文章目录前言1.mmdetection版本要求2.Swin-Transformer-Object-Detection环境要求3.详细流程3.1 anaconda3环境搭建3.2 安装mmcv3.3 安装mmdetection3.4 安装Apex3.5 简单Demo测试总结 前言本文包含mmdetection、mmcv等windows版本的安装，没接触过Swin-Transformer的读者也可根
最近有大佬开源了YOLOv7, 大概看了一眼， 支持DETR等模型的ONNX导出，并且可以进行tensorrt推理。但是原作者并没有开源对应的权重，也没有开源onnx推理的脚本。本文就依托YOLOv7这个项目，将DETR导出到onnx,并教大家如何使用这个onnx进行tensorrt的部署。首先clone一下原项目：https://github.com/jinfagang/yolov7DETR 权
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2024-05-13 13:05:05
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transform属性可以实现网页元素的平移、旋转、变形、缩放。包含2D空间和3D空间的转换效果。 选择器 {
transform: 属性值;
} 未来平移和放大是特别重要的，经常会使用，旋转也会使用，变形不太常使用。transform所有的属性都不会影响到布局，而且性能会比margin定位这些位置改变要更好一些。平移如何实现对应的平移效果，例如margin，定位都可以实现对应的平移效果，但是
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2024-10-21 08:30:51
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初学Transformer1. transformer在做一个什么事情？2. transformer简单理解多个encoder和decoder的组合，每个encoder结构相同，每个decoder结构相同。这里注意，每个encoder和decoder在训练中都会改变自己的参数，也就是说，每个encoder或者decoder经过训练之后，参数都不相同。3. 具体的encoder和decoder是什么
作者：Parth Chokhra编译：ronghuaiyang导读使用多头注意力的Transform在cpu上实现222倍的加速。自BERT紧随Transformer诞生以来，几乎在所有与语言相关的任务中都占据着主导地位，无论是问答、情感分析、文本分类还是文本生成。与RNN和LSTM不一样的是，RNN和LSTM的梯度消失问题阻碍了长数据序列的学习，而transformer在所有这些任务上都有更好的
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2024-05-23 13:53:39
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文章目录一、SD卡1.SD卡简述2.SD卡的特点3.SD卡的寄存器4.SPI协议二、实验操作——对SD卡进行数据读取1.硬件连接2.建立工程文件3.代码部分4.烧录与输出结果总结参考资料 一、SD卡1.SD卡简述SD存储卡(Secure Digital Memory Card)是一种基于半导体快闪存储器的新一代高速存储设备。SD存储卡的技术是从MMC卡(MultiMedia Card格式上发展而
注意：禁用核心显卡是可行的，但不适用于便携式计算机。我在上一篇《如何为Linux配置双显卡》的文章中提到，为Linux提供Optimus技术支持的Bumblebee项目并不支持Vulkan图形接口。但是在最近的众多测试里，Vulkan接口表现出来的性能确实高得令人咋舌。很多游戏在同等硬件条件下，使用Linux下的Vulkan接口运行甚至能吊打Windows下D3D的性能。这令很多Linux双显卡(
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2024-04-05 13:19:43
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自注意力详解：预处理：将数据输入进行嵌入， 得到嵌入向量获取三个向量：嵌入向量 与 三个矩阵（训练中的出来的） 相乘 分别得到 query 向量、key 向量、value 向量。如图1分数计算：将当前位置的 query 向量 与各个位置的 key 向量 进行相乘得到。表示当前位置单词与其他单词的相关程度。如图2分数处理： 将分数除以 （key向量维数的平方根）， 然后进行softmax
transformer模型解读 最近在关注谷歌发布关于BERT模型，它是以Transformer的双向编码器表示。顺便回顾了《Attention is all you need》这篇文章主要讲解Transformer编码器。使用该模型在神经机器翻译及其他语言理解任务上的表现远远超越了现有算法。 在 Transformer 之前，多数基于神经网络的机器翻译方法依赖于循环神经网络（RNN），后者利
Transformer是什么呢？Transformer最早起源于论文Attention is all your need，是谷歌云TPU推荐的参考模型。目前，在NLP领域当中，主要存在三种特征处理器——CNN、RNN以及Transformer，当前Transformer的流行程度已经大过CNN和RNN，它抛弃了传统CNN和RNN神经网络，整个网络结构完全由Attention机制以及前馈神经网络组成
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2024-03-31 07:36:17
