selenium + cubictest 集成测试架构简析
2011-01-03 13:12
一,用这个架构的原因: 1.图形架构显示,不是一般的易懂; 2.图形架构中可插入代码,于是所有用java代码实现的测试均可实现,例如 selenium ...(这cubictest其实就是基于selenium 的二次开发成品,所以特别支持selenium ,甚至连seleium所需的
Cublas是一个可以与cuda一同使用的函数库，它提供了多种矩阵运算的API，但是它列主序的存储方式却让人十分疑惑，今天我就以cublas中的矩阵乘法运算简单说一下我的理解。Cublas中的矩阵乘法运算函数有5个，分别是cublasSgemm、cublasDgemm、cublasCgemm、cublasZgemm、cublasHgemm，分别包括了不同数据类型的计算，比如单精度浮点、双精度浮点、
export命令_Linux export命令：查看和设置Shell环境变量export 可以查看（显示）Shell 环境变量。我们直接进入正题，先来看看执行 export 会输出什么内容： [roc@roclinux ~]$ export
declare -x CVS_RSH="ssh"
declare -x GEM_HOME="/usr/local/rvm/gems/ruby-2.2
[GiantPandaCV导语] 这篇文章是基于NCNN的Sgemm卷积为大家介绍Im2Col+Pack+Sgemm的原理以及算法实现，希望对算法优化感兴趣或者做深度学习模型部署的读者带来帮助。1. 前言最近空闲时候在给MsnhNet贡献Arm端的代码，地址详见：https://github.com/msnh2012/Msnhnet 。对于卷积运算一种最常见的实现方法就是Im2Col加上S
原创
2022-04-19 16:35:54
334阅读
1. couldn’t open CUDA library cupti64_80.dll
Win10 TensorFlow（gpu）安装详解
在资源管理器中查询 cupti64_80.dll 的位置。如对于 windows 用户而言，如果将 nvidia 的显卡驱动安装在默认位置，该 dll 文件的路径在：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing T
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2017-03-15 22:36:00
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tensorflow以及更新了若干版本，早期教材《Tensorflow：实战Google深度学习框架》基于tensorflow1.0的LSTM代码已经更新1.4后的LSTM代码均不适用于tensorlfow1.1-1.3.【TensorFlow】LSTM（使用TFLearn预测正弦sin函数）针对上述问题，对原来的代码进行了修改。可适用于上述及以上版本，1.2/1.5测试没问题。 如果你的...
原创
2023-03-13 16:36:39
445阅读
借助 mperf 对 SGEMM 的性能进行极致优化，走通了性能分析、瓶颈定位、优化指引的反馈回路，包教包会！
原创
2023-03-28 18:14:26
867阅读
本文详细介绍了如何编写一个高效率的 CUDA SGEMM Kernel，并且介绍了使用 SASS 编程这一极限优化性能的手段，并稍稍
原创
2024-07-24 10:26:52
838阅读
本文详细介绍了如何编写一个高效率的 CUDA SGEMM Kernel，并且介绍了使用 SASS 编程这一极限优化性能的手段，并稍稍延伸展开了通过 Implicit Gemm 优化卷积运算的思路，希望可以给予有志于极致挖掘硬件性能的同学们一定的启发。 ...
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2021-09-15 14:47:00
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下载地址官方文档CMake入门编译失败，此文太监 解压，在cmake-3.17.0-win32-x86\cmake-3.17.0-win32-x86\bin,双击cmake-gui.exe运行添加openCV源代码地址（细化到sources文件夹）选择输出文件夹配置上本地的编译器 耐心等进度条跑完跑进度条的时候会遇到这样的警告：Looking for sgemm_Looking
原创
2023-05-29 01:47:48
149阅读
前言今天讲一下卷积层的反向传播实现，上一节已经详细讲解了卷积层的前向传播过程，大致思路就是使用im2col方法对数据进行重拍，然后利用sgemm算法计算出结果，反向传播实际上就是前向传播的逆过程，我们一起来分析一下源码吧。反向传播解析首先调用gradient_array()计算当前层l所有输出元素关于加权输入的导数值（也即激活函数关于输入的导数值），并乘上上一次调用back
原创
2022-04-19 14:58:54
285阅读
