TensorRT优化原理TensorRT优化方法主要有以下几种方式，最主要的是前面两种。1、层间融合或张量融合----在构建engine阶段完成算子融合（网络层合并）：如下图左侧是GoogLeNetInception模块的计算图。这个结构中有很多层，在部署模型推理时，这每一层的运算操作都是由GPU完成的，但实际上是GPU通过启动不同的CUDA（Compute unified device arch
在学习和使用Kubernetes（K8S）时，经常会涉及到利用GPU来加速深度学习任务。在现代深度学习框架中，如TensorFlow等，使用Tensor Core GPU可以显著提高模型训练和推理的速度。本文将教你如何在Kubernetes环境中配置和使用Tensor Core GPU。
### 步骤概览
下面是配置和使用Tensor Core GPU的整体流程概览：
| 步骤 |
原创
2024-05-17 09:40:28
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cudatoolkit和cudnn一样可以正常跑深度学习，我觉得这是最简单的方法了，比后面在系统中独立安装CUDA和cuDNN省事的多多多多，下面来看具体的步骤（需要提前安装好Anaconda工具）： 0.查看tensorflow所需的CUDA、cuDNN环境： &
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2024-05-13 21:05:31
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摘要：本文介绍了tensorflow的常用函数。1、tensorflow常用函数 操作组操作MathsAdd, Sub, Mul, Div, Exp, Log, Greater, Less, EqualArrayConcat, Slice, Split, Constant, Rank, Shape, ShuffleMatrixMatMul, MatrixInverse, MatrixDet
Tensor的操作Tensor的主要运算操作通常分为四大类：Reshaping operations（重塑操作）Element-wise operations（元素操作）Reduction operations（缩减操作）Access operations（访问操作）重塑操作 在重塑操作上，以如下张量为实例进行演示：import torch
t = torch.tensor([
[1, 1
在flags.py里的worker_gpu参数
原创
2022-07-19 11:53:09
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搞深度学习的同学肯定一直都在跟ubuntu服务器打交道，无论创建用户，配置远程桌面，远程调试，配置TF或者PT的GPU环境等等，很多都是重复繁琐的步骤，还有可能各种踩坑，笔者就把的一些配置经验整理一下分享给各位。1 英伟达驱动安装拿到一台新的ubuntu服务器，首先安装一下英伟达驱动，建议去官网下载对应GPU版本的驱动文件。这一步我不赘述，很多关于驱动安装的帖子。 安装好显卡驱动之后通过nvidi
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2024-09-10 21:07:03
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很早以前就在使用wuchangchang开发的SiftGPU库，以前就经常出现运行完Sift后程序崩溃的问题，但是一直没有空闲去跟踪这个问题的所在。直到昨天才修正了这个bug。 int GlobalUtil::CreateWindowEZ()
{
static LiteWindow window;
return CreateWindowEZ(&
TensorRT能加速模型吗？能！根据官方文档，使用TensorRT，在CPU或者GPU模式下其可提供10X乃至100X的加速。本人的实际经验中，TensorRT提供了20X的加速。TensorRT为什么能提升模型的运行速度？TensorRT是英伟达针对自家平台做的加速包，TensorRT主要做了这么两件事情，来提升模型的运行速度。TensorRT支持INT8和FP16的计算。深度学习网络在训练时
深刻理解Tensor的概念/结构及其常见的属性/操作_以Pytorch框架为例Tensor的几个重要的属性/方法1. device：2. data_ptr()3. dtype4. storage()5. is_contiguous()Tensor的操作/manipulation常用的APITensor的数据结构总结References Tensor的几个重要的属性/方法先来看一个例子：# -*-
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2024-06-11 21:53:46
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tensorflow官网中提示Anaconda安装tensorflow的GPU版本的时候需要安装CUDA和cuDNN，安装步骤如下：查看自己显卡算力，推荐算力大于3.5以上安装gpu版本注意CUDA版本与显卡的对应关系，tensorflow-gpu和cuDNN之间版本的对应。版本对应关系具体请参考Tensorflow官网。一些数据如下所示：版本Python 版本编译器构建工具cuDNNCUDAte
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2024-03-21 09:34:44
