Gpu

WebGPU加载Wavefront .OBJ模型文件

在开发布料模拟之前，我想使用WebGPU开发强大的代码基础。这就是为什么我想从Wavefront.OBJ文件加载器开始渲染3D模型。
新缸中之脑·2023-08-30 11:49

CUDA小白 - NPP(2) -图像处理-算数和逻辑操作(1)

cuda小白原文链接NPPGPU架构近些年也有不少的变化，具体的可以参考别的博主的介绍，都比较详细。
MQTXWD·2023-08-30 10:34

CUDA小白 - NPP(1) - NppCore

cuda小白原文链接NPPGPU架构近些年也有不少的变化，具体的可以参考别的博主的介绍，都比较详细。
MQTXWD·2023-08-30 10:04

CUDA小白 - NPP(2) -图像处理-算数和逻辑操作(2)

cuda小白原始API链接NPPGPU架构近些年也有不少的变化，具体的可以参考别的博主的介绍，都比较详细。
MQTXWD·2023-08-30 10:30

【SA8295P 源码分析】86 - AIS Camera Device 设备初始化 之 AisProcChainManager 模块初始化源码分析

AisProcChainManager模块初始化源码分析一、AisProcChainManager::CreateInstance()二、AisPProcIsp::Create()三、AisPProcGpu
"小夜猫&小懒虫&小财迷"的男人·2023-08-30 10:29

算法通关 - 二叉树遍历 递归&分治

二叉树遍历的三种方式前序遍历（根左右）前序遍历.pngpublicstaticclassTreeNode{intdata;TreeNodeleftChild;TreeNoderightChild;TreeNode
angeliur·2023-08-30 07:25

PyTorch 模型性能分析和优化 - 第 3 部分

我们的目的是强调基于GPU的训练工作负载的性能分析和优化的好处及其对训练速度和成本的潜在影响。
冷冻工厂·2023-08-30 07:12

Pytorch-以数字识别更好地入门深度学习

MNIST数据集包含60000个训练样本和10000个测试样本，每张图像的大小为28x28像素，这样的数据量非常适合在GPU上进行并行计算。2.标签简单，易于理解。
Chukai123·2023-08-30 07:03

模型的保存加载、模型微调、GPU使用及Pytorch常见报错

序列化与反序列化序列化就是说内存中的某一个对象保存到硬盘当中，以二进制序列的形式存储下来，这就是一个序列化的过程。而反序列化，就是将硬盘中存储的二进制的数，反序列化到内存当中，得到一个相应的对象，这样就可以再次使用这个模型了。序列化和反序列化的目的就是将我们的模型长久的保存。Pytorch中序列化和反序列化的方法：torch.save(obj,f):obj表示对象，也就是我们保存的数据，可以是模型
深浅卡布星·2023-08-30 06:31

The Cherno——OpenGL

特殊的是，OpenGL允许我们访问GPU（GraphicsProcessingUnit图像处理单元，也就是显卡），可以更好地绘制图形。
壹～·2023-08-30 06:45

Tensorflow调用训练好的yolov5模型进行推理

文章目录1、安装TensorFlow-GPU版本1.2、验证是否安装正常2、将训练好的pt文件转换成onnx文件2.2、什么是Onnx模型和Tensorflow模型2.1、将onnx文件转换成pb文件1
讳疾忌医丶·2023-08-30 06:24

torch.cuda常见相关

cuda链接cuda常见用法torch.cuda.is_available()#查看是否有可用GPUtorch.cuda.device_count()#查看GPU数量torch.cuda.get_device_capability
猛码Memmat·2023-08-30 06:48

4.1 Tensorflow:卷积函数

其负责对卷积层提取的特征进行处理以获得我们需要的结果卷积函数卷积函数是本篇文章要讲解的内容,在TensorFlow中卷积函数输入的参数其输入参数主要有input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu
weixin_30765475·2023-08-30 05:04

Yolov1原理详细解读及实战（一）理论篇

作为one-stage的开山鼻祖，YOLOv1以其简洁的网络结构和GPU上的实时检测速度而一鸣惊人，打破了R-CNN的“垄断”地位，为目标检测领域带来巨大的变革。
穿着帆布鞋也能走猫步·2023-08-30 03:43

QWidget绘图与QOpenGLWidget绘图

QOpenGLWidget使用GPU绘图，基于OpenGl。优点：减少cpu端开销，Qt集成度高，只需要专注于着色器代码的编写缺点：不易理解。
从前，有个傻子........·2023-08-30 02:29

如何以CPU方式启动Stable Diffusion WebUI?

