Tensorflow 2.1 GPU 安装和测试1. 硬件要求2. 软件要求简单的描述一下它们的功能3. 安装步骤3.1. nvidia 驱动可以到这个地址下载， 我的显卡是RTX 2070的，你可以根据你的显卡下载驱动**3.2. 下载Cuda3.3. 下载Cudnn3.4. 运行这个命令安装tensorflow 2.1 gpu 版本3.5. 用tensorflow 代码测试是不是安装成功4.
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2024-04-30 14:31:46
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windows10 JAVA JDK的安装与测试一 JDK的安装二 配置环境变量三 测试四 编译.java文件 一 JDK的安装现在下载JDK要注册Oracle的账号，对新手很不友好，这里提供百度网盘的下载方式，百度网盘下载地址 提取码：JDK8这里我是用了这个默认路径，也可以自己修改。点击 下一步，开始安装。点击 下一步安装完成，点击 关闭，接下来配置环境变量。二 配置环境变量回到桌面，鼠标右
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2024-03-04 09:39:21
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有很多工具可以在Windows 10中对显卡或GPU进行基准测试。如果您的系统超频，我们建议使用Heaven基准测试或3DMark之类的工具，看看超频是否在所需的温度下获得所需的帧速率。FurMark可能看起来与那些工具相似，但实际上它更像一种压力测试，而不是基准测试工具。有什么不同呢？FurMark将对您的GPU施加压力，加大其功耗，这是一种测试显卡是否在常规设置下很稳定的好方法。如果您怀疑GP
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2024-03-11 01:22:02
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目录0. 写在前面1. 图像物体识别测试demo2. 视频文件物体识别测试demo3. 问题与解决办法0. 写在前面Keras YOLO V4代码地址：https://github.com/miemie2013/Keras-YOLOv4训练数据集COCO20171. 图像物体识别测试demo直接使用GPU加速会提示错误：训练、测试Tensorflow、Keras代码时，出现could not cr
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2024-05-30 00:41:30
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一、面对一个新的GPU卡的时候，首先要查看服务器装配的cuda的版本，可以通过nvcc -V或者是去/user/local/cuda目录去看，GPU服务器的cuda版本尽量别更改，因为GPU服务器一般是公共资源，你改了的话，别人的代码可能就跑不起来，再者更改GPU服务器的cuda版本一般需要root权限，如果自己操作不当可能会有比较严重的后果。二、知道GPU卡的型号和gpu服务器装配的cuda版本
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2024-03-06 13:59:49
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大家好，本文对WebGPU进行性能测试和分析，目的是为了对比WebGL和WebGPU在“渲染”和“计算”两个维度的性能差异，具体表现为CPU性能和FPS性能两个方面的性能数据差异。我们会分别在苹果笔记本和配备RTX显卡的台式机上，对WebGL和WebGPU分别进行性能测试。本文对于WebGPU使用了“reuse render command buffer”和“dynamic uniform bu
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2024-04-01 09:18:34
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无意之间发现了GT（随身调）这个性能测试工具，该工具是由腾讯出品的开源测试工具，直接运行在手机上的“集成调测环境”。1.下载：下载地址：开源地址：https://github.com/TencentOpen/GT 下载地址：http://gt.tencent.com/download.html2.安装在手机上，图标：，打开GT3.选择调试的程序4.点击‘参数’，点击‘编辑’，将需要的参数拖动放置在
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2024-05-21 14:32:29
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作为一个喜欢DIY的玩家，自己动手装机肯定是必不可少的，随着科技的进步，厂家对于人性化设计的重视，自己动手装机变的是越来越简单了，很多刚入门的用户可能觉得装机是一件复杂的技术活，其实我想说的是，装机现在越来越成为一件体力活了，大部分傻瓜式的操作让装机变得简单。最近更换了机箱和电源，趁着重新装机的时候，给有意自己动手DI
目前GPU深度学习服务器在AI、视频处理、科学计算等领域都有广泛应用。随着NVIDIA推出更多的GPU硬件和工具软件，如何配置一台属于自己的GPU服务器，在开发者的工作中成为了重中之重。文章大概： 1、硬件平台的搭建 o 深度学习服务器的性能需求 o NVIDIA GPU的性能特点 o 硬件环境的配置搭配要点2、软件环境的配置 o 深度学习环境的系统配置，环境搭建 o NVIDIA CUDA的安装
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2024-03-11 15:03:57
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0.引子在深度学习框架GPU版本安装成功后，需要测试一下是否成功安装。GPU版本不像CPU版本的简单，CPU版本测试一般只需import一下测试是否能正确导入即可。GPU版本还需要测试CUDA或者GPU模块是否能正确调用起来。下面将介绍笔者常用框架的测试方法，包括TensorFlow，PyTorch，MXNet，PaddlePaddle。如果小伙伴有其他框架测试需求或者经验，欢迎在评论区指出。必要
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2024-04-15 13:23:05
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MSI Kombustor是一款基于OpenGL的显卡测试/烤机软件，主要用来测试显卡的OpenGL运算能力和超频后的稳定性和功耗温度。功能特色超频工具探索和超过的限制你的显卡可能听起来吓人,但实际上比你想象的容易。 微星加力燃烧室超频工具提供简单和精确的访问你的显卡设置。当增加你的GPU的时钟频率和电压,使用风扇转速控制将使你找到一个完美的平衡性能和温度。 是时候释放你的图形卡和展示你的真正潜力
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2024-05-01 22:03:54
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对很多电脑小白来说，新机入手总要亲自验证各大配件性能表现，之前给大家推过CPU测试软件、检测方法，今天这里小编继续说一下显卡的常用检测软件和相关注意事项。GPU-Z 此前说过GPU-Z可以对显卡进行直观参数检测，如图所示GTX1650显卡制程工艺、CUDA核心数、基本频率加速频率、显存模板、容量、位宽、带宽等参数让人一目了然。3D Mark下载地址https://www.