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一、禁用Windows Update服务1、同时按下键盘 Win + R，打开运行对话框，然后输入命令 services.msc ，点击下方的“确定”打开服务，如下图所示。 2、找到 Windows Update 这一项，并双击打开，如图所示。 3、双击打开它，点击“停止”，把启动类型选为“禁用”，最后点击应用，如下图。 4、接下再切换到“恢复”选项，将默认的“重新启
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2024-10-16 10:39:40
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设备初始化Instance --> GPU --> DeviceInstance表示具体的Vulkan应用。在一个应用程序中可以创建多个实例，这些实例之间相互独立，互不干扰。当调用API创建Vulkan实例的时候，Vulkan SDK内部会经由驱动装载器（loader）查找可用的GPU设备。创建Vulkan实例需要两个输入信息： 应用程序的信息 
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2024-07-27 09:23:38
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ollama如何使用多块GPU
在当今的深度学习和机器学习领域，使用多块GPU提升模型训练速度和效率已经是一个常态。但是，很多用户在使用Ollama进行模型训练时，仍然面临如何有效利用多块GPU的问题。可以说，合理配置和使用多块GPU对开发者的工作效率和结果有直接影响。
以下是关于“ollama如何使用多块gpu”的深入分析和解决方案。
## 问题背景
随着深度学习模型不断增大，训练所需的
在一个计算节点内或者跨多个GPU节点实现跨GPU扩展应用。CUDA提供了大量多GPU编程的功能，包括：在一个或多个进程中管理多设备，使用统一的虚拟寻址(Unifined Virtual Addressing)直接访问其他设备内存，GPUDirect，以及使用流和异步函数实现的多设备计算通信重叠。在本章需要掌握的内容有以下几个方面： 1. 在多G
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2023-12-27 22:19:06
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我们在办公室会看见不少同事的电脑不止一台显示器，多屏确实可以提高工作效率。有的游戏党也会选择给电脑外接显示器，带来绝佳的体验。不过要怎么把将外部显示器连接到笔记本电脑上？驱动人生在这里教给大家给笔记本外接显示器的做法。一、检查准备一般来说，大多数Windows笔记本电脑现在都能支持至少双显示器。但你还是得先确保你的笔记本能添加两个外部显示器，这就要看Windows操作系统，以及显卡和驱动程序的性能
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2024-05-10 12:44:20
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简介利用tensorflow训练深度神经网络模型需要消耗很长时间，因为并行化计算就为提升运行速度提供了重要思路。Tensorflow提供了多种方法来使程序的并行运行，在使用这些方法时需要考虑的问题有：选取的计算设备是CPU还是GPU，每个CPU多少核的资源并行计算，构建图Graph时消耗资源如何分配等等问题。下面我们以Linux多核CPU的环境为例介绍几种常见方法来提升你的tensorflow程序
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2024-05-21 14:57:18
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同时启用时，生效优先级：SRPBatcher > GPUInstancing > 动态合批SRPBatcher：适用前提： 需要是同一个shader变体，可以是不同的材质球，项目需要使用自定义渲染管线，Shader代码必须兼容SRP Batcher。 但是不支持用材质球属性块（Mat
ollama 如何同时使用多块GPU
在深度学习和大规模计算领域，使用多个GPU可以显著提升模型训练和推理的效率。然而，在使用ollama时，很多用户可能会遇到如何同时使用多块GPU的问题。这不仅影响了模型的性能，还可能导致资源的浪费。接下来，我们将通过详细的分析和实践步骤帮助大家解决这一问题。
### 问题背景
在现代计算环境中，GPU已成为提高计算速度的重要硬件。特别是在使用ollama
1. 下载YOLOv3工程并编译配置git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet vim Makefile编辑该文件 GPU=1 #使用GPU设置为1， CPU设置为0 CUDNN=1其实，很多博客中说，根据自己的路径，还应修改NVCC, COMMON, LDFLAGS等选项。我这里只修改了GPU和CUDNN就能使用GPU了，也同
Swin Transformer 环境搭建 1. 摘要 本文主要对 Swin-Transformer
Swin Transformer 环境搭建1. 摘要本文主要对 Swin-Transformer-Object-Detection 进行简要介绍，并考虑到其环境安装对新手而言是一个常见的挑战，因此本文实现了其对应的环境安装。2. 介绍Swin Trans
