cv::Mat img = cv::imread(input_image_path);
int img_w = img.cols;
int img_h = img.rows;
cv::Mat pr_img = static_resize(img);
std::cout << "blob image" << std::endl;
f
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2024-09-27 23:16:33
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一个MFLOPS（megaFLOPS）等于每秒一百万（=10^6）次的浮点运算，一个GFLOPS（gigaFLOPS）等于每秒十亿（=10^9）次的浮点运算，一个TFLOPS（teraFLOPS）等于每秒一万亿（=10^12）次的浮点运算，一个PFLOPS（petaFLOPS）等于每秒一千万亿（=10^15）次的浮点运算，一个EFLOPS（exaFLOPS）等于每秒一百亿亿（=10^18）次的浮点
# Python GPU个数
在进行深度学习或其他需要大量计算的任务时，使用GPU可以显著提高计算速度。Python是一种流行的编程语言，可以通过一些库来使用GPU进行计算，如TensorFlow、PyTorch等。但在使用GPU之前，我们需要先了解机器上可用的GPU个数。本文将介绍如何使用Python来获取机器上的GPU个数，并提供相应的代码示例。
## GPU个数的获取
在Python中
原创
2024-01-04 09:09:35
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# Python打印GPU个数
## 引言
在深度学习和机器学习中，使用GPU加速计算可以大大提高训练和推理的速度。而在Python中，我们可以使用一些库来获取系统中可用的GPU个数。本文将指导刚入行的小白如何使用Python来打印出GPU的数量。
## 总体流程
下面是实现“Python打印GPU个数”的整体流程：
步骤 | 描述
--- | ---
1 | 导入必要的库
2 | 获取
原创
2024-01-05 10:06:07
157阅读
导语2023-4-11对于机器学习er配置环境一直是个头疼的事，尤其是在windows系统中。尤其像博主这样的懒人，又不喜欢创建虚拟环境，过段时间又忘了环境和包的人，经常会让自己电脑里装了各种深度学习环境和python包。长时间会导致自己的项目文件和环境弄的很乱。且各个项目间的兼容性又会出现问题。不仅如此，windows系统独特的“尿性”真的让开发者苦不堪言！好在微软爸爸推出了WSL，WSL可以实
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2024-09-24 14:15:21
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# Java统计GPU个数
在现代计算机中，GPU（图形处理器）是一种专门用于处理图像和图形计算的硬件设备。它可以并行处理大量数据，运行速度比传统的中央处理器（CPU）更快，因此在许多领域中得到广泛应用，例如游戏开发、机器学习和科学计算等。
在Java中，我们可以使用一些库来统计计算机上的GPU个数。本文将介绍如何使用LWJGL（Lightweight Java Game Library）来实
原创
2023-11-19 12:08:51
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文章目录是不是只能用官方推荐的高端显卡？如何启用非官方推荐显卡？怎样判断显卡是不是加速计算了？GPU加速只能使用显卡5%，有提高使用率的办法吗？ 折腾了一天GPU加速CST计算，发现网上很多资料不太靠谱，在这里把自己走过的弯路记载一下。是不是只能用官方推荐的高端显卡？答案是可以用一般显卡。英伟达的GeForce系列同样可以用。比如RTX3090,3080,2060等。 看网上很多资料说只能用官方
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2024-08-30 16:57:00
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Ubuntu 23.10：内网安装rapidocr_paddle（GPU）及其前置准备 – WhiteNight's Site标签：Linux, ocr, ubuntu, 系统相关安装NVIDIA驱动、安装CUDA&&CUDNN、安装…rapidocr_paddle主要是用于ocr识别的引擎。本文主要针对于“如何在内网环境下安装相关驱动以及软件”。这里先放上要用到的网站：GPU端的
翻译：Linux中国/Liwen Jiang在 Linux 平台上玩游戏 并不是什么新鲜事，现在甚至有专门的 Linux 游戏发行版，但是这不意味着在 Linux 上打游戏的体验和在 Windows 上一样顺畅。为了确保我们和 Windows 用户同样地享受游戏乐趣，哪些问题是我们应该考虑的呢？Wine、PlayOnLinux 和其它类似软件不总是能够让我们玩所有流行
Nvidia自带一个命令行工具可以查看显存的使用情况：nvidia-smi如果要周期性的输出显卡的使用情况，可以用watch指令实现：watch -n 10 nvidia-smi命令行参数-n后边跟的是执行命令的周期，以s为单位[root@ncayu8847 ~]# lspci -v -s 00:02.0
00:02.0 VGA compatible controller: Cirrus Logi
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2024-08-18 15:42:20
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第1页：CPU资源占用100%：看驱动，看启动，看 相信你的一定遇到过电脑动弹不得的时候，或许是只能眼看鼠标滑动而不能进行任何操作的时候，很多人都会经常遇到这样的问题：CPU占用率100%改如何解决，本文将从多个角度给你全方面的解析，希望阅读完本文希望在今后你遇到问题的时候能够带给你一些帮助。
