有时我们不仅仅是渲染场景，而且还要与渲染的场景进行交互。大多数情况下是使用鼠标进行交互。注：viewing volume（可视区域，视景体）
选择OpenGL的选择模式允许你通过鼠标点击屏幕，来选择鼠标下面的物体。使用OpenGL的选择特性，当你点击屏幕时就指定了一个可视区域，决定了哪些物体在这个可视区域中。基于你的屏幕坐标和你指定的像素大小，glu库提供了一个有用的函数gluPickM
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2024-08-06 10:59:38
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从深度学习在2012年大放异彩，gpu计算也走入了人们的视线之中，它使得大规模计算神经网络成为可能。人们可以通过07年推出的CUDA(Compute Unified Device Architecture)用代码来控制gpu进行并行计算。本文首先根据显卡一些参数来推荐何种情况下选择何种gpu显卡，然后谈谈跟cuda编程比较相关的硬件架构。 1.选择怎样的GPU型号 这几年主要有AMD和NVIDI
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2024-05-23 13:58:00
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评论：11.10用了unity代替gnome，只有侧边栏了。如果你的显卡支持3d，会自动选择3D，否则就会使用unity 2d.可以安装 ccsm配置3D，sudo apt-get install compizconfig-settings-manager ......我感觉Unity比gnome3容易适应，现在感觉挺好的 ubuntu在易用性上确实下了很多功夫记忆力不好的人伤比起啊伤不
FastCGI参数 fastcgi主要用于http调用外部解释器的接口，采用c/s结构，可以将http服务器和脚本解析器分开，同时在脚本解析服务器上启动一个或者多个脚本解析守护进程。当HTTP服务器每次遇到动态程序时，可以将其直接交付给FastCGI进程来执行，然后将得到的结果返回给浏览器。这种方式可以让HTTP服务器专一地处理静态请求或者将动态脚本服务器的结果返回给客户端，这在很大程度
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python run.pyor import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1"
原创
2022-07-15 22:01:14
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VS2013与cuda7.5的配置一、准备工作1、下载CUDA7.5并安装https://www.techspot.com/downloads/4995-nvidia-cuda-toolkit.html 我自己的安装在C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit。（最好安装在C盘，以防出问题）点击.exe文件，直接安装在C盘下面。2、安装cuDNN
什么是显卡？显卡是系统必备的装置，它负责将CPU送来的影像资料(data)处理成显示器(monitor)可以了解的格式，再送到显示屏(screen)上形成影像。它是我们从电脑获取资讯最重要的管道。因此显示卡及显示器是电脑最重要的部份之一。 磐镭GTX1070 8G显卡 显卡的基本原理显卡的主要部件是：主板连接设备、监视器连接设备、处理器和内存。不同显卡的工作原理基本相同CPU与软件应用程
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2024-10-24 07:15:16
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在深度学习和计算机视觉的领域，“diffusiondet选择GPU块”是个非常重要而复杂的话题。随着计算需求的不断提升，如何有效地选择和利用GPU资源成为了许多项目成功的关键。本文将围绕这一问题，从业务场景分析、架构演进、设计架构到性能优化等方面，详细阐述如何处理“diffusiondet选择GPU块”的挑战。
### 背景定位
在当前的业务场景中，计算机视觉应用的需求正以惊人的速度增长。以某
报错情况报错一在任意python文件下运行这几行命令 1. print("是否可用：", torch.cuda.is_available()) # 查看GPU是否可用
2. print("GPU数量：", torch.cuda.device_count()) # 查看GPU数量
3. print("torch方法查看CUDA版本：", torch.version.cuda) # torch方法查
【导读】最近，曾拿到斯坦福、UCL、CMU、NYU博士offer、目前在华盛顿大学读博的知名测评博主Tim Dettmers在自己的网站又上线了深度学习领域的GPU深度测评，到底谁才是性能和性价比之王？众所周知，在处理深度学习和神经网络任务时，最好使用GPU而不是CPU来处理，因为在神经网络方面，即使是一个比较低端的GPU，性能也会胜过CPU。深度学习是一个对计算有着大量需求的领域，从一定程度上来
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2024-08-08 13:01:39
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一、下载驱动 1.通过以下这条命令查到你电脑所需要的驱动。ubuntu-drivers devices2.通过上述命令也可能返回为空什么都不显示，添加官方ppa的源，在更新以下就好了。sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-get update3.通过指定版本安装显卡， 安装失败，未找到对应版本的显卡。我就只能试试其它方法
