cuda高斯滤波第29页

transformer之KV Cache

importnumpyasnpimporttimeimporttorchfromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizerNAME_OR_PATH=r'***************'device="cuda"iftorch.cuda.is_available

Takoony·2023-11-24 04:24

实验室管理多个cuda环境，优雅实现多个cuda共存，解决nvcc –V查看的cuda版本不是软链接的cuda对应的

多个cuda共存，解决nvcc–V查看的cuda版本不是软链接的cuda对应的发现问题解决问题*修改环境变量PATH流程1.查看当前nvcc–V指向哪里的nvcc2.查找原因，为什么没有指向软链接好的地方

--believe·2023-11-24 03:55

配置环境-insightface-torch

1.创建环境：condacreate-ninsightface2python=3.82.安装pytorch:我的cuda是11.3然后进入pytorch官网查找对应cuda版本pytorch安装建议使用

油豆皮·2023-11-24 00:47

PaddlePaddle教学

PaddlePaddle教学项目描述数据集介绍项目要求数据准备环境配置/安装PaddlePaddle介绍Paddle中张量以及张量和numpy数组之间的转换`paddle.reshape()``广播语义`计算图CUDA

一条大蟒蛇6666·2023-11-23 21:23

NVIDIA 驱动和CUDA下载官网地址

lang=cnNVIDIACUDA下载官网地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

qq_36265860·2023-11-23 19:26

CUTLASS 1.3.3中的 Volta884_h884gemm

CUTLASS是CUDAC++模板抽象的集合，用于在CUDA内的所有级别和规模上实现高性能矩阵-矩阵乘法(GEMM)和相关计算。它采用了类似于cuBLAS和cuDNN中实现的分层分解和数据移动策略。

图波列夫·2023-11-23 16:22

Programming Tensor Cores: NATIVE VOLTA TENSOR CORES WITH CUTLASS

NATIVEVOLTATENSORCORESWITHCUTLASS源自于GTCSiliconValley-2019:cuTENSOR:High-performanceTensorOperationsinCUDA

图波列夫·2023-11-23 16:15

linux 启用GPU训练前，系统配置，CUDA、CUDAnn、NVIADIA配置。

cannotimportname'transpose_shape'from'keras.utils.generic_utils'(/root/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/keras/utils/generic_utils.py)基于CentOS7.5系统，我已经安装了CUDA10

风电猿·2023-11-23 16:04

nvcc版本切换可执行文件，比如将cuda10.0切换为cuda11.3

首先需要确保nvcc软链接指向/usr/local/cudaroot@I15bbb9c6ae00901c37:~#whichnvcc/usr/local/cuda/bin/nvcc正式脚本#!

LuH1124·2023-11-23 15:14

TensorRT6

articles/7f4b25ce/主要通过合并层和降低精度实现加速以inception结构为例,将conv,bias,relu串行融合成一个CBR模块,另外相同结构但参数不同的并行结构也会进行合并,从而减少CUDA

D_Major·2023-11-23 14:11

图像平滑处理

文章目录1.平滑处理2.图像滤波与滤波器3.滤波分类3.1方框滤波--BoxBlur函数3.2均值滤波3.3高斯滤波3.4中值滤波3.5双边滤波器1.平滑处理平滑处理也成模糊处理，是一种简单且使用频率很高的图像处理方法

不一样的等待12305·2023-11-23 12:57

关于高斯滤波器的核参数获取

转自https://blog.csdn.net/likezhaobin/article/details/68350491、图像滤波在三维计算机视觉领域，通常对于二维图像的特征抽取是很关键的第一步，这主要包括抽取二维图像上的边缘、角点、纹理等。通常从这些被称为基元图的组成部分中，我们可以提取图像的以下特征：1）不同物体边缘成像所带来的灰度跃变；2）物体不同材料或者不同颜色组成部分之间的分界线会产生灰

hjxu2016·2023-11-23 12:52

deepin 15.7 cuda9 pytorch深度学习GPU环境搭建

环境配置----------------------------------------deepin15.7cuda9python3.6pytorch1.0.1---------------------