GPU和CPU区别 1，CPU主要用于处理通用逻辑，以及各种中断事物 2，GPU主要用于计算密集型程序，可并行运作； NVIDIA 的 GeForce 显示卡系列采用 GPU 特性进行快速计算，渲染电脑画面，比如大型游戏，图像处理等场景的画面 深度学习的训练过程中，包含了大量重复性的计算，利用 GPU 的计算和并行特性，可提高训练的效率，具备 GPU 特性的电脑显卡就
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2024-05-28 05:41:04
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TensorFlow-GPU-CUDA无痛安装教程Windows篇前言准备工作英伟达官网显卡支持查看自己的电脑显卡安装TensorFlow查看自己的TensorFlow版本安装CUDACUDA的下载和安装安装cuDNN下载并安装cuDNN配置CUDA系统变量验证CUDA是否安装成功测试TensorFlow-gpu是否安装成功测试代码1测试代码2 前言在学习深度学习时，我们首选的是TensorFl
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2024-05-07 15:31:17
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今天看到一篇大数据的文章，分析了Python作为机器学习语言的优势，其中提到在2010年python的Theano库在CPU上运行时，其速度是Numpy的1.8倍， 而在GPU上运行时，其速度是Numpy的11倍。 于是乎开始查阅GPU和Theano的相关概念。 以下是Nvidia官网对GPU的文字介绍，视频尤其直观。 GPU 加速的计算是利用一颗图形处理器 (GPU) 以
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2023-07-14 18:54:09
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文章目录3. 目标检测进阶（下）3.1无锚框的检测算法3.1.1 Keypoint-based Detection**一、Corner pooling****二、扩大学习区域****三、Embeddings——组合corner**3.1.2 Center-based Detection3.2 关于模型结构方面一些概念的解释3.2.1 超参数3.2.2 训练集、验证集和测试集3.3 区域建议网络（
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2024-05-22 22:57:15
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记录实习工作中学到的新东西服务器下ubuntu+cuda9.0+cuDNN7.0+tensorflow-gpu环境搭建1.登陆服务器windows系统下用xshell或者MobaXterm，新建session，输入服务器ip连接。2.安装cuda9.0（1）在英伟达官网进入cuda下载页（https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive），
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2024-04-23 11:01:25
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先上主函数代码：# -*- coding: utf-8 -*-
from model import *
from data import *#导入这两个文件中的所有函数
from keras.utils import multi_gpu_model
import tensorflow as tf
#os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
from mode
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2024-06-24 09:25:17
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大家好，本文对WebGPU进行性能测试和分析，目的是为了对比WebGL和WebGPU在“渲染”和“计算”两个维度的性能差异，具体表现为CPU性能和FPS性能两个方面的性能数据差异。
大家好，本文对WebGPU进行性能测试和分析，目的是为了对比WebGL和WebGPU在“渲染”和“计算”两个维度的性能差异，具体表现为CPU性能和FPS性能两个方面的性能数据
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2024-05-08 20:43:08
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目录1. linpack测试工具1.1. linpack简介1.2. mpi简介2. linpack配置文件及参数含义2.1. 概览 2.2. HPL.dat参数分析3. linpack使用及结果分析3.1. linpack编译运行3.2. linpack结果分析3.2.1. linpack结果效率计算 3.2.2. 占用内存空间 4. linpack调试参数的一些心得5. 使用pts运行linp
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2024-03-19 06:48:08
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