文章目录问题windows安装tensorflow_gpu版本检查显卡是否支持cuda查看自己的显卡型号去官网查看是否支持cuda检查显卡的cuda算力按照GPU算力3.0的电脑配置进行配置安装python3.6的anaconda包安装tensorflow-gpu 1.4安装cuda8.0和cudnn6.0现在cuda和cudnn都有了，是否可以开始安装了？测试tensorflow能否运行一些问
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2024-03-31 20:03:04
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今年年初，在深圳遭遇疫情突袭，多地实行封闭式管理，不少企业员工连夜返岗/搬电脑的慌忙时刻，提前做好了准备的渲大师显得格外从容。渲大师是深圳松茂科技有限公司旗下品牌，多年来深耕于渲染及人工智能算力领域，致力于为全球客户提供高性价比、高可用、高算力的基础设备租赁及解决方案服务。为建筑/工业设计、VR/AR、影视动漫、人工智能、深度学习等科研机构、国内外高校及个人工作室提供数据分析、模型渲染等高性能GP
GPU算力芯片发展深度解析 GPU芯片，即图形处理单元(Graphics Processing Unit)，是专门用于处理图形和图像计算的微处理器。近年来，随着技术的发展，GPU已经不仅仅局限于图形渲染，还被广泛应用于通用计算、深度学习、科学模拟等多个领域。1. GPU的构成和工作原理算力：GPU的算力通常以GFLOP(每秒浮点运算次数)来衡量，包括单精度(3
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2024-06-17 08:11:40
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导语
1.“数据、算法、算力”是数字经济时代的三大核心要素，其中算力是数字经济的物理承载。2.目前，算力已经成为全球战略竞争的新焦点和国家经济发展的重要引擎。世界各国的算力水平与经济发展水平呈正相关。3.下面通过四个模块，从微观到宏观，详细分析与性能和算力相关的因素以及算力平台。尽可能直面当前算力提升所面临的挑战和困难，展望未来算力的发展趋势。1 算力综述随着数字经济
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2024-08-09 11:26:52
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浮点数（float）又称作浮点数，是属于有理数中某特定子集的数的数字表示，在计算机中用以近似表示任意某个实数。具体来说，这个实数由一个整数或定点数（即尾数）乘以某个基数（计算机中通常是2）的整数次幂得到，这种表示方法类似于基数为10的科学记数法。浮点计算是指浮点数参与的运算，这种运算通常伴随着因为无法精确表示而进行的近似或舍入。一个浮点数a由两个数m和e来表示：a = m × b
概述前段时间分享了一些tensorflow2.0入门的笔记，其实在学术界，pytorch的热门程度是高于tensorflow2.0的。不过这些深度学习的框架多是大同小异，所以这里我也更一更torch有关的入门笔记。与tensorflow入门笔记不同，我想按模块来写torch的入门笔记。之前也大概介绍了一下torch的数据加载方式，今天主要讲torch的模型构建。 其实现有的深度学习开源框架基本都是
FP32就等于我们平时说的float浮点数，用4 Byte = 32 bit 存储数据，又叫单精度。FP16又叫半精度，用2 Byte = 16 bit 存储数据。FP64就是我们常说的double，双精度浮点数，用8 byte = 64 bit 存储。INT8就是常说的int整型。以往我们深度学习通常用FP32来进行训练，少数情况也会用FP64。但是现在发现有时候也没必要用这么高精度的
自cuda7.5开始我们可以直接用half(fp16)编程，理论上速度会比float快一倍左右。理想虽好，现实却比较骨感，在实际中会遇到各种坑，最终的结果却是不一定有收益，下面把自己在用half编程中踩过的坑记录一下。1. half编程和计算能力密切相关half编程要求GPU的计算能力要大于等于5.3，这就意味着大家很多GPU不支持此功能。例如，GTX 1050之前的GPU全不支持half计算，此
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2024-03-04 15:55:44
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在装tensorflow-gpu之前，很重要的一点，一定要充分了解自己的电脑，再去安装！不然后面会踩很多坑！ 我的电脑是win10-64位、GetForce GTX 1650 Ti，以及anaconda环境的Python3.8（当然python不合适还可以换）。了解自己的显卡特别重要！ 然后再去安装适合自己电脑的cuda和cudnn。此处需要首先确认了自己的显卡是否支持cuda，这个可以通过在NV
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2024-05-06 15:20:58
