随着去年alphago 的震撼表现，AI 再次成为科技公司的宠儿。AI涉及的领域众多，图像识别中的人脸识别是其中一个有趣的分支。百度的BFR，Face++的开放平台，汉王，讯飞等等都提供了人脸识别的API，对于老码农而言，自己写一小段代码，来看看一张图片中有几个人，没有高大上，只是觉得好玩，而且只需要7行代码。import cv2
face_patterns = cv2.CascadeClass
前言：cuda编程主要是通过cuda将需要运算的数据放入GPU进行运算，GPU多核心，非常适合并行计算，处理图像算法领域的矩阵计算效率非常高。(可为每一个像素点运算分配一个核) 一般的深度学习模型已经可以自动调用CUDA，我们写的底层代码中的矩阵计算也是可以通过cuda编程实现gpu加速的。 （PS:numba除了cuda加速外，用作CPU上的加速和numpy的加速效果也非常好，这章侧重于numb
一、python控制流-判断 1、什么是分支判断？ a.一条一条语句顺序执行叫做顺序结构 b.分支结构就是在某个判断条件后，选择一条分支去执行2、if 条件判断 if后面要有判断条件 if 判断条件： 执行语句需要注意缩紧 执行语句bob = "dev"
if bob =="tester":
print("Yes")
else:
print("No")
school
1 常用‘printf’辅助理解 print函数不仅仅是编程中利器，在CUDA编程中我们同样需要常用print来获得过程信息。尤其是在很多debug场景下，我们需要进行数据索引和线程（thread）索引的计算校对，单纯读代码不一定能发现问题，这个时候不妨将这些数据全部打印出来。比如在"CUDA GUIDE" 第一章里面解释了grid、block、thread含义，初次接触只能有个大概的印象，但对于
目录目录1、安装pycahrm 2、配置 cuda3、下载cuDNN1、安装pycahrm下载 ：PyCharm: the Python IDE for Professional Developers by JetBrains2、配置 cudaCUDA 是 NVIDIA 发明的一种并行计算平台和编程模型。它通过利用图形处理器 (GPU) 的处理能力，可大幅提升计算性能。CUDA（Comp
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2023-11-03 19:56:28
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# Python CUDA测试：高效利用GPU加速计算
在大数据和深度学习时代，计算需求与日俱增，尤其是处理复杂的数学运算时，传统的CPU已经难以满足需求。近年来，利用CUDA（Compute Unified Device Architecture）来加速计算的趋势愈发明显。本文将通过Python实现CUDA的基本测试，帮助大家了解GPU加速的原理及其应用。
## 什么是CUDA？
CUDA
2021-12-2 更新 通过设置标志torch.backends.cuda.matmul.allow_tf32 = False
torch.backends.cudnn.allow_tf32 = False尝试修复rtx30系显卡的默认低精度计算问题–2022/1/7 经评论区老哥qq_17755303反馈，该方法能有效解决该bug 。2021-11-18 更新 发现在30系显卡上由于未知原因出
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2024-03-04 13:04:55
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除了直接在项目中使用cu或cuh来编写CUDA代码之外，还可以将CUDA相关操作代码放在一个DLL项目中，将项目编译成动态链接库DLL，然后在需要使用的项目中引用这个DLL并调用其内部函数即可。现在新建一个DLL项目，项目名称为Test00302，如下图所示：现在在项目中新建一个名为Test.cu的文件，如下图所示： 然后设置项目的生成自定义方式为，如下图所示： 然后设置Test.cu的属性中“项
网站的加载速度是决定网站等级的重要因素，值得站长特别关注。原因很简单，没有人愿意为了打开一个网页而等老半天，换句话说，如果你的网站打开
速度很慢，将流失大量的访客，甚至出现多米诺效应的不良影响。在埋头深入代码中试图提高网站速度之前，先要确定导致网站访问速度缓慢的真正原因是什么。本
文收集了非常有用的WEB服务和工具，可以帮助你诊断和分析你的网站，让你更加全面的了解自己的网站性能。&
前阵子新买的电脑到货了，RTX3060的显卡，想着终于可以用GPU训练网络了，试着装了一下，这一装就是两天啊。。。 我没在电脑上装Anaconda，只装了Python和Pycharm，刚开始用pip装了一些像numpy之类的库了。在站里找教程装Cuda，可是装好之后在Pycharm里运行代
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2024-07-17 19:14:14
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以下均为博主亲测的可靠流程，其中有一些我遇到的问题及解决方法，希望能帮到大家，不再踩坑，也欢迎大家交流遇到的问题和配置方法。 CUDA（10.2）＋PyTorch安装加配置 详细完整教程检查是否支持CUDA安装CUDA安装cuDNN安装PyTorch 检查是否支持CUDA在安装前，需要查看自己的电脑是否支持CUDA 检查方法： １.桌面任务栏->显示隐藏的图表->英伟达控制面板图标(就
