GPUs 第7页

win10通过anconda安装pytorch cuda和cudnn教程

https://www.anaconda.com/)以及创建环境和换国内源安装创建环境换国内源cuda下载首先你得知道你的n卡支不[支持](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

cutelolita·2020-07-11 18:01

[深度学习从入门到女装]detectron2源码阅读-Trainer

_name__=="__main__":#os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0,1'#--config-file--resume--eval-only--num-gpus

炼丹师·2020-07-11 14:50

快速入门PyTorch(3)--训练一个图片分类器和多 GPUs 训练

原文链接：mp.weixin.qq.com/s/3hXlcOVuJ…快速入门PyTorch教程前两篇文章：快速入门Pytorch(1)--安装、张量以及梯度快速入门PyTorch(2)--如何构建一个神经网络这是快速入门PyTorch的第三篇教程也是最后一篇教程，这次将会在CIFAR10数据集上简单训练一个图片分类器，将会简单实现一个分类器从网络定义、数据处理和加载到训练网络模型，最后测试模型性能

weixin_33895604·2020-07-10 19:53

Detector(object)

classDetector(object):def__init__(self,opt):ifopt.gpus[0]>=0:#判断数据类型是cpu还是gpu并把相应的tensro格式opt.device=

dandeseed·2020-07-10 18:40

【Deep Learning笔记】用Inception-V3模型进行图像分类

Inception-v3模型在一台配有8TeslaK40GPUs，大概价值$30,000的野兽级计算机上训练了几个星期，因此不可能在一台普通的PC上训练。我们将会下载预训练好的Inception模型，

Li xiang007·2020-07-10 11:48

build ffmpeg with CUDA

isaparallelcomputingplatformandprogrammingmodeldevelopedbyNVIDIAforgeneralcomputingongraphicalprocessingunits(GPUs

FlyingPenguin·2020-07-09 18:30

命令行运行Python脚本时传入参数的三种方式

三种常用的方式如果在运行python脚本时需要传入一些参数，例如gpus与batch_size，可以使用如下三种方式。

Daniel2333·2020-07-09 09:06

保姆级教你从零开始配置win10深度学习环境anaconda+python3+tensorflow+pytorch+cuda+cudnn+pycharm全家桶

确定自己显卡型号，到下方网站查询其算力是否大于3.5（https://developer.nvidia.com/cuda-gpus）下面为节选，目前主流的GPU算力基本上都符合标准

Wkj·2020-07-08 23:27

Win10+GTX1050ti+cuda8.0+cuDNN5.1+Tensorflow-gpu1.2+Keras+Theano环境搭建

没有显卡的同学仅作参考安装文件已上传到百度盘，各自按需下载没必要安装显卡驱动，安装了也会被覆盖的23333安装cuda8.0先确认自己的显卡是否支持cuda，https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

m0_37901241·2020-07-07 16:07

Error response from daemon: could not select device driver "" with capabilities: [[gpu]].

Testnvidia-smiwiththelatestofficialCUDAimagedockerrun--gpusallnvidia/cuda:10.0-basenvidia-smi#StartaGPUenabledcontainerontwoGPUsdockerrun--gpus2nvidi

STL_CC·2020-07-07 00:24

pytorch数据并行

在pytorch中使用GPUs非常简单，比如可以通过下面语句将模型放入一张GPU中：device=torch.device("cuda:0")model.to(device)然后，将张量复制到GPU中mytensor

Monky丶D·2020-07-06 01:35

新电脑Linux-64bit安装OpenCL环境Nvidia

又安装一次OpenCL环境：1，命令：lspci|grepVGA查看显卡型号结果显示是NVIDIA显卡:GeForceGTX750Ti然后再https://developer.nvidia.com/cuda-gpus

元气少女缘结神·2020-07-05 20:18

Caffe源码学习3-CUDA编程

CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）的简称，是由NVIDIA公司创立的基于他们公司生产的图形处理器GPUs（GraphicsProcessingUnits,可以通俗的理解为显卡

JacobV5·2020-07-05 16:20

Tensorflow分布式训练实例详解

一、Tensorflow分布式训练策略模型并行in-graphreplication：将模型部署到很多设备上运行，比如一个或多个机器的GPUs，不同GPU负责网络模型的不同部分。

Fannie_Peng·2020-07-04 05:58

深度学习之PyTorch实战计算机视觉--基础知识及环境搭建(一)

背景PyTorch是美国互联网巨头Facebook在深度学习框架Torch的基础上使用Python重写的一个全新的深度学习框架，它更像NumPy的替代产物，不仅继承了NumPy的众多优点，还支持GPUs

lxk2017·2020-07-02 10:02

tensorflow2.x 报错 Could not load dynamic library cudnn64_7.dll

测试获取gpu:importtensorflowastftf.debugging.set_log_device_placement(True)gpus=tf.config.experimental.list_physical_devices

