vs2015编译错误解决：/jit/pickler.h(34): error C2059: 语法错误:“常量” ；error C3805: “常量”: 意外标记，应输入“}”或者“,libtorch环境搭建、生成库文件、测试利用Pytorch的C++前端(libtorch)读取预训练权重并进行预测tensorFromBlob”: 不是“at::DeprecatedTypeProperties”的成
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2024-04-29 21:17:53
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扯皮的话：在使用C++版本的TensorRT框架做模型推理时，会遇到前向推理速度不稳定的情况。问题1：同一个模型，同一套代码在运行时速度不稳定，比如一会儿24ms，然后隔一会再去推理就变成了90ms，再又降到30ms。问题原因：不仅TensorRT框架有这种现象，Libtorch、onnx框架也存在类似的情况。其根本原因是数据从显存到内存的时间不稳定所导致的，即：cudaMemcpyAsync i
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2024-04-05 11:20:16
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华为nova3于7月18日18:00在深圳大运中心体育馆举行华为nova 3的发布会，从本次华为nova3选择的代言人-易烊千玺，不难看出新机依然延续nova系列的年轻属性，主打 “高颜值 爱自拍”。 华为nova3发布，将支持华为AI旅行助手 华为nova3，除了搭载麒麟970芯片、GPU Turbo稳定高帧率游戏体验、前置2400万海报级自拍、后置2400万AI双摄、6.3英寸全面屏，3D炫
机器推理在深度学习的影响下，准确性越来越高、速度越来越快。深度学习对人工智能行业发展的贡献巨大，这得益于现阶段硬件计算能力的提升、互联网海量训练数据的出现。本篇文章主要介绍深度学习过程中如何选择合适的GPU显卡，如果你是深度学习新手，希望这篇文章对你有帮助。推理用到的硬件分两种，一种是专业AI硬件公司出的AI芯片，一种就是我们平时熟知的GPU显卡了，前者不太适合入门学习，而后者无论从入门难度还是性
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2024-05-07 14:52:08
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# Libtorch与PyTorch的显存消耗比较
在深度学习的领域中，PyTorch和Libtorch都是重要的工具。PyTorch已经广泛应用于学术和工业界，而Libtorch是PyTorch的C++前端。尽管两者在设计上旨在实现相似的功能，但它们在显存消耗方面却存在显著差异。本文旨在探讨这一现象，并附上代码示例。
## Libtorch和PyTorch的基本概念
首先，了解这两个库的基
简介TensorRT是一个高性能的深度学习推理（Inference）优化器，可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。TensorRT可用于对超大规模数据中心、嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速。TensorRT现已能支持TensorFlow、Caffe、Mxnet、Pytorch等几乎所有的深度学习框架，将TensorRT和NVIDIA的GPU结合起来，能在几乎所有的框架中进行快速和高
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2024-05-16 14:22:02
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Ubuntu18.04重启后内核自动更新显卡驱动失效最近一次重启服务器，发现显卡驱动不见了。网上找了很多办法，原因就是因为重启后内核更新，导致内核版本和Nvidia显卡驱动版本不一致造成的。大致整理了一下。有两种解决方案，一是回退系统内核版本，二是卸载原有驱动，重新安装新版本驱动。个人推荐第一种方法，因为重装驱动必然导致深度学习的环境都要重装，如：cuda、cudann等等。而且程序所依赖的框架(
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2024-07-05 12:58:29
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本博客记录本人在使用Libtorch（C++版本的Pytorch）实现语义分割的训练以及推理时碰到的坑点。一、语义分割标签图resize问题1.背景一般对较大尺寸的图像时，会指定大小对原图进行resize，与之对应的标签图也要resize，比如将大小为（1024，1280）的原图指定到（512，640）。2.问题点描述但是要注意如果使用OpenCV自带的resize函数时对标签图会带来个问题： 每
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2024-02-28 11:14:04
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1. 背景GPU在高性能计算和深度学习加速中扮演着非常重要的角色， GPU的强大的并行计算能力，大大提升了运算性能。随着运算数据量的不断攀升，GPU间需要大量的交换数据，GPU通信性能成为了非常重要的指标。 NVIDIA推出的GPUDirect就是一组提升GPU通信性能的技术。但GPUDirect受限于PCI Expresss总线协议以及拓扑结构的一些限制，无法做到更高的带宽，为了解决这个问题，
将两个数组进行加和后赋给另外一个数组，这是CUDA中自带的例程 #include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <stdio.h>
cudaError_t addWithCuda(int *c, const int *a, const int *b, unsigned
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2024-06-24 20:27:23
