删除场景中你并不需要的物体。2. 删掉不必要的灯光，灯光数量太多也会导致渲染速度慢。3. 尽量少添加光泽（Glossy）效果，容易拖累渲染速度。4. 控制模型面数，场景面数越多，算图、渲染速度越慢，合理使用减面命令。5. 如果
一、 前言长期在做数据处理的工作，经常跑一些数据处理的脚本，因为需要跑的文件太大，为了充分的利用服务器的计算资源。往往需要编写多线程，多进程任务来缩短数据处理的时间(当然还有利用GPU运算也可以大大的缩短数据处理的时间)。一般来说，使用python编写多进程脚本有利于利用服务器的多核资源实现并行运算。二、实验环境python3..7Anaconda 集成环境操作系统：linux(cenos7.3)
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2024-09-27 13:24:22
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前言YOLOv6是美团视觉智能部研发的一个致力于工业应用的目标检测算法，该算法框架同时专注于检测的精度和推理效率。在官方发布的文章中，宣称YOLOv6的精度与速度都远超YOLOv5和YOLOX。在部署方面，YOLOv6支持GPU（TensorRT）、CPU（OPENVINO）、ARM（MNN、TNN、NCNN）等不同平台的部署，极大地简化工程部署时的适配工作。YOLOv6具体的实现细节大家可以去看
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2024-10-19 14:05:02
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第17章 三维游戏模型的载入主要是如何从3ds max中导出.X文件，以及如何从X文件加载三维模型到DirextX游戏程序里。因为复杂的3D物体，要用代码去实现，那太反人类了，所以我们需要一些建模软件。对于3ds max，要到出.X文件，要装个Panda插件。然后就是作者推荐的一个3D模型资源网站：http://www.cgmodel.com/。网格模型接口ID3DXMesh这个接口表示网格，继承
FBX 导入错误Description：导入 FBX 文件时出现错误的说明。 Version:4.9 Parent:Engine/Content/Importing/FBX Order:100ON THIS PAGE泛型网格体静态网格体骨架网格体动画此列表包含导入 FBX 文件时可能出现的错误或警告信息。泛型导入创建新资源失败。此时可能会出现另一个警告信息，说明失败缘由。加载 FBX 场景失败。文
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2024-07-26 13:41:00
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这是一个非常愚蠢的错误 debug的时候要好好看error信息提醒自己切记好好对待error！切记！切记！---------------------------分割线------------------------------------- pytorch 已经非常友好了 保存模型和加载模型都只需要一条简单的命令#保存整个网络和参数
torch.save(your_
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2024-06-09 10:13:32
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环境配置vs2019+libtorch1.9.0+opencv3.4.2+cuda11.0+cudnn8.0（实测可用，不踩坑）须知Libtorch版本需与pytorch版本兼容（最好一致），系统下载与pytorch版本相同的CUDA和Cudnn,否则导入模型将出错。 若想使程序在GPU上运行，需下载GPU版libtorch,其也支持cpu运行。文中给出图片或许版本与标题不一致，不影响实际操作，作
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2024-03-15 11:11:20
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文章目录为什么需要热加载Python中的导入机制重新导入模块1重新导入模块2无法热加载的情况函数级热加载监听文件变化源码安装使用效果Python技术资源分享1、Python所有方向的学习路线2、学习软件3、入门学习视频4、实战案例5、清华编程大佬出品《漫画看学Python》6、Python副业兼职与全职路线 为什么需要热加载在某些情况，你可能不希望关闭Python进程并重新打开，或者你无法重新启
对于keras加载训练数据，官方上没有详说。然而网上查各种资料，写法太多，通过自己跑代码测试总结以下几条，方便自己以后使用。总的来说keras模型加载数据主要有三种方式：.fit(), .fit_generator()和.train_on_batch()。1.fit():上函数，各个参数的意义就不解释了fit(x=None, y=None, batch_size=None, epochs=1, v
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2024-10-09 17:07:09
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关键字：Fluid版本 预训练问题描述：Fluid版本的PaddlePaddle在模型保存上与旧版的PaddlePaddle差异较大，文档中也没有对这方面的详细描述，所以存有疑惑，可以简单解释一下？背景知识： 预训练模型加载时深度学习中很常见的需求，特别是在图像识别、图像分割领域，这是因为图像处理方面，模型结构通常都比较深，如VGG、GoogleNet等都有比较深的结构，而且图像模型的训练数据集量
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2024-02-24 10:48:11
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大家也许还记得 2005 年 3 月 C++ 大师 Herb Sutter 在 Dr.Dobb’s Journal 上发表了一篇名为《免费的午餐已经结束》的文章。文章指出：现在的程序员对效率、伸缩性、吞吐量等一系列性能指标相当忽视，很多性能问题都仰仗越来越快的 CPU 来解决。但 CPU 的速度在不久的将来，即将偏离摩尔定律的轨迹，并达到一定的极限。所以，越来越多的应用程序将不得不直面性能问题，而
# 如何检查PyTorch模型是否加载到GPU
在深度学习培训过程中，确保模型在GPU上运行至关重要，因为GPU能够大幅度加快训练和推理的速度。本文将指导你如何检查PyTorch模型是否已经加载到GPU。这里将分步骤为你详解，并且我们会提供相关代码示例和状态图，便于你更好地理解流程。
## 流程概述
下面是一个简单的步骤流程，展示了如何检查PyTorch模型是否加载到GPU：
| 步骤 |
原创
2024-09-13 03:15:13
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