安装OpenCVMxnet在编译的时候依赖Opencv，这里我主要参考了这篇博客。但是我并没有像这篇博客一样将OpenCV安装到虚拟环境，而是直接将其安装到了系统环境下。安装Opencv依赖#安装基本编译工具：
sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config
#由于OpenCV是计算机视觉库，总需要加载一些图像文件（ JPEG, PNG,
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2023-08-24 23:35:06
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如何在Python中使用GPU进行计算
作者：经验丰富的开发者
在现代深度学习和计算领域，利用GPU进行计算已成为一种常见的做法。GPU相比于传统的CPU在并行计算方面有着巨大的优势，能够加速大规模数据处理和模型训练的速度。在Python中，我们可以利用各种深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）来实现GPU加速。本文将向刚入行的小白介绍如何在Python中运行GPU代码。
首
原创
2024-02-17 03:59:27
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目录如何在GPU上训练pytorch代码？1.需要将哪些数据送入gpu里呢？2. 如何将这三个部分送入gpu呢？如何确认程序是否在GPU上跑——查看GPU使用情况在Python代码中指定GPU设置定量的GPU使用量设置最小的GPU使用量PyTorchGPU利用率较低问题原因： 1.1 GPU内存占用率问题1.2 GPU利用率问题问题原因分析与总结记录：3.1 模型提速技巧如何在GPU上训
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2024-05-03 22:37:00
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的一 前言最近写了个又臭又长的代码来验证idea，效果还行但速度太慢，原因是代码中包含了一个很耗时的模块，这个模块需要连续执行百次以上才能得到最终结果，经过实测模块每次执行消耗约20ms，而且两次执行之间没有先后关系，为了保证系统的实时性，我决定将这一部分运算放在GPU上执行。二 环境配置（dirver CUDA + runtime CUDA）要想使用GPU加速计算，首先需要一块性能还可以的Nvi
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2024-04-17 15:19:00
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1. 引言如果有人问你 “什么是最快的编程语言?”，你可能会说"肯定不是Python!”其实,Python比我们想象的运行的要快。我们之所以有先入为主的认为Python运行慢,可能是我们平常的误用和缺乏使用技巧知识。接下来让我们看看如何用一些简单的Trick来提高我们程序的运行性能。2. 使用内置函数Python中的许多内置函数都是用C实现的，并且经过了很好的优化。因此，如果熟悉这些内置函数，就可
【GPU】图形流水线基础【GPU】逻辑上的模块划分【GPU】部署到硬件【GPU】完整的软件栈前几期我们过了一遍GPU的软硬栈。这次我们将深入GPU图形流水线的一些细节，看看那些不可编程的模块是怎么工作的。对于GPU的图形流水线来说，最核心最重要的一个组件就是光栅化器。它的存在，直接决定了GPU在实时渲染方面的优势。以至于很多时候光栅化就是GPU图形流水线的代称。以前说过，经过vertex shad
怎样识别哪些地方需要重构代码？个人觉得应该有两个层次。第一个层次是直观感觉。例如当你看到很多相似的代码时，肯定是代码的复用没有做好，应该从加强代码复用；当你看到很多全局变量，应该是数据的隐蔽性没有做好，应该需要加强数据隐蔽性；当你看到没有使用类，而是结构体，应该需要加强类的使用频率，因为这样才会对于继承、数据保护、多态、设计模式等高阶的应用开发思想进行更大力度的重构。第二个层次是主观分析。这个层次
第二章：寄存器（CPU工作原理）10让编程改变世界Change the world by program段寄存器 段寄存器就是提供段地址的。 8086CPU有4个段寄存器： CS、DS、SS、ES 当8086CPU要访问内存时，由这4个段寄存器提供内存单元的段地址。 CS和IP CS和IP是8086CPU中最关键的寄存器，它们指示了CPU当前要读取指令的地址。 CS为代码段寄存
# 用GPU跑Python代码的科学探索
在机器学习、深度学习和科学计算的领域中，CPU（中央处理单元）对于执行计算任务一直扮演着重要的角色。但是，随着数据量的增加和计算复杂度的提升，GPU（图形处理单元）的出现为我们提供了一个高效的计算替代方案。GPU的并行处理能力使得它在处理大量数据和复杂的计算时展现了出色的性能。
## 什么是GPU？
GPU最初设计用于处理图形渲染，如3D游戏中的图像
原创
2024-09-29 06:22:26
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在当前的深度学习和大数据处理的潮流中，利用图形处理单元（GPU）来加速Python程序的运行，已经成为一种必要的发展趋势。在这篇博文中，我们将探讨如何在GPU上运行Python程序，涉及到的内容包括用户场景、错误现象、根因分析和解决方案等方面。通过这个过程，希望能为有类似需求的读者提供一个清晰的参考。
首先，我们来想象一下一个用户场景。假设某数据科学家正在使用Python进行深度学习模型的训练，
在matlab中使用GPU加速，来加速矩阵运算。首先如前面所说，并不是所有GPU都能在maltab中进行加速的，貌似只有NVDIA的显卡可以吧。硬件：GeForce GTX 980软件：Matlab 2015a （Matlab 2012以后的版本才带有GPU加速的工具箱）下面开始介绍怎么玩GPU加速第一步：在matlab命令窗口，运行gpuDevice，查看自己的显卡是否具备GPU加速
