可以在待安装的源码目录下使用命令./configure –help可以输出详细的选项列表。 其中有一个通用的选项，叫做–prefix选项，目的是配置安装目录。...另外，使用–prefix选项的另一个好处是方便卸载软件或移植软件。当某个安装的软件不再需要时，只须简单的删除该安装目录，就可以把软件卸载得干干净净。...比如我自己做过的一个linux内核的编译过程测试，使用不同的参数编译的时间如下： 用make：40分16秒； 用make -j4：23分16秒； 用make -j8：22分59秒； 另外，这个方案不是完全没有弊端的...于是，我建议你，最好养成一个习惯，每次在“make install”的命令前加上sudo的权限，如下： sudo make install1 四、程序的卸载 当然，要卸载程序，也可以在原来的make目录下用一次...里面有安装的所有东西的路径，使用下述命令逐个删除它们即可。
由此我们有几个问题： 移动模型到GPU这个动作的背后究竟做了哪些操作？ 如何在 CPU 之上调用 GPU 操作？ 如何在 CPU，GPU 操作之间无缝切换？ 是否需要把损失函数移动到 GPU 之上？...代码中实际就是使用 self._apply 来调用 cuda(device)。...主机代码（Host Code）：在 CPU 上执行的部份，使用Linux（GNU gcc）和Windows（Microsoft Visual C）编译器来编译。...设备代码（Device Code）：在GPU上执行的部份，使用 NVIDIA NVCC 编译器来编译。大致可以认为 CUDA C工作对象是GPU及GPU上内存（也叫设备内存）。...由示例代码可以知道，只要调用了 cuda 函数把模型移动到 GPU 之上，我们就可以使用 CUDA global 核函数在GPU上进行并行运算。
这是个很严峻的问题，每次跑代码，内存就炸了，gpu还没开始用呢，看一些博客上是这样说的： 方法一： import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"#...这里的数字代表第几块显卡 查看有几块显卡及显卡的使用情况可以用命令 nvidia-smi 但是，我试了一下，不太ok。...方法二： 卸载cpu版本的tensorflow，重新安装gpu版本的 好不容易装上的，如果可以用其他的方法，那么我还是想试一下的。...方法三： 正在探讨中，找到了再补充在这个博客中 还有一个很有意思的是，你怎么知道你的某个环境用的是cpu还是gpu： 我引用一下，原文出自https://blog.csdn.net/weixin_37251044.../job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU
NVIDIA GPU 包含一个或多个基于硬件的解码器和编码器，其独立于CUDA内核，可为多种流行的编解码器提供完全加速的基于硬件的视频解码和编码。解码/编码卸载后，其图形引擎和CPU还可进行其他操作。...而启用GPU加速的前提是正确编译FFMPEG源码，这个问题一直困惑着不少小伙伴。本文将为你解决这个疑问，一步步搞定在GPU云服务器上编译最新稳定版本的FFMPEG。...至此，我们的编译过程就顺利完成啦！ 0x05 小结 至此，相信你已熟悉掌握了在腾讯云GPU云服务器上编译FFMPEG源码操作流程以及常见的踩坑点，是不是感觉信心满满呢？...快去创建一台GPU实例，体验一下视频转码加速提升的快感吧~ 0x06 参考资料 腾讯云服务器CVM FFMPEG官网Release版本下载 如何用GPU加速ffmpeg视频编码 云+社区【文章】GPU...云服务器(驱动篇) 云+社区【视频】如何搭建云上AI训练环境 云+社区【文章】GPU实例上搭建Jupyter深度学习环境 https://developer.nvidia.com/nvidia-video-codec-sdk
Dear，大家好，我是“前端小鑫同学”，长期从事前端开发，安卓开发，热衷技术，在编程路上越走越远～ 通常在编写完TypeScript代码以后总是需要通过其内置的CLI来编译为JavaScript...下面就来探索一下如何实现类似ts-node可以直接执行TypeScript的功能吧。 前提概要： 1....任务拆解： 如何让Node认识Ts文件； 如何让Ts文件变为Js文件。...如何识别ts文件： module中如何识别js文件： Module..../index.ts') 将TypeScript代码转义为JavaScript代码，下图为Ts Compiler API的Wiki内容截图提供了最简单的实现API： const ts = require