和苹果·2023-11-23 11:19

tf模型在C++部署

tensorflow训练好的模型使用ONNXRuntime在C++部署tf模型转onnx使用tf2onnx,在前面的文章有讲到c++调用tf.keras的模型.环境ubuntu20.04cuda11.6cudnn8.2.4

wp133716·2023-11-23 10:41

halcon边缘提取和检测常用方法

boundary，gen_contour_region_xld4、根据自己的需求提取需要的初步轮廓5、将初步提取的初步轮廓进行膨胀操作6、将膨胀后的区域和原图进行减操作（在这步之前有可能需要对原图进行高斯滤波

水瓶小鱼·2023-11-23 09:05

【深度学习】Python快捷调用InsightFace人脸检测，纯ONNX推理

模型选择：https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/python-package#model-zooonnxruntime的GPU对应CUDA

XD742971636·2023-11-23 08:57

[fix] libc10_cuda.so: undefined symbol: cudaMemPoolSetAttribute, version libcudart.so.11.0

这里写自定义目录标题问题描述解决办法问题描述condaclone一个环境后,importtorch的时候报错:torch/lib/libc10_cuda.so:undefinedsymbol:cudaMemPoolSetAttribute

月夜长影·2023-11-23 06:12

pytorch 学习笔记——变量和数据类型

a.type()type(a)isinstance(a,torch.FloatTensor)//True同一个tensor部署在CPU和GPU上是不同的In[21]:isinstance(data,torch.cuda.DoubleTensor

Env1sage·2023-11-23 06:10

使用CUDA计算GPU的理论显存带宽

文章目录一、显存带宽和理论显存带宽1.显存带宽2.理论显存带宽1）计算公式2）举例二、利用CUDA计算理论显存带宽一、显存带宽和理论显存带宽1.显存带宽显存带宽是指显存和GPU计算单元之间的数据传输速率

不喜欢打篮球的厨师不是好程序员·2023-11-23 05:57

MFC项目添加CUDA支持

文章目录前言一、开启项目CUDA支持二、链接CUDA库三、链接cu文件前言我目前的项目状况是：拥有一个MFC项目；拥有现成的.cuh文件和.cu文件。

不喜欢打篮球的厨师不是好程序员·2023-11-23 05:57

python -opencv 中值滤波，均值滤波，高斯滤波实战

python-opencv中值滤波，均值滤波，高斯滤波实战cv2.blur-均值滤波cv2.medianBlur-中值滤波cv2.GaussianBlur-高斯滤波直接看代码吧，代码很简单：importcopyimportmathimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibasmplimportnumpyasnpimportosimportcv2defc

Mr Gao·2023-11-23 05:56

编译 CUDA加速的 OpenCV-4.8.0 版本

文章目录前言一、编译环境二、前期准备三、CMake编译四、VS编译OpenCV.sln五、问题前言由于项目需要用上CUDA加速的OpenCV，编译时也踩了不少坑，所以这里记录一下。

不喜欢打篮球的厨师不是好程序员·2023-11-23 05:23

深度学习Pytorch代码相关总结

GPU训练：为防止出现OS中无WORLD_SIZE、RANK、LOCAL_RANK、MASTER_ADDR、MASTER_PORT字段，及init_process_group卡死，需要使用命令行拉起进程：CUDA

lybllybl·2023-11-23 04:21

GPU和CPU计算上的精度差异

本代码可以在我的github中找到为了清楚演示具体的差异，抽象出如下简单的代码片段：示例简单看一个例子，看看其在cuda和cpu下的计算表现1.cuda下的矩阵乘法可以看到GPU下的计算：很显然的二

LawsonAbs·2023-11-23 03:01

极智开发 | CUDA Memory内存模型

欢迎关注我的公众号[极智视界]，获取我的更多经验分享大家好，我是极智视界，本文分享一下CUDAMemory内存模型。

极智视界·2023-11-23 03:22

极智开发 | 谈谈 cuda 线程束与内存模型

欢迎关注我的公众号[极智视界]，获取我的更多学习笔记大家好，我是极智视界，本文谈谈cuda线程束与内存模型。

极智视界·2023-11-23 03:51

极智开发 | CUDA Compiler NVCC编译流程

欢迎关注我的公众号[极智视界]，获取我的更多经验分享大家好，我是极智视界，本文分享一下CUDACompilerNVCC编译流程。

极智视界·2023-11-23 03:48

PyTorch【1】PyTorch的安装

一.安装适合的CUDA与CUDNN安装教程:安装CUDA和CUDNN二.安装torchtorchvisiontorchaudio进入PyTorch官方网站网站，查看符合cuda版本的安装命令。

