最近需要对一些细胞图像进行分割，需要比较几个模型之间的优劣，于是找到了DDRNet。1.前言电脑环境配置：win11+NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop+CUDA11.7如果想用他的数据集cityscapes和他的预训练模型，可以根据上面的项目来源中的指示来做，预训练模型选择这个：cityscapes数据下载：2.数据集准备2.1自己数据准备 &
CUDA笔记CUDA基础grid block thread划分32个线程为一个Warp，每个指令都是以最小一个Warp运行的一个Block最大1024个线程，即threadPerBlock=1024，也即是BlockSize=2014一个Grid多少个Block根据具体来定，比如10000个长度，那么blockPerGrid=(10000 + threadPerBlock - 1) / threa
0.引子在深度学习框架GPU版本安装成功后，需要测试一下是否成功安装。GPU版本不像CPU版本的简单，CPU版本测试一般只需import一下测试是否能正确导入即可。GPU版本还需要测试CUDA或者GPU模块是否能正确调用起来。下面将介绍笔者常用框架的测试方法，包括TensorFlow，PyTorch，MXNet，PaddlePaddle。如果小伙伴有其他框架测试需求或者经验，欢迎在评论区指出。必要
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2024-04-15 13:23:05
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当我们的电脑用久了，忘记具体配置性能是什么样时，可以适当测试一下电脑性能。下面是学习啦小编整理的测试电脑性能的方法，供您参考。测试电脑性能的方法一使用系统功能进行评测电脑的运行性能这种方法就是通过windows自带的评测功能进行测试。打开资源管理器，右键点击“属性”，进入到相应的窗口中来!如图所示：然后点击其中的“分级”项旁边的可点选项，如图所示：在弹出的相应的菜单中选择“测评”选项，小编这里之前
# 如何检查PyTorch是否能使用GPU
随着深度学习的快速发展，使用GPU（图形处理单元）加速训练和推理已经成为了标准做法。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了简便的接口来使用GPU。本篇文章将为您介绍如何检查您的PyTorch环境是否支持GPU，并提供相关的代码示例以进行演示。
## PyTorch与GPU
PyTorch支持CUDA（支持NVIDIA的GPU），这使得使用
原创
2024-08-10 04:00:19
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界面展示Glances 是一个用于监控系统的跨平台、基于文本模式的命令行工具。它是用 Python 编写的，使用 psutil 库从系统获取信息。你可以用它来监控 CPU、平均负载、内存、网络接口、磁盘 I/O，文件系统空间利用率、挂载的设备、所有活动进程以及消耗资源最多的进程。它的主要特性之一是可以在配置文件中设置阀值（careful小心、warning警告、critical致命），然后它会用不
1、介绍RocksDB 项目最开始是在 Facebook 作为一个试验项目开发的高效的数据库软件，可以实现在服务器负载下快速存储（特别是闪存存储）的数据存储的全部潜力。它是一个 C++ 库，可以用于存储 KV，包括任意大小的字节流。它支持原子读写。 RocksDB 具有高度灵活的配置设置，可以调整为在各种生产环境（包括纯内存，闪存，硬盘或 HDFS）上运行。它支持各种压缩算法，并且有生产和调试环境
R语言是一种功能强大的编程语言，广泛用于统计分析和数据可视化。然而，由于其运算速度较慢，一直以来都被认为不适合用于大规模数据处理和复杂计算任务。为了解决这个问题，许多用户开始寻找能否在R语言中利用GPU（图形处理单元）进行计算的方法。本文将探讨R语言是否能够使用GPU进行计算，并提供相应的代码示例。
首先，我们需要了解GPU和CPU（中央处理器）的区别。CPU是一种通用处理器，用于执行各种任务，
原创
2023-12-17 09:22:30
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GROMACS 简介GROMACS（GROningen MAchine for Chemical Simulations）是一款通用软件包，用于对具有数百万颗粒子的系统进行基于牛顿运动方程的分子动力学模拟。GROMACS主要用于生物化学分子，如蛋白质，脂质等具有多种复杂键合相互作用的核酸。由于GROMACS在计算典型的主流模拟应用如非键合相互作用非常高效，许多研究人员将其用于非生物系统如聚合物的研
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
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2024-06-18 12:44:27
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作者本人是想利用Tensorflow进行VGG-16框架训练，一开始用的CPU，训练起来心态，都可以烤牛排，就想搭载GPU版的，在搭建tensorflow-gpu的时候，由于一开始装了个python版本，在Anaconda上面创建虚拟环境的时候老是会出现混乱。所以建议大家就仅用Anaconda，挺好用的。个人建议：注意版本选择，以及你自己的驱动（cuda8.0+cudnn6.0+Ana
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2024-03-15 19:33:10
