项目的需求，开放视角要考虑DrawCall的开销，所以要是实现这个功能，这个功能已经完成一段时间了，在这里做个记录，由于项目是商用，故不能贴出源代码，只贴出实现思路，供大家交流，如有不对的地方还请指正。 GPU Instancing
现象bt的堆栈信息standard io上的错误输出从报错信息上看是非法的内存访问，但是报错的位置不一定是真实的位置，因为GPU都是异步发起的，错误可能会被在后面的op捕捉。例如cudaEventDestory： debug方式思维方式 复现，解决问题一定要复现问题，不能复现的问题不能确定正真解决。所以首先要做的是复现。定位，定位范围是逐渐缩小，优先排查自定义的代码
这两天客户提出来，我们的平板cat /proc/cpuinfo出来的信息中的serial怎么是0. 客户就是上帝啊，没办法，分析找问题贝。 我们先看一下目前的cat /proc/cpuinfo的信息： Processor : ARMv7 Processor rev 5 (v7l)
BogoMIPS : 799.53
Features : swp half thumb fastmult vfp
一、V7效果真的的v587，识别率和速度都有了极大的提升，这里先放最新鲜的github链接：https://github.com/WongKinYiu/yolov7二、v7的训练我这里就不做过多的赘述了，这里主要是进行讲解怎么把.pt文件转为onnx和后续的推理问题： 2.1首先是pip的版本非常重要，博主亲自测试了，发现确实只有对应版本，ONNX才能成功，以至于后续的onnxrunti
1.概述许多机器学习和深度学习模型都是在基于 Python 的框架中开发和训练的，例如 PyTorch 和 TensorFlow 等。但是，当需要将这些训练好模型部署到生产环境中时，通常会希望将模型集成到生产流程中，而这些流程大多是用 C++ 编写的，因为 C++ 可以提供更快的实时性能。目前有许多工具和框架可以帮助我们将预训练模型部署到 C++ 应用程序中。例如，ONNX Runtime 可用于
导读这篇文章从多个角度探索了ONNX，从ONNX的导出到ONNX和Caffe的对比，以及使用ONNX遭遇的困难以及一些解决办法，另外还介绍了ONNXRuntime以及如何基于ONNXRuntime来调试ONNX模型等，后续也会继续结合ONNX做一些探索性工作。0x0. 前言这一节我将主要从盘点ONNX模型部署有哪些常见问题，以及针对这些问题提出一些解决方法，另外本文也会简单介绍一个可以快速用于ON
纵览在Adnuino Nano网站上节选了该控制器的价格等，在中国买非常便宜，我用10元左右的人民币就买到了这个产品，在Arduino网站上的价格是22美金，还不包括税。这种差别是如何造成的？是国外的人工贵，没有知识产权？还是别的啥东西，总之，这是我们的价格是优势吗？还是我们的人多，造成了这样的一个市场。Arduino Nano是一个小巧完整的控制板，对面包板友好，基于ATmega328P（Ard
1. Context是什么？context类似于CPU上的进程，管理由Driver层分配的资源的生命周期多线程分配调用的GPU资源同属一个context下，通常与CPU的一个进程对应。Context上下文是设备与特定进程相关联的所有状态例如Kernel Code会对GPU的使用造成不同的状态如：内存映射、分配、加载等Context主要用来保存所管理数据来控制和使用设备GPU中的Context相当于
一.环境我的环境：ubuntu18.04，kernel5.4，cuda11.2，RTX3050，cmake3.22，没有cudnn二、onnx部署1.下载在你的终端虚拟环境输入pip install onnx
pip install onnxruntime-gpu （这行命令是用onnx推理时才必要的）2.运行models文件夹里的expor.py,得到.onnx注意运行时需要输入img_siz
ONNX作为模型部署的中间变量，无论是tensorRT还是tfsavemodel都需要先将pytorch或者tensorflow模型转换为ONNX，ONNX作为中间变量也可以通过onnxruntime进行推理。ONNX模型转换import torch
import torch.onnx
import onnx
weight=''
model = net()