1.2、如何简单的实现动态编译 创建一个 JavaCompiler 对象，该对象用于编译 Java 源代码。 创建一个 DiagnosticCollector 对象，该对象用于收集编译时的诊断信息。...下面是一个简单的示例，演示如何使用动态编译： public class DynamicCompiler { public static void main(String[] args) throws...Compilation was successful. 2、如何结合 springboot 项目使用 上面展示了如何简单使用 Java 的动态编译功能，但是在日常项目开发中，会面对更多的场景。...结合前言中我所遇到的问题，我简单的给大家介绍下我在项目中是如何使用 Java 的动态编译功能来解决我所遇到的问题的。...2.1、动态编译在项目中遇到的问题 2.1.1、必须重写类加载器新编译的代码才能生效 在 Java 中使用动态编译功能时，重写类加载器是必要的。
正文 用 GPU.js 使你的应用程序快 10 倍。 作为开发者，我们总是寻找机会来提高应用程序的性能。当涉及到网络应用时，我们主要在代码中进行这些改进。...但是，你有没有想过将 GPU 的力量结合到你的网络应用中来提高性能？ 本文将向你介绍一个名为 GPU.js 的 JavaScript 加速库，并告诉你如何改进复杂的计算。...它承担着将 JavaScript 自动转译为着色器语言的责任，并对它们进行编译。 如果设备中没有 GPU，它可以退回到普通的 JavaScript 引擎。...所有这些东西加在一起，我不认为有理由不使用 GPU.js。因此，让我们看看如何开始使用它。 ---- 如何设置 GPU.js？ 为您的项目安装 GPU.js 与其他的 JavaScript 库类似。...const exampleKernel = gpu.createKernel(function() { ... }, settings); 上面的代码样本显示了一个 GPU.js 函数的基本结构
gpu卡信息，并且能做到隔离。...gpu相关知识，显卡，显卡驱动，cuda，cudnn关系 1、显卡（GPU） GPU，主流是NVIDIA的GPU，深度学习本身需要大量计算。...GPU的并行计算能力，在过去几年里恰当地满足了深度学习的需求。AMD的GPU基本没有什么支持，使用比较少。 2、显卡驱动 没有显卡驱动，就不能识别GPU硬件，不能调用其计算资源。...注意：NVIDIA的显卡驱动器与CUDA并不是一一对应的，但是有些兼容性问题需要注意： 1565836984_73_w1676_h796.png 容器（docker）内使用GPU卡步骤说明： ...nvidia.com/gpu: "8"
平常使用的过程中经常将其简写成np，在这里安装的时候不能简写，只能用numpy。...4.如果想要卸载这个包也很简单，输入pip uninstall sklearn 注意，运行到出现图中倒数第二行时会需要你输入y或n。如果确定卸载，就输入y，回车即可。结果显示成功卸载。
OpenGL / WebGL使我们能够在没有安装CUDA的环境中利用GPU。目前，这是在浏览器中使用GPU的唯一方式。...那么使用WebGL的TVM有什么独特之处？最大的区别是TVM中的操作内核是自动编译的，而不是人工编译的。如图2所示，TVM使用统一的AST定义内核，并将其编译为不同平台上的代码。 ?...你不需要知道如何编写GLSL代码来向WebGL添加新的操作系统内核！ Benchmark 这里，我们为一个典型的工作负载执行基准测试：使用resnet18进行图像分类。...WebGL：glue code被编译为LLVM，并使用Emscripten转换为JavaScript。设备代码被编译为WebGL。我们在Firefox上执行模型。...我们在基于FPGA的通用加速器上对TVM进行评估，提供关于如何最优适应特定加速器的具体案例。 我们的编译器可以生成可部署的代码，其性能可与当前最优的库相媲美，并且可适应新的专用加速器后端。 ?