Acewh·2023-11-23 00:50

pytorch下载离线包的网址

下载地址：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html安装GPU版本需要安装：torch、torchvision、注意版本需要对应上格式：适用cuda

默凉·2023-11-22 22:39

问题解决：Ubuntu18.04下nvcc -V指令可用，/usr/local/下却没有cuda文件夹，原因分析及卸载方法

问题描述今天要运行一个程序，需要CUDA版本高于10.0，我的电脑无法运行，于是开始检查首先使用nvidia-smi与nvcc-V指令能够看出来，当前显卡驱动适合的CUDA版本为12.1，而本机安装的版本是

sagima_sdu·2023-11-22 22:18

ubuntu cuda 挂起后唤醒不起作用

https://forums.fast.ai/t/cuda-lib-not-working-after-suspend-on-ubuntu-16-04/3546sudonvidia-smi-pmENABLEDsudonvidia-smi-cEXCLUSIVE_PROCESS

AbeLiu小亮·2023-11-22 20:35

Nvidia DALI python库安装

默认pypi源中的nvidia-dali-cuda110包是无效的，需要添加nvidia的源如果没有添加nvidia的源，直接安装，会提示先安装nvidia-pyindexpipinstallnvidia-pyindex

gbstack08·2023-11-22 17:22

Win10 yolov5环境搭建、打包及问题解决

安装方法是先看自己电脑的cuda版本和python版本，然后在pytorch官网查找适配的pytorch

zbliquan·2023-11-22 16:52

YOLOv5 环境搭建

YOLOv5环境搭建flyfish环境Ubuntu20.04驱动、CUDAToolkit、cuDNN、PyTorch版本对应1NVIDIA驱动安装在[附加驱动界]面安装驱动时，需要输入安全密码，需要记下

文野历笑生·2023-11-22 16:16

解决：python -c 'from caffe2.python import core' 2>/dev/null && echo "Success" || echo "Failure" 中Fa...

&&echo"Success"||echo"Failure"Failure2.python-c'fromcaffe2.pythonimportworkspace;print(workspace.NumCudaDevices

Gracie丹妮·2023-11-22 16:55

深度学习环境配置（anaconda+pytorch+cuda）

简要地汇总了一下配置环境所所用到的教程首先要看好自己要执行代码里，所要求的对应版本需求，再根据具体需求进行下载安装（版本一定要对应，否则就会出现很多错误）前言本文是Ubuntu22.04.2LTS基于linux系统下（一）Anaconda安装教程https://blog.csdn.net/sonapingo/article/details/124165317?ops_request_misc=&r

伍六琪·2023-11-22 14:49

超简单的深度学习环境配置Anaconda+Pytorch+Pycharm+CUDA

文章目录前言一、安装环境介绍1.安装Anaconda2.安装PyTorch3.配置PyCharm二、详细安装流程1.Anaconda2.PyTorch3.配置Pycharm问题问题一：问题二：前言在学习深度学习，目标检测这些人工智能领域的东西时，绕不开一个东西就是PyTorch。这篇博客就是关于的这个环境的配置，最主要的就是讲一下在配置过程中遇到的问题。一、安装环境介绍1.安装Anaconda安装

王赤脚·2023-11-22 14:48

配置anaconda+CUDA+cudnn+pycharm深度学习环境

配置anaconda+CUDA+cudnn+pycharm深度学习环境使用anaconda配置pycharm虚拟环境使用anaconda配置pycharm虚拟环境为什么要使用anaconda配置虚拟环境

三省斋主·2023-11-22 14:17

Window 10搭建AI绘画平台-stable-diffusion-webui

2，Pytorch&&CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloper安装CUDA，下载如下部署电脑截图的对应版本。安装Pytorch。

