在服务器上跑gpu版本tensorflow 一直天真的以为学校服务器上面有gpu就可以自动的照着gpu版本的跑了，但是每次发现输出信息中的device都显示是cpu，虽然速度是比我的电脑快，但batchsize=8跑个6000张的图像一轮就要2小时，感觉不大对劲。后来一查，发现可用设备里面压根没有gpu啊？？ 首先看cuda版本的，一定要装匹配版本的gpu：借鉴了此篇cat /usr/loc
1.2 GPGPU 发展概述 l随着半导体工艺水平不断提高和计算机体系结构设计的不断创新，GPU快速发展，从传统图形图像相关的三维图形渲染专用加速器拓展到多种应用领域，形成通用的图形处理器。1.2.1 GPU图形图像任务：在计算过程中，将三维立体模型转化为屏幕上的额日为图像需要经过一系列的处理任务，这些处理步骤在实际设计中会形成图形处理的流水线。 图形流水线需要通过不同的应用程序接口来定义它们的
第一步：检查路径 常见的问题： ./ 和 ../ 搞错了。一个点表示是在当前目录下，两个点表示是回到上级目录。如果输入的路径地址是错的，那肯定是运行不起来的。不过这种通常会有明显的报错提示。 第二步. 缩小你的数据集当代码运行不起来/很久不出结果/也不报错也没结果的时候，我们必须搞清楚他是正在算；还是他已经歇菜了，但是因为种
建立国内镜像通道命令行中输入如下命令conda config --add channels http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels http://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda c
一、TensorFlow常规模型加载方法 保存模型tf.train.Saver()类，.save(sess, ckpt文件目录)方法参数名称功能说明默认值var_listSaver中存储变量集合全局变量集合reshape加载时是否恢复变量形状Truesharded是否将变量轮循放在所有设备上Truemax_to_keep保留最近检查点个数5restore_sequentially是否按顺序恢复变
一.Assimp现在我们来导入模型吧。1. 模型加载库一个非常流行的模型导入库是Assimp，Assimp能够导入很多种不同的模型文件格式（并也能够导出部分的格式），它会将所有的模型数据加载至Assimp的通用数据结构中。 当Assimp加载完模型之后，我们就能够从Assimp的数据结构中提取我们所需的所有数据了。由于Assimp的数据结构保持不变，不论导入的是什么种类的文件格式，它都能够将我们从
XNA开发实用教程——三维模型的导入及操作
三峡大学土木水电学院肖泽云
本教程的主要目的是让你看完后，真正体会一下什么是XNA？XNA中主要包括哪些部分？相信你自己，在看完整个教程后，你也能设计自己的三维场景！祝你成功！五、三维模型的导入及操作 三维场景需包括的有模型、摄像机、灯光等。在此以FBX格式的模型文件为例，首先建模型我们选择3DMAX平台，然后安装FBX格式转
在做渲染处理或格式转换时，有时需要将其他文件导入KeyShot软件进行转换；或者其他文档需要修改时，随着KeyShot版本的更新，在软件中导入模型的方式也随之增多，导入KeyShot内修改也是非常便捷的方法，本文介绍将3D文档导入KeyShot软件的多种途径。将3D文档导入KeyShot有以下几种途径。(1)启动KeyShot软件时，在欢迎界面的底端显示“导入模型”的按钮，单击该按钮就可以导入模型
@[二汪] PaddleOCR安装并使用GPU训练自己的数据PaddleOCR + windows10 安装并使用GPU训练自己的数据1.安装Anconda安装参考链接：2.安装paddlepaddle打开百度飞桨官网点击查看全部安装步骤进行环境安装。Anconda安装好后，打开Anconda Prompt2.1新建虚拟环境：环境名称：paddle_envPython版本：3.8新建环境之前，在A
测试faster-rcnn时，cpu计算速度较慢，调整代码改为gpu加速运算 将 with tf.Session() as sess: 替换为1 gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.9)
2 with tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_option