默认情况下StableDiffusionWebUI采用GPU模式运行，但是稍微运行起来就知道至少需要4G的显存，2G显存虽然能够通过带--lowvram运行起来，但是能够炼出来的图基本都是512x512
wapecheng·2023-08-30 01:28

英伟达护城河深不见底！一文梳理老黄如何成为AI赛道的无冕之王

Rao在英特尔收购的一家初创企业中致力开发旨在取代英伟达GPU的芯片，但在离开英特尔后，他在自己领导的软件初创公司MosaicML里使用了英伟达的芯片。大模型研究测试传送门G
夕小瑶·2023-08-30 01:14

PyTorch 模型性能分析和优化 - 第 3 部分

我们的目的是强调基于GPU的训练工作负载的性能分析和优化的好处及其对训练速度和成本的潜在影响。
·2023-08-30 00:35

Face X1人脸识别一体机

六核64位处理器板载六核64位”服务器级”处理器RK3399，芯片性能强悍，主频高达1.8GHz，集成四核Mali-T860GPU，支持多格式视频编解码，处理性能更出色。
暴走的阿Sai·2023-08-30 00:17

腾讯云服务器价格表大全_轻量服务器_CVM云服务器报价明细

腾讯云服务器租用费用表：轻量应用服务器2核2G4M带宽112元一年，540元三年、2核4G5M带宽218元一年，2核4G5M带宽756元三年、云服务器CVMS5实例2核2G配置280.8元一年、GPU服务器
gla2018·2023-08-29 22:14

【记录】报错CUDA error: no kernel image is available for execution on the device

在安装pytorch的时候，如果服务器上有GPU，不能直接使用pipinstallpytorch==x.x或condainstallpytorch==1.7.1torchvision==0.8.2torchaudio
__一条秋刀鱼·2023-08-29 22:26

最近流传出来的计算机视觉CV视频课程

3：现代深度学习的典型例子.mp4│任务4：深度学习在计算机视觉中的应用.mp4│任务5：深度学习的总结.mp4│任务6：开发环境的配置,Python,Numpy,Keras入门教程.mp4│任务7：GPU
globals_11de·2023-08-29 21:21

机器学习笔记 - 基于OpenMMLab在自定义数据集上训练RTMDet网络

它在COCO上实现了52.8%的AP，在NVIDIA3090GPU上实现了300+FPS，使其成为当前号称最快、最准确的目标检测器之一。RTMDet与其他实时物体检测器的对比。
坐望云起·2023-08-29 19:29

一步到位，详解 Milvus 2.3

Milvus2.3版本的更新包括：支持GPU、支持Arm64、QueryNode重构，Upsert、ScaNN索引、Iterator接口等九大新功能，同时在性能、稳定性、可运维性等方面，都有很大提升。
·2023-08-29 18:17

动画渲染：吃显卡还是CPU？

特别是在选择使用显卡（GPU）还是中央处理器（CPU）进行渲染时，很多人会感到困惑。本篇文章将为你解答这个问题，并帮助你了解何时应该使用显卡渲染，何时应该使用CPU渲染。
·2023-08-29 17:46

轻量级目标检测模型NanoDet-Plus微调、部署（保姆级教学）

其主要特点是超轻量：模型文件仅980KB(INT8)、1.8MB(FP16)超快：移动ARMCPU上97fps（10.23ms）高精度：高达[email protected]:0.95，并且在CPU上仍然实时训练友好：GPU
羽星_s·2023-08-29 16:38

利用MMSegmentation微调Mask2Former模型

前言本文介绍了专用于语义分隔模型的python库mmsegmentation，github项目地址，运行环境为Kagglenotebook，GPU为P100针对环境配置、预训练模型推理、在西瓜数据集上微调新
羽星_s·2023-08-29 16:08

WebGL着色器快速教程

为了加快速度，我想尽可能降低到最低水平，并使用WebGL和着色器实际编写可以直接在GPU上运行的代码。我一直想了解着
新缸中之脑·2023-08-29 15:17

带你快速入门webgl与shader着色器渲染基础

WebGL在电脑的GPU中运行。因此你需要使用能够在GPU上运行的代码。这样的代码需要提供成对的
Shopee_Rex·2023-08-29 15:17

猫狗大战 Tensorflow 实现

importosimportpathlibimportshutilimportrandomimporttensorflowastf#%%tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0'#useGPUwithID
牛牪犇_9c01·2023-08-29 14:33

GPU版本pytorch（Cuda12.1）安装教程

我们通过Pytorch官网安装torch的时候，会发现常常由于网速问题安装不成功，下面提供一种简单的方法可以成功安装Cuda12.1，亲测有效。目录一、常规方法二、有效方法2.1创建并激活虚拟环境2.2添加清华源2.3安装torch一、常规方法通过Pytorch官网安装torch，网址链接如下：PyTorch会发现安装速度非常慢，而且很容易失败。二、有效方法2.1创建并激活虚拟环境创建虚拟环境co
Dr.sky_·2023-08-29 13:27

2023年ubuntu安装GPU版本docker详细步骤

1安装显卡驱动,版本应与内核版本相同。从仓库一条命令安装所有驱动，不成功用自带的软件与更新安装。sudoubuntu-driversautoinstall2安装dockerengine,才发现现在有桌面版，应该很好用，但是没用过，还是选择dockerengine,更新太快了，docker已经18.04起了，官网安装地址InstallDockerEngineonUbuntu|DockerDocume
诗诗大猪蹄儿·2023-08-29 12:03

IMX6ULL LCD驱动(一)