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2024-09-21 11:19:01
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本文主要总结自己配置gpu版的tensorflow，电脑配置和各个软件版本为：windows10+gtx1080+cuda9.0+cudnn7.1+anaconda3-5.2.0+tensorflow-gpu1.10首先是要看自己的n卡是不是能用cuda（现在的卡好像一般都可以用八），然后根据下图： 该图来自于根据上图就知道肯定不能用python3.7啦（当然有大佬能用当我没说），然后我选择下载c
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2024-09-14 08:54:53
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HALCON 20.11：深度学习笔记(3)---Data（数据）HALCON 20.11.0.0中，实现了深度学习方法。其中，关于术语“数据”的介绍如下：术语“数据”是在深度学习的背景下使用的图像和信息。最后的信息必须以网络可以理解的方式提供。毫不奇怪，不同的DL方法对于必须提供什么信息以及如何提供这些信息有自己的要求。具体要求见相应章节。网络对图像的尺寸、灰度值范围和类型提出了进一步要求。具体
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2024-10-28 18:02:31
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一、嵌入层欢迎阅读嵌入主题的第一课。 在本课程中，我将展示如何使用tf.keras API 实现带嵌入层的模型。 嵌入是一种技术，使深度神经网络能够处理稀疏的类别变量。稀疏类别变量我的意思是一个具有许多可能值（高基数）的类别变量，其中少数（通常只有 1）存在于任何给定的观察中。 一个很好的例子是词汇。 英语中的词汇是成千上万的，但一条推文可能只有十几个词。 词嵌入是将深度学习应用于自然语言的关键技
ollama选择多个GPU的描述
在深度学习和大型语言模型训练中，利用多个GPU可以显著提高训练速度和效率。然而，使用“ollama”来选择多个GPU执行任务并非易事。本文将以一系列步骤和理论支持，探讨如何解决在ollama中选择多个GPU的问题。
### 背景定位
随着深度学习技术的迅猛发展，GPU的使用已成为标准。大约在2012年，NVIDIA发布了Kepler架构，推动了GPU在深度学
零之前言很多基于机器学习的都要跑CUDA，不管是视觉计算还是大数据计算，很多都要基于这个环境。所以就记录以下这一系列套件的安装。 先说我电脑配置Ubuntu18.04、GTX1060 6G、16G RAM、i7-8750h。一.安装显卡驱动如果你知道你要跑的东西对于CUDA版本有要求，那么需要根据CUDA版本来选择显卡驱动版本。CUDA版本决定显卡版本：查看地址记得把主板的安全启动模式关了：否则等
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2024-05-04 10:57:19
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在配置完环境之后，训练模型之前，就是寻找合适的训练数据。人脸模型对数据集的要求非常的高，比较出名的有lfw、vggface、CASIA-WebFace等等，这里提供一个别人收集好的数据资源信息，在近几年中，基本上大多数的模型都用lfw数据集进行验证，成了一个常态，所以本文也使用lfw数据集对训练中的模型进行测试，同时，vggface2和WebFace都是非常优秀的数据集，建议使用它们中的一个进行模
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2024-05-12 16:58:41
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概念解析首先，我们先整理一下：平时在使用一些GPU加速算法是都是在Python环境下执行，但是一般的Python代码是没办法使用GPU加速的，因为GPU是更接近计算机底层的硬件，Python一类的高级语言是没办法直接和GPU沟通的。然后就引出话题的重点：硬件的加速必须使用硬件语言。查询Python+GPU关键字，除了TensorFlow，另外出镜率比较高的几个概念是：Numba、CUDA、PyCU
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2023-08-16 17:22:36
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今天给大家详细讲解一下如何在Windows10上配置安装好tensorflow的GPU版本1、首先，打开Tensorflow官网的安装指南（https://www.tensorflow.org/install/install_windows）。2、官网对安装Tensorflow GPU版提出了一些要求，如下图所示。要安装GPU版，首先确认自己电脑的显卡是否满足要求，也就是官网要求中的第四点。到电脑
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2024-04-27 09:55:08
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图形渲染管线1.0【技术美术知识储备】图形渲染管线1.0-基本概念&CPU负责的应用阶段在上一篇中，从渲染分类开始介绍了什么是渲染流水线、为什么要有流水线以及流水线如何进行的，还介绍了CPU主导的应用阶段的四项小阶段。这一篇的第1和第2小节主要介绍GPU管线的概念，第3小姐介绍几何处理阶段的顶点着色器、可选的曲面细分着色器和几何着色器、图元装配环节的裁剪和屏幕映射。1 三个概念阶段与GPU