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2023-09-06 20:27:52
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本文介绍：在Python深度学习代码运行的过程中，如何设置GPU卡号（包括PyTorch和TensorFlow适用的写法），主要适用于单卡场景，以后可能会增加多卡场景。 常见适用场景：在多卡机子上，代码往往默认适用GPU 0，但有时需要使用1、2等其他GPU，因此需要手动设置。如何用Linux命令行查看当前cuda占用情况正在建设：显存优化 文章目录1. 在深度学习中设置GPU卡号1. CUDA_
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2023-09-05 11:46:57
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问题 在用Eclipse写代码时候电脑蓝屏了，强行关机后再打开Eclipse，当时在编辑的java代码文件破损，显示空白，由于是当天写的代码，未及时上传到gitlab，代码丢失了。分析1.Eclipse本身有本地备份机制，Window -> Preferences -> General -> Workspace -> LocalHistory，可以看到最大备份天数，如果没
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2024-03-28 09:44:53
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在服务器里利用anaconda科学利用GPU以及管理代码一 使用conda产生虚拟环境1 首先在服务器里下载安装anacodna2 .创建python虚拟环境3 使用激活(或切换不同python版本)的虚拟环境4 对虚拟环境中安装额外的包5 关闭虚拟环境(即从当前环境退出返回使用PATH环境中的默认python版本)6 删除虚拟环境。7 删除环境中的某个包二 使用pycharm连接服务器中的虚拟
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2024-08-07 15:39:03
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泡泡网显卡频道3月20日 日前，NVIDIA 今天宣布，日益壮大的 Python 开源语言程序员队伍现在可以通过利用 NVIDIA CUDA 并行编程模型，在其高性能计算 (HPC) 与大数据分析应用程序中充分利用 GPU 加速。Python 易学易用，用户超过 300 万人，是世界上十大编程语言之一。 该语言让用户能够编写出充分体现用户算法理念的高级软件代码，而无需钻研编程细节。Python 广
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2023-08-16 11:29:55
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Nerf三维重建Pytorch使用Pycharm运行0基础教程你好！ 这里是“出门吃三碗饭”本人，本文章接下来将介绍如何从0运行2020会议Nerf的Pytorch版本，让你自己动手渲染第一个三维模型。视频解说可以关注B站，搜索 出门吃三碗饭 ，即可找到对应视频（预计11.24更新），另外可以关注《AI知识物语》 公众号获取更多详情信息。 讲解视频链接如下讲解演示视频第一步，理所当然的是获得Ner
cgo 使得在 Golang 中可以使用 C 代码。
Hello World
为了有一个较为直观的了解，我们来看一个简单的例子，创建文件 main.go：
package main
/*
#include <stdio.h>
void sayHi() {
printf("Hi");
}
*/
import "C"
func main() {
C.
电脑、平板，只要有浏览器就能写代码，页面效果接近桌面版vscode，编译运行代码都在免费的微软服务器上，心动吗？随本文一起行动吧
欢迎访问我的GitHub这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos一图胜千言先上图，下面是欣宸在自己的iPad Pro上用浏览器写代码的实拍，右下方可见S
利用Google Colaboratory运行本地深度学习代码前提条件一、创建Colaboratory二、连接GPU云服务器查看GPU型号三、将本地项目压缩包上传到谷歌云盘并解压3.1上传3.2 解压绑定GoogleDrive开始解压 最近学习使用了Google免费的GPU云服务器用于训练GitHub上的一个深度学习项目，下面记录一下环境配置过程 前提条件拥有谷歌账号，并注册谷歌云盘（注册登录
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2024-04-18 16:32:56
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安装要求：OS：Windows7（64bit）显卡型号：支持GPU加速Python：python3.5TensorFlow：GPU版本Visual Studio:安装cuda的前提GPU加速：Cuda 8.0， Cudnn v6（支持cuda8.0版本）一、安装Python 选择Anaconda安装，选择Anaconda3-4.2.0版本（对应python3.5版本）。 Anaconda下载地
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2024-09-03 12:43:39
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