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低CUDA算力显卡用上高版本pytorch（ubuntu18.04源码编译特定版本pytorch（v1.10.0））一 电脑配置二 正常情况下源码编译步骤三 我的编译过程及出现的问题首先 安装前置然后 获取源码最后 配置编译四 总结类比 本文是本人jyzzzzzzz原创，记录了我源码编译特定版本pytorch的大致过程与出现的问题，大量内容为个人情况，不一定适用与其他人。下文中，本人实际作的正确
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2024-07-20 07:43:39
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Windows下搭建TensorFlow-gpu2.3环境，训练测试keras-retinanet1. 安装GPU环境——cuda、cudnn1.1 安装显卡驱动1.2 安装cuda1.3 安装cudnn1.4 验证是否安装成功2. 安装Python环境2.1 安装conda虚拟环境2.2 安装TensorFlow及keras2.3 安装其他依赖项2.4 进行keras-retinanet所需的
基于英伟达Jetson TX1 GPU的HDMI图像输入的深度学习套件 本平台基于英伟达的Jetson TX1视觉计算的全功能开发板，配合本公司研发的HDMI输入图像采集板；Jetson TX1集合64位ARM A57 CPU与1 TFLOP/s 256核Maxwell GPU处理器，并具备4 GB LPDDR4 | 25.6 GB/s内存，16 GB eMMC存储；HDMI采集板使用M
特斯拉在中国销售的model3被不少消费者发现其搭配的车辆控制器芯片为HW2.5，而它给消费者提供的随车清单显示为HW3.0，同时在美国销售的model3搭配的芯片也为HW3.0，这被称为减配门。特斯拉是全球新能源汽车市场的创新领导者，它在成立以来就一直专注于新能源汽车市场，经过十多年的发展逐渐获得了全球消费者的认可。在特斯拉确立了新能源汽车行业领导者地位后，它推出了model3这款经济车型，mo
树莓派运行yolo fastest优化前言yolo fastest的ncnn例子中，第一版默认启用bf16s加速，但是最近的版本并没有启用。 主要做了如下优化 1.更改树莓派系统为Raspbian-64位 2.启用ncnn的bf16s加速第一部分—安装Raspbian-64位系统一，下载镜像和工具1.镜像下载树莓派64位镜像文件 2.SD Card Formatter下载SD Card Forma
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2024-03-29 08:48:10
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文章目录Linux编辑器-vim使用命令模式——常见命令：底行模式常见命令：简单vim配置Linux编译器-gcc/g++使用背景知识如何完成动静态库Linux项目自动化构建工具-make/MakefileLinux第一个小程序－进度条行缓冲区概念进度条代码yum背景yum的操作yum三板斧git版本控制git操作，三板斧Linux调试器-gdb使用背景认识：开始使用命令： Linux编辑器-v
https://segmentfault.com/a/1190000005828048字母和数字键的键码值(keyCode)按键键码按键键码按键键码按键键码A65J74S83149B66K75T84250C67L76U85351D68...
原创
2021-07-16 10:12:18
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一、概述1.1LCD模块的驱动流程分析、Framebuffer相关知识、Gralloc等相关内容，以及LCD调试的一些经验和相关bug的分析和讲解。1.2 Android:4.1.2 Ubuntu:
https://segmentfault.com/a/1190000005828048 字母和数字键的键码值(keyCode) 数字键盘上的键的键码值(keyCode) 功能键键码值(keyCode) 控制键键码值(keyCode) 多媒体键码值(keyCode)
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2018-08-28 16:01:00
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字母和数字键的键码值(keyCode)按键 键码 按键 键码 按键 键码 按键 键码 A 65 J 74 S 83 1 49 B 66 K 75 T 84 2 50 C 67 L 76 U 85 3 51 D 68 M 77 V 86 4 52 E 69 N
原创
2021-12-24 13:56:15
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字母和数字键的键码值(keyCode)按键 键码 按键 86 4 52 E 69 N
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2022-03-03 14:11:10
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