如何在GPU上训练模型（基于CIFAR10数据集）准备工作模型训练模型测试 GPU能够通过内部极多进程的并行运算，取得比CPU高一个数量级的运算速度。所以本文描述一下如何在GPU上训练模型。 要想在GPU上训练那么就必须要有NVIDIA独显。如果没有下面提供的代码也可以在CPU上运行。 GPU上训练模型和CPU上操作差不多，只需把驱动改为GPU即可方法1：在 网络模型、数据(输入inputs，
在tools子目录中有简单的MATLAB函数，可用于将使用二进制格式选项的GprMax2D / 3D创建的建模数据导入MATLAB，以进行进一步处理和可视化操作。在每个函数中都有一个小标题，用于解释其用途，参数和返回值。最近在学习使用matlab，一周后我再来更新…… ——2019年4月30日2020.07.0819年至今一直在做课题，找工作，现在刚入职，最艰难没有时间更，原本我以为很少有人搞这个
最近挤出时间，用python在kaggle上试了几个project，有点体会，记录下。Step1: Exploratory Data AnalysisEDA，也就是对数据进行探索性的分析，一般就用到pandas和matplotlib就够了。EDA一般包括：每个feature的意义，feature的类型,比较有用的代码如下df.describe()
df['Category'].unique()
1、GPU发展简介自1999年NVIDIA发布第一款GPU以来，GPU的发展就一直保持了很高的速度。为了实时生成逼真3D图形，GPU不仅采用了最先进的半导体制造工艺，在设计上也不断创新。传统上，GPU的强大处理能力只被用于3D图像渲染，应用领域受到了限制。随着以CUDA为代表的GPU通用计算API的普及，GPU在计算机中的作用将更加重要，GPU的含义也可能从图形处理器（Graphic Proces
一直很想做cuda-GPU编程，很早就将CUDA9.0安装好了，后面就没怎么管它，忙别的去了。敲黑板，划重点，我科研还是很努力的，可是很多人看不见罢了。之前一直在使用粒子方法进行流体模拟，计算时间极其漫长，周末想了想，自己来做一个大型显式动力学分析软件，学学CUDA编程是不错的。所以现在为大家呈上热腾腾的一泡小白教程（调皮）。 首先到英伟达官网上下载安装CUDA最新版，要注册。其次，安装vs201
这次GIS思维——GIS技巧100例的第七讲《ArcGIS三维模型导入Sketchup》，这次其实是我们03讲《ArcGIS导入Sketchup模型》的衍生篇。 1、 我们主要介绍的内容就是根据常规的二维建筑矢量数据，经过一系列的处理转换为sketchup的三维模型。2、我们的做法就是利用ArcScene将二维建筑数据处理为三维数据。因为需要将ArcS
多线程有什么好处？提高CPU的利用率，更好地利用系统资源，使用Monitor类可以同步静态/实例化的方法的全部代码或者部分代码段，使用不同的同步类创建自己的同步机制。多线程指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术。具有多线程能力的计算机因有硬件支持而能够在同一时间执行多于一个线程提升整体处理性能。多线程是指程序中包含多个执行流，即在一个程序中可以同时运行多个不同制的线程来执行不同的任务，允许单
推荐一篇近期出来的NAS(神经架构搜索)论文：Zen-NAS: A Zero-Shot NAS for High-Performance Deep Image Recognition神经架构搜索（NAS）中的一个关键组件是一个精度预测器，可以保证被查询架构的精度。为了建立一个高质量的精度预测器，传统的 NAS 算法依赖于训练大量的架构或一个大的超网。这一步往往要消耗几百到几千天的 GPU，影响总的
1 前言 之前在写影像融合算法的时候，免不了要实现将多光谱影像重采样到全色大小。当时为了不影响融合算法整体开发进度，其中重采样功能用的是GDAL开源库中的Warp接口实现的。后来发现GDAL Warp接口实现的多光谱到全色影像的重采样主要存在两个问题：1 与原有平台的已有功能不兼容，产生冲突；2 效率较低。因此，决定重新设计和开发一个这样的功能，方便后期软件系统的维护
机器学习模型训练之GPU使用1.电脑自带GPU2.kaggle之免费GPU3.amazon SageMaker Studio Lab 免费GPU使用推荐 深度学习框架由大量神经元组成，它们的计算大多是矩阵运算，这类运算在计算时涉及的数据量较大，但运算形式往往只有加法和乘法，比较简单。我们计算机中的CPU可以支持复杂的逻辑运算，但是CPU的核心数往往较少，运行矩阵运算需要较长的时间，不适合进行深