星月夜语·2020-07-02 09:58

Nvidia 显卡参数查询

http://www.geforce.cn/hardware/desktop-gpus/geforce-gtx-650/specifications驱动下载http://www.geforce.cn/drivers

cmsbupt·2020-07-01 20:31

CUDA简介

CUDA简介CUDA是什么CUDA，ComputeUnifiedDeviceArchitecture的简称，是由NVIDIA公司创立的基于他们公司生产的图形处理器GPUs（GraphicsProcessingUnits

flamimg·2020-07-01 08:38

tensorflow模型中的GPU和CPU配置

1.GPU和CPU硬件环境设置1.1.多GPUs环境设置gpu='0'#表示PCI卡槽gpu0可见gpu='3'#表示PCI卡槽gpu3可见gpu='3,2,0'#表示PCI卡槽gpu3,2,0可见，gpu0

阿尔发go·2020-06-30 15:26

RenderScript(渲染脚本)

RenderScript运行时将在设备上的所有可用处理器上并行工作，例如多核CPUs，GPUs，或DSPs,是的不必将注意力放在工作调度或者负载均衡上，而是算法的表达上。

路过的小熊·2020-06-30 12:48

用Inception-V3模型进行图像分类

Inception-v3模型在一台配有8TeslaK40GPUs，大概价值$30,000的野兽级计算机上训练了几个星期，因此不可能在一台普通的PC上训练。

Winni有魅力·2020-06-30 02:02

NVIDIA显卡计算力

查询的官网地址https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#collapseOneCUDA-EnabledTeslaProductsCUDA-EnabledQuadroProductsCUDA-EnabledNVSProductsCUDA-EnabledGeForceProductsCUDA-EnabledTEGRA

Xiacedar·2020-06-30 01:33

tensorflow 计算运算设备的GPU或者CPU的数量

:fromtensorflow.python.clientimportdevice_liblocal_device_protos=device_lib.list_local_devices()num_gpus

wuguangbin1230·2020-06-29 21:10

TensorFlow2.0 前向传播张量基础的使用

__version__)#使用GPU的设置#获取物理GPU的个数gpus=tf.config.experimental.list_physical_devices

廷益--飞鸟·2020-06-29 16:59

filecoin lotus文档

目录1Lotus介绍1.1可以运行的操作系统1.2示例配置1.3基准GPUs2Ubuntu安装Lotus2.1安装依赖2.2下载Lotus2.3安装3加入测试网中3.1开始3.2链同步4运行矿工4.1创建矿工

祖桐啊·2020-06-29 11:39

【python 】python中argparse的使用

importargparseparser=argparse.ArgumentParser(description='manualtothisscript')parser.add_argument("--gpus

suu_fxhong·2020-06-29 03:07

机器视觉中常用开源数据集和免费标注工具

以下是几个主要的步骤：收集大量的数据标注这些数据拿到GPUs-训练ML模型需要强大的计算支撑选择一个算法-训练你的模型-检测结果-教会你的模

weixin_41405870·2020-06-29 01:52

TensorFlow教程之进阶指南 3.9 使用 GPUs

本文档为TensorFlow参考文档，本转载已得到TensorFlow中文社区授权。支持的设备在一套标准的系统上通常有多个计算设备.TensorFlow支持CPU和GPU这两种设备.我们用指定字符串strings来标识这些设备.比如:"/cpu:0":机器中的CPU"/gpu:0":机器中的GPU,如果你有一个的话."/gpu:1":机器中的第二个GPU,以此类推...如果一个TensorFlow

weixin_34344677·2020-06-28 17:56

7大python 深度学习框架的描述及优缺点绍

Theanohttps://github.com/Theano/Theano描述:Theano是一个python库,允许你定义,优化并且有效地评估涉及到多维数组的数学表达式.它与GPUs一起工作,并且在符号微分方面表现优秀

weixin_30765505·2020-06-28 00:08

【今日CV 计算机视觉论文速览第150期】Fri, 2 Aug 2019

内部提供了与Numpy类似的API，通过CuPy来调用GPUs的运算能力，支持通用和动态图模型，并提

hitrjj·2020-06-27 09:55

Tensorflow：GPU训练速度分析

随着GPUs和其它硬件加速器越来越快，数据预处理可能是个瓶颈。验证该问题：

Peanut_范·2020-06-27 07:43

关于谷歌云平台（google cloud platform）创建实例

当创建实例不成功，会提示Quota‘GPUS_ALL_REGI

CaptainSG·2020-06-27 01:46

[2019][cvpr]Edge-Labeling Graph Neural Network for Few-shot Learning 笔记

作者使用了4个NVIDIATeslaP40GPUs。我试了一下，由于imagenet图片不大，embedding_size也不大，单个gpu也能跑。fews

_Cade_·2020-06-26 22:39

docker19.03+调用宿主机nvidia显卡，配置默认runtime=nvidia

显卡加速运算，docker19.03+版本摒弃了之前的nvidia-docker2的实现方式，docker运行镜像时候只需在run后加--gpusall的参数，但是在docker-compose里确没有--gpus