本小节来分析Linux内核中的LCD框架,只分析基于RGB接口的LCD框架,如果是涉及GPU的那就比较复杂了,有过应用层对LCD操作的应该知道,上层应用是通过一些Ioctl函数操作/dev/fbxxx,
Amu@123·2023-08-29 12:18

Linux服务器安装anaconda和pytorch

repo.anaconda.com/archive/注意尽量安装最新版本Linux服务器安装pytorch参考链接:在anaconda环境中使用conda命令安装cuda、cudnn、tensorflow（-gpu
lankou~·2023-08-29 11:33

win10安装pytorch GPU

我记得以前安装过深度学习库GPU版本，需要安装cuda什么的，翻了下还真写过一篇win10安装tensorflow的文章，但是流程不止不详细，还不清晰。
相国·2023-08-29 10:59

Windows环境部署安装Chatglm2-6B-int4

几个步骤：1.安装pytorch-gpu,这个可以看下前一个博客：win10安装pytorchGPU_相国的博客-CSDN博客2.下载chatglm2的源码
相国·2023-08-29 10:59

Tensorflow模型压缩及调用

1.使用saver将学习的checkpoint导出成pbimportosos.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']='0'#设置可用的GPUimporttensorflowastf
桃花庵煮·2023-08-29 09:39

【apollo】执行命令记录

apollo目录：bashdocker/scripts/dev_start.sh-lbashdocker/scripts/dev_into.sh2.编译apollobashapollo.shbuild_opt_gpubashsc
猎猎长风·2023-08-29 09:24

Jetson（Ubuntu20.04）安装opencv4.6.0，realsense相机驱动,ros,‘VINS-Fusion-gpu‘步骤记录（前人填坑后人尽量不摔）

JETSONXaviernx核心模组（ubuntu20.04）+RTSO-6002e载板准备工作：（1）安装jetpack5.1.1和Jetpack组件（cuda等）（2）安装ros主页|鱼香ROS(fishros.org.cn)（3）安装ceres1.14.0Ubuntu20.04安装Ceres1.14.0（4）安装opencv4.6.0(5)安装realsensehttps://blog.cs
无证驾驶梁嗖嗖·2023-08-29 06:30

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

使用docker19.03运行gpu程序时，会报错docker:Errorresponsefromdaemon:couldnotselectdevicedriver""withcapabilities:
lxygwqfqsgctys·2023-08-29 04:01

【Tensorflow】指定GPU训练

以下假设使用第3块GPU训练1.在代码中添加第一种方法：tf.device(‘/gpu:2’)第二种方法：importosos.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’]=’2’如果要指定
sdbhewfoqi·2023-08-29 03:04

【Tensorflow】tf查看是否使用gpu

1、tf.test.is_gpu_available(cuda_only=False,min_cuda_compute_capability=None)#简化一点print("is_gpu:",tf.test.is_gpu_available
sdbhewfoqi·2023-08-29 03:33

【Pytorch】CUDA error: no kernel image is available for execution on the device

记录一下pytorch安装的cuda版本和GPUcuda不一致的解决。
sdbhewfoqi·2023-08-29 03:03

Ubuntu20.04+python3.8.13+cuda11.2+tensorflow-gpu2.10+pytorch1.10（ubuntu18.04系统奔溃，重新安装环境经验）

conda4.14.0tensorflow环境Python3.8.13+cuda11.2+tensorflow-gpu2.10.0+keras2.10.0pytorch环境python3.8.13+cudatoolkit11.3
weixin_52863494·2023-08-29 02:33

Jetson Xavier NX安装torch环境

设备简介JetsonXavierNX是一款具有强大计算能力的AI处理器，它采用了NVIDIA的Turing架构和VoltaGPU架构，可以实现高性能的深度学习和推理任务。
zoetu·2023-08-29 01:06

李沐-动手学习深度学习（预备知识）

，也就是张量（tensor），所有的深度学习框架，它的张量类（比如TensorFlow中的Tensor）都与Numpy中的ndarray类似，但不同的是，深度学习框架会比ndarray多一些重要功能：GPU
麻辣香郭诶·2023-08-29 00:05

有关于pytorch模型训练的可复现性

pytorch等等）,下面这段代码是笔者一直在用的：defseed_torch(seed=42,deter=False):'''`deter`meansusedeterministicalgorithmsforGPUtrainingreprodu
Reza.·2023-08-29 00:42

2023java面试深入探析Nginx的处理流程

推荐阅读AI文本OCR识别最佳实践AIGamma一键生成PPT工具直达链接玩转cloudStudio在线编码神器玩转GPUAI绘画、AI讲话、翻译,GPU点亮AI想象空间资源分享史上最全文档AI绘画stablediffusion
KK_crazy·2023-08-28 21:28

HLS 后端示例

更多TVM中文文档可访问→ApacheTVM是一个端到端的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。
HyperAI超神经·2023-08-28 20:20

Triton Inference Server

性能分析例子中文博客介绍关于服务器延迟，并发性，并发度，吞吐量经典讲解clientpyexamples用于模型仓库管理，性能测试工具1、性能监测，优化ModelAnalyzersection帮助你了解model的GPU
The Straggling Crow·2023-08-28 19:15
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