Tami-天天向上·2023-11-22 14:45

深度学习环境配置(Anaconda+pytorch+pycharm+cuda)

NVIDIA驱动安装首先查看电脑的显卡版本，步骤为：此电脑右击-->管理-->设备管理器-->显示适配器。就可以看到电脑显卡的版本了。然后按照电脑信息，到地址去安装相应的驱动，Notebooks是笔记本的意思，然后下载即可；安装完之后，按win+r打开命令行窗口，输入以下命令:Anaconda环境的安装与配置具体详细的可以参考这一篇:Anaconda安装与配置-CSDN博客Pytorch环境安装如

ros275229·2023-11-22 14:03

深度学习知识点

深度学习过程data=[]fori,dinenumerate(data):image,label=dimage,label=image.cuda(),label.cuda()img=net(image)

yzZ_here·2023-11-22 13:09

opencv-图像金字塔

高斯金字塔（GaussianPyramid）：高斯金字塔是通过使用高斯滤波和降采样（缩小）操作构建的。每一层的图像都是前一层图像的一部分。

普通研究者·2023-11-22 12:48

新服务器Ubuntu20.04远程配置NVIDIA显卡驱动+任意CUDA+cuDNN教程

1显卡驱动可以在N卡官网寻找驱动>DownloadDrivers或者直接使用apt安装，先选择我们需要安装的显卡驱动，输入命令ubuntu-driversdevices结果显示：新版本的Ubuntu不需要nouveau等操作，直接按上面建议的安装（可以看到有一个recommened）sudoaptinstallnvidia-driver-450或者：sudoubuntu-driversautoin

绿绿调代码中·2023-11-22 11:50

【高性能计算】CUDA，OpenCL，FPGA 加速，MPI

OpenCLOpenCL（OpenComputingLanguage）是一种跨平台的GPU加速技术，由KhronosGroup开发。OpenCL允许开发人员在不同的硬件平台上编写并行计算应用程序。OpenCL使用C语言的子集来编写应用程序，并提供了一组API，可以访问GPU硬件，包括GPU内存，OpenCL核心和OpenCL函数库。OpenCL支持多种硬件平台，包括NVIDIA，AMD和Intel

人工智·2023-11-22 07:40

pytorch中.to(device) 和.cuda()的区别

函数原型如下：defcuda(self:T,device:Optional[Union[int,device]]=None)->T:returnself.

智慧医疗探索者·2023-11-22 07:27

【Shell脚本1】gpu节点剩余资源统计脚本

/bin/bashgpu_node=`kubectlgetnode--show-labels|grepcuda=11.2|awk'{print$1}'`real_gpu_core_free=0real_gpu_mem_free

白幽幽白·2023-11-22 06:41

Ubuntu下opencv编译总结

Ubuntu安装依赖项 cuda、cudnn等安装这里就不说了，主要为通过终端执行的相关依赖项安装指令，参考链接： ubuntu18.04编译opencv3.4.3withpython3.6cuda9.2gdal

永恒_一瞬·2023-11-22 04:42

使用Pytorch测试cuda设备的性能（单卡或多卡并行）

以下CUDA设备泛指NVIDIA显卡或启用ROCm的AMD显卡测试环境：DistributorID:UbuntuDescription:Ubuntu22.04.3LTSRelease:22.04Codename

木法星人·2023-11-22 03:28

错误 NVIDIA-SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA driver. 解决方案

服务器重启了，当我再次跑实验时，发现cuda不可用，于是输入nvidia-smi才发现了一个错误，如下：NVIDIA-SMIhasfailedbecauseitcouldn’tcommunicatewiththeNVIDIAdriver

追梦Hocking·2023-11-22 03:40

cuda学习笔记

cuda学习笔记标签（空格分隔）：学习笔记一、学习平台1.1学习平台搭建与学习平台基本信息1.1.1学习平台搭建此篇文档的整理基于nvidia公司出品的GeForceGTX950GPU，在电脑主机当中安装好独立显卡之后

liu_matthew·2023-11-22 00:30

推荐频道

cuda高斯滤波