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在Tensorflow也有一段时间了，今天在新配置的电脑上配置tensorflow-gpu，决定把过程通过记录一下软件下载我所用到的软件如下图所示，都可以在官网下载到，这里就不在赘述。需要注意的是：Tensorflow 和 cuda、cudnn有一个版本对应，下载时候需要区别:软件安装AnacondaPython易用，但用好却不易，其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题，特别是当你使
计算机视觉研究院专栏作者：Edison_GNVIDIA®GPU是推动人工智能革命的主要计算引擎，为人工智能训练和推理工作负载提供了巨大的加速。此外，NVIDIA GPU加速了许多类型的HPC和数据分析应用程序和系统，使客户能够有效地分析、可视化和将数据转化为洞察力。NVIDIA的加速计算平台是世界上许多最重要和增长最快的行业的核心。计算机视觉研究院长按扫描维码关注我们EDC.CV1. Unprec
原创
2022-10-07 14:56:58
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PyTorch中torch.tensor与torch.Tensor参数详解及异同对比参数分析tensor()方法Tensor()相同点不同点 参数分析tensor()方法将其他数据类型转换为tensor型数据torch.tensor(data,dtype=None,device=None,requires_grad=False,pin_memory=False)参数：参数含义data要传入的数据
软件测试技术知识点软件测试方法--黑盒测试因果图法场景图法功能图法正交试验法 软件测试方法–黑盒测试因果图法因果图适合于描述多种条件的组合，相应产生多个动作的形式来设计测试用例。检查程序输入条件的各种组合情况。：表示原因；：表示结果； 各节点表示状态，取值0或1。0表示某状态不出现，1表示某状态出现。 图1 因果图基本符号
恒等：若C1为1，则E1也为1，否则为0。非：若C1为1，则E1
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2024-06-02 23:20:49
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win10下tensorflow-gpu安装前言检查显卡是否支持CUDA查看各个组件的对应版本安装python3.5安装CUDA8.0安装cudnn5.1安装tensorflow-gpu1.2.0测试tensorflow 前言tensorflow是谷歌开发的深度学习框架，目前有CPU和GPU两个版本，GPU版本的计算速度比CPU版本的快。CPU版本的安装只需在命令行输入 pip install
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2024-04-21 17:44:33
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对于算法小白来说，配置环境甚至比学网络模型还要难，配置环境过程中会遇到各种坑，一定要耐心，不要砸机（计算机）！花了6、7个小时的时间才把TensorFlow-gpu安装好，必须分享记录一下。首先，感谢这篇blog：，整个安装过程很详细。 在安装之前要确认一下几件事情。1、确保电脑上有独立的英伟达显卡且安装了相应的驱动，（查看显卡型号：右击计算机-设
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2024-04-25 12:58:52
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在Pytorch中，所有对tensor的操作，都是由GPU-specific routines完成的。tensor的device属性来控制tensor在计算机中存放的位置。 我们可以在tensor的构造器中显示的指定tensor存放在GPU上 也可以用 to 方法把一个CPU上的tensor复制到G
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2020-07-30 14:27:00
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1 开发环境电脑系统：Windows 10编译器：Jupter Lab语言环境：Python 3.8深度学习环境：Pytorch2 前期准备2.1 设置GPU 由于实验所用电脑显卡维集成显卡（intel(r) UHD graphics），因此无法使用GPU。# 设置GPU(没有GPU则为CPU)
impo
Tensorflow是当今深度学习很流行的一个框架，它是由谷歌开发的深度学习框架到现在已经发布到了TF2.0版本了。TF的安装有两个版本一个是CPU版另一个是GPU版。当然GPU上运行TF的速度自然比CPU会快，但是自然它的安装也比CPU版要麻烦。CPU版的TF的安装十分的简单，这里当然不作叙述，本文主要是想记录下自己安装GPU版中遇到的一些问题和坑。一、首先安装GPU版本的Tensorflow第
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2024-04-24 10:25:35
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