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2023-08-15 13:11:52
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环境配置：安装完cuda之后，查看cuda编译器nvcc能否能够正常工作。第一个Helloworld#include "cuda_runtime.h"
#include "device_launch_parameters.h"
#include <stdio.h>
__global__ void kernel(void) {
}
int main() {
ker
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2024-10-22 07:07:53
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NVIDIA Jetson AGX Xaxier命令使用一、查看内核版本二、Xavier性能监控三、查看Xavier温度四、设置Xavier风扇模式五、工作模式六、相关命令使用查看TensorRT版本查看CUDA版本查看python、pytorch版本查看内存查看usb使用查看磁盘分区结果 一、查看内核版本1.查看内核版本$ uname -a 可见Xavier为arrch64架构。2.查看dtb
本文是搭建用caffe来进行深度学习的所需的环境配置方法的介绍;具体配置内容如标题。在安装之前希望读者先阅读一遍事先将需要下载安装的东西提前都下载好，对于matlab的版本可以根据个人需求自行修改。caffe的环境配置网上有很多的教程，该篇文章是本人根据网上的一些教程和自己的一些经验作出的一些总结：一、显卡驱动的安装;方法一：1、查看显卡型号：·lspci | grep VGA根据自己的显卡型号进
win10+vs2019+cuda10.2+pycuda开发环境的搭建和测试为了学习CUDA+python ，在自己笔记本呢搭建pycuda环境，没想到踩了如此多的坑，所以，记录一下。一、安装步骤1.Anaconda-pythonanaconda会提供一些常用的工具包，在它下面运行python会比较方便(LCX语)。从官网下载安装包默认安装即可，建议在安装时将它添加到环境变量中方便使用。下载官网
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2023-09-05 19:03:28
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一开始，将cu文件，加载到项目里面时候，全是统一的白色字体，看起来感觉很糟糕。在官网下载了cuda toolkit 后，安装完， 界面舒服一些了， 注释变成绿色，关键字变成蓝色注意：1、安装时候关掉 visual studio 、360安全卫士等。2、安装完后，cuda toolkit 会自动给vs安装 NSIGHT插件。 CUDA Toolkit安装过程中会自动在Visual Stud
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2024-08-03 15:06:47
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目录硬件模型：线程模型：内存模型：SIMT架构：Warp(并行线程组)：基本概念：warp的执行方式：SIMT与SIMD的区别：Volta架构：注意：性能优化：核心原则：实现最大化利用率：最大化存储吞吐量：最大化指令吞吐量：最小化内存抖动：学习资料：前记：呜呜呜，最近事情太多了，看了都没写，寄！-----------------------------------博主：mx硬件模型： 如上图
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2024-04-24 23:39:40
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目录一：安装Python二：CUDA1：查看显卡支持的CUDA版本2：下载CUDA3：安装CUDA4：验证是否安装成功5：多版本CUDA安装6：多版本CUDA的切换三：cuDNN1：查询与CUDA版本匹配的cuDNN2：下载相应版本cuDNN3：安装cuDNN4：添加环境变量5：验证是否安装成功四：Anaconda1：下载与安装2：Anaconda的使用3：安装pytorch3.1：添加清华源镜像
一、前提ubuntu系统：14.04 不要安装任何系统补丁和进行系统升级 ubantu14.04（这是比较稳定的版本，推荐使用） cuda7.5 GPU：GeForce 820M(只要是支持cuda的就好) 查看GPU是否支持cuda https://developer.nvidia.com/cuda-gpus二、推荐安装前最好先看一遍官方手册三、安装cuda前的准备工作1.检查自己的G
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2024-08-03 14:00:21
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# Python与CUDA：高效利用GPU的指南
随着深度学习和科学计算的快速发展，利用图形处理单元（GPU）进行计算已经成为一种趋势。NVIDIA的CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一个并行计算平台，允许开发者利用GPU的强大计算能力。本文将探讨如何在Python中使用CUDA，并提供代码示例，帮助读者理解这一技术。
## 什么是CUDA？
