NVIDIA宣布完成了推理优化工具TensorRT与TensorFlow将集成在一起工作。TensorRT集成将可用于TensorFlow1.7版本。TensorFlow仍然是当今最受欢迎的深度学习框架，而NVIDIA TensorRT通过对GPU平台的优化和提高性能，加速了深度学习推理。我们希望使用TensorRT能为TensorFlow用户提供尽可能高的推理性能以及接近透明的工作流。新的集成提
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2024-08-06 13:50:25
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记录一下遇到几个平台里的视频编解码和图像scale的硬件加速的方法1，intel平台当包含GEN系列的集成GPU时，可用libva实现视频codec、颜色空间转换和图像scale的硬件加速，具体可使用libyami这个接口友好的封装库。加速处理过程中图像位于GPU内存，用libva的Surface表示。其在原生的linux和Android NDK环境中均可用。2，Allwinner平台可以直接使用
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2024-04-16 15:32:23
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安装mklhttps://software.intel.com/en-us/get-started-with-mkl-for-linux把eigen放到代码文件平行目录使用mkl编译:mkl_test.cpp#e &...
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2022-07-19 16:38:58
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TensorFlow 计算加速内容摘自《TensorFlow实战Google深度学习框架》 第二版1. TensorFlow使用GPUTensorFlow程序可以通过tf.device函数来通过名称指定运行每一个操作的设备，这个设备可是是本地的GPU或CPU，也可以是一台远程的服务器。在默认情况下，就算及其有多个CPU，TensorFlow也不会区分他们，所有的CPU都使用/cpu:0为名称。一台
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2024-03-29 11:22:21
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TensorFlow GPU加速 单卡尽管机器上多个CPU，但是对于TF来说，所有的CPU都是/cpu:0多个GPU时，设备名称为/gpu:n，n从0开始查看运行每一个操作的设备CPU上import tensorflow as tf
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '3'
a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0]
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2024-05-07 20:17:58
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2022-10-07 17:47:28
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PyTorch或TensorFlow在训练和运行Tranformer模型时哪个更有效呢?近日，Huggingface(AI初创企业)的团队成员通过一篇发表在Medium上的博文告诉我们：两者差不多！ Facebook 的首席Ai科学家Yan Lecun大神在社交媒体上对此结果进行了转发点赞。自TensorFlow发布实施以来，Huggingface团队就致力于模型的产品化，并
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2023-12-04 20:58:13
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使用TensorFlow, ONNX和TensorRT加速深度学习推理在这篇文章中，您将了解如何使用新的 TensorFlow-ONNX-TensorRT 工作流程部署经过 TensorFlow 训练的深度学习模型。 本教程使用 NVIDIA TensorRT 8.0.0.3 并提供两个代码示例，一个用于 TensorFlow v1，一个用于 TensorFlow v2。 TensorRT 是一个
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2024-02-23 23:15:45
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1.线程和队列1.抛弃传统tensorflow中的同步方法，既是训练操作必须要等数据传入之后才能开始运行，取而代之的是tensorflow中的线程和队列。将数据的输出和取出用队列形式操作，将其放在不同的线程中，这样就可以取代传统的方法。import time
import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.rnn import LSTMCell
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2024-03-22 14:53:47
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WIn10安装cuda先安装VS，然后根据自己的版本安装CUDA、安装完后，打开cmd命令行输入nvcc -V，检测是否安装成功 安装cuDDN安装对应版本，解压后覆盖到CUDA的地址，默认为C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1 使用anaconda安装tensorflow-gpu创建一个新