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一.环境我的环境：ubuntu18.04，kernel5.4，cuda11.2，RTX3050，cmake3.22，没有cudnn二、onnx部署1.下载在你的终端虚拟环境输入pip install onnx
pip install onnxruntime-gpu （这行命令是用onnx推理时才必要的）2.运行models文件夹里的expor.py,得到.onnx注意运行时需要输入img_siz
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2024-09-25 10:21:32
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官方网址： https://www.tensorflow.org/guide/using_gpu?hl=zh-Cn#manual_device_placement使用 GPU目录支持的设备记录设备分配方式手动分配设备允许增加 GPU 内存在多 GPU 系统中使用单一 GPU使用多个 GPU支持的设备在一套标准系统中通常有多台计算设备。TensorFlow 支持 CPU 和 GPU 这两种设备。它们
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2024-03-24 15:12:52
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目录一、简介二、查看硬件显卡三、显卡设置1、NVIDA显卡设置2、AMD显卡设置 一、简介我们都知道为了体验更好的大型3D游戏，那么好的显卡是必不可少的。但是有了好的显卡当配置不对时，此时体验感也会大打折扣。同样的道理，在SuperMap中也需要一个好的显卡及其配置来增加三维体验效果。 不管是游戏还是SuperMap三维中，我们都比较推荐的是英伟达的GTX系列的游戏级别显卡，比如GTX1060、
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2024-03-26 06:22:26
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paddle video_tag调参踩坑环境搭建1、centos7+paddlepaddle-gpu==1.8.4.post97 2、cudn10.0 +driver450+cudnn7.6 具体按照步骤见paddle官网安装手册坑1这个点，要怪只能怪自己对代码理解得不到位，那么下面就先记录下这个知识点知识准备：1、Python yield 关键词要理解yield的作用，你必须理解生成器是什么。在
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2024-03-19 22:49:10
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上一篇：Jetson AGX Xavier安装torch、torchvision且成功运行yolov5算法下一篇：Jetson AGX Xavier测试YOLOv4一、前言 由于YOLOv5在Xavier上对实时画面的检测速度较慢，需要采用TensorRT对其进行推理加速。接下来记录一下我的实现过程。二、
作者：凌逆战从事深度学习的研究者都知道，深度学习代码需要设计海量的数据，需要很大很大很大(重要的事情说三遍)的计算量，以至于CPU算不过来，需要通过GPU帮忙，但这必不意味着CPU的性能没GPU强，CPU是那种综合性的，GPU是专门用来做图像渲染的，这我们大家都知道，做图像矩阵的计算GPU更加在行，应该我们一般把深度学习程序让GPU来计算，事实也证明GPU的计算速度比CPU块，但是(但是前面的
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2024-08-06 08:29:53
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“ 最近作者在 VIPKID 企业内部做了一次关于‘动画增强技术方案’的分享，在原分享的基础之上，加入了对浏览器工作原理的考察，并补充动画编码启示若干，烩成此篇，欢迎讨论雅正。本文大约 3300 字。老外 2011 年写的浏览器原理，内容很丰富，单击原文可查看。” 目录
页面为什么会慢？一些实用的优化技巧使用虚拟 DOM批量绘制缓存计算属性使用 transform 实现动
GTX1650+anaconda+python3.7+tensorflow-gpu1.14.0+cuda10.0+cudnn v7.6.5深度学习小白简单记录tensorflow-gpu安装过程，参考了许多他人安装成功的教程，感谢各位大佬！查看是否支持GPU，安装cuda，安装cuDNN，安装tensorflow-gpu并测试。 关键在于各版本是否匹配。1. 首先查找出对应版本的python+te
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2024-03-28 16:34:28
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CUDA 3.0 编程接口
【IT168 文档】目前可用两种接口写CUDA程序：CUDA C和CUDA驱动API。一个应用典型的只能使用其中一种，但是遵守3.4节描述的限制时，可以同时使用两种。 CUDA C将CUDA编程模型作为C的最小扩展集展示出来。任何包含某些扩展的源文件必须使用nvcc 编译，nvcc的概要在3.1节。这些扩展允许程序员像定义C函数一样定义内核和在每次内
