基于TensorFlow的鸢尾花分类实现0 引言1 基本介绍和环境搭建1.1关于TensorFlow-GPU环境搭建第一步:安装Anaconda：第二步：安装GPU版本需要，明确显卡型号第三步：打开conda终端建立Tensorflow环境第四步：激活虚拟环境：第五步：安装ensorflow gpu版本：第六步：安装keras：pip install keras -i 软件源第七步：进入IDE（
基于TensorFlow的鸢尾花分类实现0 引言1 基本介绍和环境搭建1.1关于TensorFlow-GPU环境搭建第一步:安装Anaconda：第二步：安装GPU版本需要，明确显卡型号第三步：打开conda终端建立Tensorflow环境第四步：激活虚拟环境：第五步：安装ensorflow gpu版本：第六步：安装keras：pip install keras -i 软件源第七步：进入IDE（
数据并行处理：‘计算机命令编码器’相关连接：1.GPU：并行计算利器2.Metal：对 iOS 中 GPU 编程的高度优化的框架3.聊聊GPU通用计算4.OpenGL实现通用GPU计算概述译文：一、数据并行处理的计算的步奏MTLComputeCommandEncoder对象去编译‘数据并行处理状态和命令’，并提交设备上执行。 要执行‘数据并行处理的计算’，按照以下步奏： MTLDevice的方
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2024-05-27 15:48:45
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显卡和CPU的关系有点像“主仆”，简单地说这时的显卡就是画笔，根据各种有CPU发出的指令和数据进行着色，材质的填充、渲染、输出等。 较早的娱乐用的3D显卡又称“3D加速卡”，由于大部分坐标处理的工作及光影特效需要由CPU亲自处理，占用了CPU太多的运算时间，从而造成整体画面不能非常流畅地表现出来。 例如，渲染一个复杂的三维场景，需要在一秒内处理几千万个三角形顶点和光栅化几十亿的
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2024-02-20 22:24:07
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最近发现移动平台上经常出现不明黑色色块，像是除零错误。排查之后定位到GGX函数上：inline half GGXTerm(half NdotH, half roughness)
{
half a = roughness * roughness;
half a2 = a * a;
half d = NdotH * NdotH * (a2 - 1.0f)
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2024-07-31 19:35:59
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典型的CUDA程序的执行流程如下： 分配host内存，并进行数据初始化； 分配device内存，并从host将数据拷贝到device上； 调用CUDA的核函数在device上完成指定的运算； 将device上的运算结果拷贝到host上； 释放device和host上分配的内存。下面为kernel的线程层次结构，由于SM的基本执行单元是包含32个线程的线程束，所以block大小一般要设置为32的倍数
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2024-04-30 16:54:57
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一、前言现在你可以开发Deep Learning Applications在这个GPU好像不便宜，amazon上1769刀.二、什么是Google Colab?Colaboratory 是一个 Google 研究项目，旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端
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2023-11-05 19:25:38
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# 如何将数值计算传给GPU：使用Python进行高性能计算
在现代深度学习和科学计算中，GPU（图形处理单元）作为一种强大的并行计算资源，正越来越多地被用于加速数值计算任务。本文将详细介绍如何使用Python将数值计算传给GPU，同时通过具体示例展示其有效性。在这个过程中，我们将使用NVIDIA的CUDA和PyTorch库。
## 1. 背景知识
GPU与CPU的最大区别在于它们的结构。G
一、计算着色器：入门GPU通常被设计为从一个位置或连续的位置读取并处理大量的内存数据(即流操作)，而CPU则被设计为专门处理随机内存的访问。由于顶点数据和像素数据可以分开处理，GPU架构使得它能够高度并行，在处理图像上效率非常高。但是一些非图像应用程序也能够利用GPU强大的并行计算能力以获得效益。GPU用在非图像用途的应用程序可以称之为：通用GPU(GPGPU)编程。GPU需要数据并行的算法才能从
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2024-08-13 11:12:56
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这篇论文主要讨论如何针对CNN做一些GPU矩阵计算的优化。传统CNN计算主要开销是在convolutions, activation function, pooling. 首先，我们看convolution的操作过程: 参数表： O是输出input feature map，F是filter, D0是input feature map. 从公式看到如果用循环
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2024-04-15 13:30:47
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一 检查nvidia显卡类型及驱动版本1 检查nvidia显卡类型lspci | grep -i nvidia(base) windmil@windmil-Inspiron-7472:~$ lspci | grep -i nvidia
01:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GP108M [GeForce MX150] (rev a1)检查类型为 GeF
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2024-07-06 21:03:04
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通过阅读本文，你将知道GPU的性能指标都有哪些以及他们是如何计算出来的。GPU性能指标在GPU信息数据库-GPU Specs Database，可以查找到几乎所有GPU的信息。GPU信息中有一栏代表的是GPU的性能参数：Theoretical Performance。通过阅读这一栏数据我们可以知道：这些数据都是理论上的峰值性能指标一般有：纹理填充率、像素填充率和浮点处理能力理论上的峰值所谓理论上的
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2024-03-03 13:52:34
81阅读
题目描述 给定两个四位正整数 a,b，找出这两个数之间（含）所有满足以下条件的数： 1.这个四位
原创
2022-12-27 12:46:39
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程序代码#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1#include <stdio.h>int main(){ int sum, N,i,n; scanf("%d",
& N);  
原创
2022-10-21 19:12:31
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批处理里面的数值计算功能较弱，只能够进行整型计算，忽略浮点数的小数部分；同时数值计算的范围也受限于系统位数，对于目前较为常见的32位机来说，数值计算能处理的数值范围为0x80000000h~0x7FFFFFFFh，即-2147483648~+2147483647。 数值计算需要使用set命令，具体格式为“set /a exp
原创
2022-08-31 18:41:49
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Python是一门简单易上手的语言，新手小白第一次上手就可以进行简单的数值计算，一起看看吧~ Numpy是Python的一种开源的数值计算扩展,是numerical python的简称，在pycharm中运行需要进行numpy库的安装，安装路径为File(文件)-setting(设置)-python interpreter(python解释器)，点击右边加号，输入库名numpy，并点击
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2023-08-11 09:26:04
254阅读
1.丢弃小数部分,保留整数部分 js:parseInt(7/2) 2.向上取整,有小数就整数部分加1 js: Math.ceil(7/2) 3,四舍五入. js: Math.round(7/2) 4,向下取整 js: Math.floor(7/2) Math.floor()是不是和parseInt()是一样
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2023-06-07 14:14:44
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print "Welcome to run"
print "Please input num"
print "1 stand for 矩形"
print "2 stand for 圆"
print "3 stand for 正方形"
s=int(input("Please inp
原创
2012-04-07 16:38:19
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在shell中，尤其是shell循环中，可能用到一些表达式的运算 使用expr命令可以完成这个要求，如： x=$(expr $a + 1) 完成了计算$a与1相加的运算并将值赋给了x &nbs
原创
2015-06-07 09:34:10
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流程图如下所示：
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(导入numpy库)
C(创建数组)
D(进行数值计算)
E(输出结果)
F(结束)
A --> B
B --> C
C --> D
D --> E
E --> F
```
在这个流程中，我们需要依次完成以下
原创
2023-10-12 12:37:32
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