TensorFlow用于移动设备的框架TensorFlow Lite发布重大更新，支持开发者使用手机等移动设备的GPU来提高模型推断速度。在进行人脸轮廓检测的推断速度上，与之前使用CPU相比，使用新的GPU后端有不小的提升。在Pixel 3和三星S9上，提升程度大概为4倍，在iPhone 7上有大约有6倍。为什么要支持GPU？众所周知，使用计算密集的机器学习模型进行推断需要大量的资源。但是移动设备
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2024-01-07 09:42:20
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本文将对Tensorflow中的常用方法进行总结。TensorFlow 将图形定义转换成分布式执行的操作, 以充分利用可用的计算资源(如 CPU 或 GPU。一般你不需要显式指定使用 CPU 还是 GPU, TensorFlow 能自动检测。如果检测到 GPU, TensorFlow 会尽可能地利用找到的第一个 GPU 来执行操作.并行计算能让代价大的算法计算加速执行，TensorFlow也在实现
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2024-08-16 22:52:00
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安装了 Anaconda，下一步决定是否安装 TensorFlow CPU 版本或 GPU 版本。几乎所有计算机都支持 TensorFlow CPU 版本，而 GPU 版本则要求计算机有一个 CUDA compute capability 3.0 及以上的 NVDIA GPU 显卡（对于台式机而言最低配置为 NVDIA GTX 650）。CPU 与 GPU 的对比：中央处理器（CPU）由对顺序串行
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2024-02-20 12:23:54
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我的实验结果：原预测人体骨架模型在服务器泰坦上需要22ms，加速后需要10-11ms，RT加快了1倍，准确度下降1%以内（fp32格式加速，int8是最快的）。tensorRTtensorRT guide 网址: 点击这里tensorflow 模型预测加速指导： 点击这里介绍tensorRT核心库是使用c++去加速NVIDIA生产的GPU。它可以加速的框架模型有：tensorflow、Caffe、
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2024-05-13 14:46:07
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最近一直想要用GPU训练一个五子棋AI，无奈自己的笔记本是A卡，速度太慢，计算一局需要7、8分钟。所以在之前安了Ubuntu虚拟机，使用了ROCm框架，训练速度提升为一局1、2分钟，但其实速度还是很慢。这两天实验室老师拿来了一台主机，配置：Nvidia 显卡，GeForce GTX1660。所以就想安一下GPU，安了一下午，终于可以调用GPU训练了，速度为1分钟12局。。。真是舒服了。1.查看你的
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2024-04-21 09:24:51
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历时两天，踩过很多坑，终于语气词装好了。说一下我的情况：tensorflowGPU-1.14.0，CUDA-10.0，cuDNN-v7.6.5，Anaconda3-2019.10，python-3.6，1650显卡。2020年3月2日 好了下面是步骤！大致的步骤为一、安装CUDA和cuDNN。二、安装Anaconda三、安装tensorflowGPU 下面一一介绍：一、安装CU
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2024-05-27 10:01:45
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# Python TensorFlow禁用GPU加速的全面指南
在深度学习领域，TensorFlow是一个广泛应用的框架，支持CPU和GPU进行加速计算。由于某些特定的需求，例如调试、环境限制或是在不支持GPU的机器上运行，你可能需要禁用GPU加速。在本文中，我们将详细介绍如何在TensorFlow中禁用GPU加速，并提供相关代码示例。
## 1. 理解TensorFlow的设备管理
在Te
JetsonTX2上安装tensorflow还是那句话，做事情得有耐心，有耐心…耐心…心…感觉像是给自己的一个心理暗示… -。-|||tensorflow安装常见问题总结验证tensorflow1.3.0安装好的，进入正文，本文安装的是tensorflow1.3.0，使用的是源码编译安装，python2.7，cuda8.0，cudnn6.0.2.本文介绍的tensorflow均是python2.7
tensorflow作为符号编程框架，需要先构建数据流图，再读取数据，然后再进行训练。tensorflow提供了以下三种方式来加载数据：预加载数据(preloaded data)：在tensorflow图中定义常量或变量来保存所有数据填充数据(feeding)：Python产生数据，再把数据填充到后端从文件中读取数据(reading from file)：通过队列管理器从文件中读取数据下面将详细介
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2024-04-15 10:45:01
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Linux操作系统是一种开源的操作系统，在科学计算领域具有很高的应用价值。在Linux操作系统上，有许多高效的数学库可以帮助用户进行科学计算，其中最为著名的就是Intel Math Kernel Library（MKL）。
MKL是Intel提供的数学库，其提供了一整套基于SIMD指令和多线程技术的高性能数学函数。这些函数包括了线性代数、快速傅里叶变换、随机数生成等功能，可以帮助科学家、工程师和
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2024-03-11 09:47:44
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