Briwisdom·2020-06-26 22:59

demo函数

defdemo(opt):os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']=opt.gpus_str#指定gpu的id号opt.debug=max(opt.debug,1)#选择可视化的等级

dandeseed·2020-06-25 19:08

UnknownError:Fail to find the dnn implementation解决方法

程序加上下面代码gpus=tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')ifnotgpus:return"NoGPUavailable"try:#

白夜泊·2020-06-25 11:44

GPU 计算 - GPU 优化简介

GPU优化简介原文-AnIntroductiontoGPUOptimization采用GPUs加速简单的计算任务.计算机处理的很多任务都会遇到大量的计算，耗时较多的问题；而且，随着数据集越来越大，耗时将更多

AIHGF·2020-06-24 18:37

GPU处理能力（TFLOPS/TOPS）

现在衡量计算能力的标准是TFLOPS（每秒万亿次浮点运算）NVIDIA显卡算力表：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus#compute例如：以GTX680为例，单核一个时钟周期单精度计算次数为两次

在路上2020·2020-06-24 12:35

mmdetection入坑日记（三）开始训练

-----训练阶段数据集准备上一篇博客已经注明了数据集的准备设置lrlr=0.00125*num_gpus*samples_per_gpu设置coco_detection.py修改root目录，以及train

pandsu·2020-06-24 11:37

Pytorch - GPU ID 指定 pytorch gpu 指定

PyTorch关于多GPUs时的指定使用特定GPU.PyTorch中的Tensor，Variable和nn.Module(如loss，layer和容器Sequential)等可以分别使用CPU和GPU版本

kyle1314608·2020-06-24 01:13

NVIDIA GPU的计算能力 Compute Capability 一览

数据出处：https://developer.nvidia.com/cuda-gpus提示：利用浏览器的搜索功能（Ctrl+F），查询自身GPU的计算性能如，想知道GTX980Ti的计算能力，在搜索框中键入

ZeroZone零域·2020-06-24 01:28

tensorflow:Multiple GPUs

深度学习theano/tensorflow多显卡多人使用问题集tensorflow中使用指定的GPU及GPU显存UsingGPUspetewarden/tensorflow_makefiletf_gpu_manager/manager.py多GPU运行DeepLearning和并行DeepLearning（待续）MultipleGPUs1.终端执行程序时设置使用的GPU如果电脑有多个GPU，ten

帅气的弟八哥·2020-06-23 21:26

Unknown: Failed to get convolution algorithm.

gpus=tf.con

hello689·2020-06-23 21:54

Literature Review: Faster than FAST

最近对CUDA比较感兴趣,看了一下这篇论文.AbstractGPUs牛逼.我们的工作首先回顾了非极大值抑制(non-maximasuppression的问题,特别是在GPUs上.然后提出了一个选择局部响应最大的特征检测

四积阴功五读书·2020-06-23 20:00

YOLOv3使用笔记——保存检测视频结果

/results/yolov3-voc_final.weights1.mp4-gpus0,1在ima

Gotta-C·2020-06-22 21:00

Pytorch_gpu 版本安装

YPP0229/article/details/1063647572.测试本机电脑是否支持CUDA的安装点击链接，查询显卡是否在列表https://developer.nvidia.com/cuda-gpus3

麦地与诗人·2020-06-22 09:42

keras 多gpu并行运行案例

利用multi_gpu_model实现keras.utils.multi_gpu_model(model,gpus=None,

·2020-06-22 08:25

Openstack最新发行版:向Queens致敬

存储GPUs容器OpenStack的未来openstack社区今天发行了Queens版本，此版本为Openstack的第17个开源云版本，包含一些重大更新，例如SDN、GPU兼容和容器负载跟踪监控。

gfengwong·2020-06-22 01:55

基于NVIDIA GPUs的深度学习训练新优化

基于NVIDIAGPUs的深度学习训练新优化NewOptimizationsToAccelerateDeepLearningTrainingonNVIDIAGPUs不同行业采用人工智能的速度取决于最大化数据科学家的生产力。NVIDIA每月都会发布优化的NGC容器，为深度学习框架和库提高性能，帮助科学家最大限度地发挥潜力。英伟达持续投资于全数据科学堆栈，包括GPU架构、系统和软件堆栈。这一整体方法为

wujianming_110117·2020-06-21 14:13

win10+anaconda3安装tensorflow-gpu和pytorch-gpu版

pytorch，我今天就尝试了安装了他们的GPU版本（虽然我的电脑垃圾配置GeForce930M），以供之后需要的时候参考，也供其他人借鉴https://developer.nvidia.com/cuda-gpus1

赖子啊·2020-06-21 03:37

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