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1. 前言在之前的文档中记录了Faiss框架search时各个阶段的逻辑顺序和时间消耗，其中发现在第2.3节GPUIndex的搜索中，Copy back占的时间比值不小（达到了45.61%），相信如果要对整体方案进行优化，那么这一部分将是一个重要的突破口。所以这篇文档主要对数据的copy back进行分析。2. Copy back说明GPU search完成后会将输出结果distances和lab
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2024-06-28 19:37:26
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最近对一个大规模的图训练嵌入，发现相关的中文资料还是很欠缺的，把自己踩的一些坑记下来。本文主要针对
DGL和 PyTorch两个框架。 1 训练大规模图对于大规模图不能像小图一样把整张图扔进去训练，需要对大图进行采样，即通过Neighborhood Sampling方法每次采样一部分输出节点，然后把更新它们所需的所有节点作为输入节点，通过这样的方式做mini-ba
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2024-03-28 22:06:43
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前言：NVIDIA Gelato、Tesla、CUDA是一股对传统基于CPU的渲染器挑战的力量。GPU在诸多方面具有软件实现无可比拟的优势比如光栅化部分，遮挡剔除，以及潜在的并行计算能力，但是编程性实在缺少基于CPU的自由度，所以在相当的一段时间内还无法充分发挥性能。本文讨论了下基于GPU、CPU这种混合体系下的渲染器架构，相当思路也是Gelato所采用的。声明：本文所采用的插图数据如果没有注明原
文章目录12.5. 多GPU训练12.5.1. 问题拆分12.5.2. 数据并行性12.5.3. 简单网络12.5.4. 数据同步12.5.5. 数据分发12.5.6. 训练12.5.7. 小结 12.5. 多GPU训练12.5.1. 问题拆分[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-nffoafnV-1665751002401)(https://zh.d2l
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2024-03-08 09:20:07
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1. TensorRT 的简介和安装TensorRT 是一种基于英伟达硬件的高性能的深度学习前向推理框架，本文介绍使用 TensorRT 在通用 GPU 上的部署流程。本地需先安装 CUDA，以 CUDA11.0、TensorRT-8.2.5.1 为例。首先，去 官网 下载（需先登录）对应的压缩包。Python 安装文件 whl 位于解压后根目录下的 python 文件夹内，pip 安装对应版本即
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2023-10-12 13:15:54
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由于不同的项目需要，服务器需要安装多个不同版本的cuda方便程序运行，在此做个记录本人电脑之前已经成功安装了cuda10.2的版本，现在需要新增一个cuda10.1的环境比如我要新安装cuda-10.1，就下载CUDA Toolkit 10.1,下载以后是一个.run文件二、给予安装文件权限并安装chmod +x cuda_10.1.105_418.39_linux.run
./cuda_10
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2024-02-27 14:35:24
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早期的三维场景绘制，显卡只是为屏幕上显示像素提供一个缓存，所有的图形处理都是由CPU单独完成，而渲染一个复杂的三维场景，需要在短时间内处理几百万个三角形顶点和光栅化上百万个像素，擅长于执行串行工作的CPU实际上难以胜任这项任务，速度上达不到要求。所以，若要求在PC上实时生成三维图像，则将牺牲质量，导致画面很粗糙。现阶段，GPU的发展极大地提高了计算机图形处理的速度和图形质量，并促使图形处理功能不断
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2024-08-27 20:18:06
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Libtorch是PyTorch的一个C++接口，使得用户能够在C++环境中使用PyTorch功能。在本博文中，我将分享在使用libtorch时遇到的问题的解决过程，其中涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和部署方案等六个方面。
## 环境配置
在开始之前，我们需要设置合适的开发环境。以下是我配置环境的流程和依赖版本。
```mermaid
flowchart TD
# 如何实现 "libtorch android"
## 概述
在本文中，我将向你介绍如何在 Android 平台上使用 libtorch 进行深度学习模型的推理。libtorch 是一个用于 PyTorch 的 C++ 本机库，它提供了在移动设备上执行深度学习模型的功能。
在开始之前，你应该已经具备一些基本的 Android 开发知识，并且对 C++ 语言和深度学习模型有一定的了解。
##
原创
2023-07-21 15:33:03
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# 实现"java libtorch"教程
## 流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 下载libtorch库 |
| 2 | 配置Java项目 |
| 3 | 使用JNI连接Java和libtorch |
| 4 | 实现Java调用libtorch功能 |
## 具体步骤：
### 步骤1：下载libtorch库
首先，你需要下载libtorc
原创
2024-05-05 03:31:19
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