model.load_state_dic
注：本文默认你已经安装好python，本文配置深度学习前的环境如下：python3.6win10 64位GeForce GTX980Ti1、安装CUDA深度学习库如果使用CUDA进行GPU加速，可以大大缩短计算时间。1.1 检查GPU是否支持CUDA先确定下自己的显卡型号（不要告诉我你不知道怎么查看自己的显卡型号）。安装CUDA前先检查下，自己的显卡是否支持CUDA，可以从下面的网址查看自己的显卡
前言本文讨论在Unity URP中，如何使用GPU Instancing，以及和Static Batching, SRPBatcher的关系。几种Batching方式的原理简述Static Batching将一组静态物体的模型batch成一个模型，并作为一个整体提交的GPU。绘制的时候这些物体可以正常的做culling，Unity会将通过Culling的物体使用索引偏移的方式绘制。SPR Batc
个人心得：本人配置caffe大约七八次，深度学习需要好电脑，由于换了一台新电脑，装完ubuntu16.04双系统必须要重新装caffe。现在网上的配置caffe教程大致是这样的：1，言简意赅，省略步骤，新手有些看不懂会搞错。2，有些教程步骤比较全，但是过于繁琐，而且有些出现很多错，虽然最后千辛万苦成功了既浪费了时间又不知所以然。通过本次配置caffe的记录可以让我下次按照此教程配置的快点，如果网上
文章目录技术交流前言AutoRec 模型介绍损失函数基于 AutoRec 的推荐过程实验对比消融实验代码实践总结参考 本文要介绍的 AutoRec 模型是由澳大利亚国立大学在2015年提出的，它将自编码器(AutoEncoder)的思想与协同过滤(Collaborative Filter)的思想结合起来，提出了一种单隐层的简单神经网络推荐模型。前言本文会介绍AutoRec模型的基本原理，包括网络
史上，凭借在显卡市场上的领先地位，NVIDIA一直习惯于搞封闭技术，比如PhysX物理加速，比如CUDA并行计算，比如G-Sync同步刷新。但是这几年，NVIDIA正在逐步开放G-Sync，尤其是随着AMD FreeSync技术赢得越来越广泛的支持，NVIDIA的开放度也越来越高。在此之前，NVIDIA已经开放G-Sync兼容标准，使得原本仅支持FreeSync技术、没有G-Sync专用硬件模块的
前言Python 项目打包是很多新手经常会问的问题，之前也有文章介绍过如何使用 pyinstaller 来打包生成可执行文件，只不过打包过程是基于命令行的。本文介绍的这个工具，auto-py-to-exe，它是 pyinstaller 的 GUI 版本，对新手更加友好，点点鼠标就可以轻松搞定，那么，快开始吧。安装使用 pip 直接安装 pip install auto-py-to-exe 或者拉取
目录1.NVDIA概述2.FFmpeg集成到GPU3.FFmpeg uses Video Codec SDK4.ffmpeg对NVIDIA GPU的编译步骤 4.1configure命令4.2 make4.3 ffmpeg测试4.4 编解码器使用方法4.5 程序开发使用方法5.源码分析5.1 h264部分5.2h265部分1.NVDIA概述FFmpeg可通过Nvidia的GPU进行加速，
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
最近使用github上的一个开源项目训练基于CNN的翻译模型，使用THEANO_FLAGS='floatX=float32,device=gpu2,lib.cnmem=1' python run_nnet.py -w data/exp1/，运行时报错，打印"The image and the kernel must have the same type. inputs(float64),
当开始学习深度学习的时候，自然就要用到tensorflow-gpu 版，而安装是个巨坑。博主曾深深陷入其中无法自拔，最终破釜沉舟，终于成功，哈哈哈哈哈。 以下是在windows中安装tensorflow的gpu版本的教程windows下安装tensorflow -gpu1.安装cuda首先要去cuda官网下载cuda强烈推荐默认安装地址 安装步骤如下2.安装cudnn安装完cuda后，就去cudn