bbs.51cto
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2024-09-02 10:46:31
28阅读
clear Trash/
sudo rm -rf ~/.local/share/Trash/*1. cpu、内存
使用top命令
$ top
有一个更直观的监测工具，叫htop
$ sudo apt-get install htop
$ stop2. 查看gpu
使用 nvidia-smi 命令
nvidia-smi
但是这个命令只能显示一次，如果要实时显示，配合watch命令,
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2024-05-21 15:29:15
613阅读
# 如何获取图灵架构GPU的SM个数
在这篇文章中，我们将讨论如何获取图灵架构GPU（如NVIDIA的RTX系列）的流处理器（SM，Streaming Multiprocessor）数量。这个过程涉及GPU信息的获取和解析，并借助程序代码来实现。我们会逐步指导你完成整个过程，确保你能理解每一个细节。
## 流程概述
为了获取GPU的SM个数，我们将遵循下面的步骤：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-09-22 05:57:44
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终于有时间把这篇博客给补上了，理论知识我会在另外一片数学知识中讲到。写了一个静态的方法，GPU实现的方便并不难（比起来DirectCompute里的复杂配置，amp的确提供了异常方面的接口）。具体代码见下，我会做一些讲解。 static void HoughFitPlanGPU(float* pXData, float* pYData, float* pZData, int count, Plan
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2024-04-08 11:54:16
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# 使用Docker创建容器指定GPU个数
在进行深度学习和机器学习的训练过程中，通常会使用GPU来加速计算，提高训练速度。而使用Docker来管理环境可以方便地部署、分享和管理开发环境。在本文中，我们将介绍如何使用Docker创建容器并指定GPU个数。
## Docker与GPU
在Docker中，要想让容器可以使用GPU，需要安装NVIDIA Container Toolkit。NVID
原创
2024-05-25 04:21:04
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什么是显卡？ 显卡（Video card，Graphics card）全称显示接口卡，又称显示适配器，是计算机最基本配置、最重要的配件之一。就像电脑联网需要网卡，主机里的数据要显示在屏幕上就需要显卡。因此，显卡是电脑进行数模信号转换的设备，承担输出显示图形的任务。具体来说，显卡接在电脑主板上，它将电脑的数字信号转换成模拟信号让显示器显示出来。 &nb
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2024-05-01 19:55:41
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1 GPU和CUDA之间的关系： GPU(Graphics Processing Unit)即图形处理器，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门作图像运算工作的微处理器。 CUDA(Compute Unified Device Architecture)是一种将GPU作为数据并行计算设备的软硬件体系，是显卡厂商NVIDIA在2007年推出的并行计算平台和编程模型。它利用图形处理器(GPU)
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2024-05-05 19:22:32
37阅读
之前向公司申请购买了一块英伟达Geforce RTX 2060，但是有时候同时有多个训练思路想要试验，一块GPU的效率就比较低了。但是再买一块的成本过高，所以经过考量，决定租云服务器来训练模型。对比华为云和阿里云，华为云之前的m60系列都显示已经售罄，该系列的收费相对便宜，但是已经租不到了，剩下的都是p100的，或者更高的配置，而阿里云上最便宜的是搭载英伟达tesla 
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2024-03-19 07:08:15
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监控进程：watch -n 0.1 nvidia-sminvidia-smips -A 查看当前有哪些进程top 查看当前耗费资源最多的进程释放进程：sudo kill -9 [PID]多GPU训练：当是/xlaGPU 而不是/GPU，tensorflow要用conda install, pip install不能用。 命令行运行过程中退出进程使用Ctrl+C(能够同时kil
1.数据并行性。一台机器有K个GPU，给定训练模型，每个GPU参数值是相同且同步，每个GPU独立地维护一组完整地模型参数。k=2时数据并行地训练模型，利用两个GPU上的数据，并行计算小批量随机梯度下降。 K个GPU并行训练过程：①任何一次训练迭代中，给定的随机小批量样本分成K个部分，均分分给GPU②每个GPU根据分配它的小批量子集，计算模型参数的损失和梯度③将K个GPU中的局部梯度聚合，
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2024-01-27 19:23:43
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