命令行指定显卡GPU运行python脚本 在大型机构分配的服务器集群中，需要使用GPU的程序默认都会在第一张卡上进行，如果第一张卡倍别人占用或者显存不够的情况下，程序就会报错说没有显存容量，所以能够合理地利用...1、指定使用GPU0运行脚本（默认是第一张显卡, 0代表第一张显卡的id,其他的以此类推） 第一种方式： CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python ***.py 第二种方式：在python...2、指定使用多张显卡运行脚本 在GPU的id为0和1的两张显卡上运行***.py程序： CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python ***.py 3、在单张显卡的情况下开启多个进程运行脚本...2、隔一秒查看GPU状态： watch -n 1 nvidia-smi 使用指定gpu运行代码 一、前提 1、在命令行使用nvidia-smi查看gpu设备情况，当存在空闲设备时才能用，否则会出现运行内存不够出错的情况...import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,2,3" # 注意：这两行代码必须在文件的最开头，在加载各种包之前 四、如何使用 在python文件中
当然 TypeScript 的代码一般来说是要编译成标准的 JavaScript 代码这样它才能在浏览器和 Node.js 环境中运行。...四月份发布的TypeScript 2.3支持通过注释中的类型说明来对原生 JavaScript 代码进行近代分析。您可以使用类 JSDoc 语法来描述函数功能并添加类型信息。...在注释中使用类型注释的 JavaScript 比编写实际的 TypeScript 代码要简洁得多，它在任何地方都可以工作，它去除了对于编译的需要，并且使得 TypeScript 工具完全是可选的。...以下示例将为我们示范如何对一个两个参数并有返回值的函数进行类型描述： // @ts-check /** * @param {number} a * @param {number} b * @return...不需要编译安装，你甚至不需要一个 TypeScript 的配置文件，只需将注释添加到任何需要检测的 JavaScript 代码中即可。如果您尝试使用与指定类型不匹配的参数调用函数，编辑器将显示警告。
要将 GPU 与 Docker 结合使用，请首先将NVIDIA Container Toolkit[1]添加到您的主机。这集成到 Docker 引擎中以自动配置您的容器以支持 GPU。...使用 GPU 访问启动容器 由于默认情况下 Docker 不提供您系统的 GPU，您需要创建带有--gpus硬件标志的容器以显示。您可以指定要启用的特定设备或使用all关键字。...然后，您可以使用常规 Dockerfile 指令来安装您的编程语言、复制源代码并配置您的应用程序。它消除了手动 GPU 设置步骤的复杂性。...注意 Dockerfile 末尾的环境变量——这些定义了使用你的镜像的容器如何与 NVIDIA Container Runtime 集成： ENV NVIDIA_VISIBLE_DEVICES all...它是如何工作的？ NVIDIA Container Toolkit 是一个包的集合，它们将容器运行时（如 Docker）与主机上 NVIDIA 驱动程序的接口包装在一起。
导 读 本文将详细介绍如何使用CMake编译OpenCV4.8 CUDA版本并给出Demo演示，方便大家学习使用。 CMake编译详细步骤 废话不多说，直接进入正题！...【5】VS编译生成依赖项 打开OpenCV.sln，编译INSTALL，然后右键仅用于项目--仅生成INSTALL 下面是生成后的文件，opencv_world480.dll文件1.06G...正常： OpenCV CUDA编程实例 当使用C++ OpenCV和CUDA编写代码时，一般的步骤如下： 【1】包含必要的头文件：首先，包含相关的头文件，以便使用OpenCV和CUDA库。...：如果计划在CUDA上执行加速操作，则需要在GPU上为图像或视频分配内存，并将数据从主机内存复制到设备内存。...cv::imshow("Result", result); cv::waitKey(0); cv::destroyAllWindows(); 这些是一般的步骤，具体的代码实现和操作可能会根据需要有所不同
[开发技巧]·PyTorch如何使用GPU加速（CPU与GPU数据的相互转换） 配合本文推荐阅读：PyTorch中Numpy，Tensor与Variable深入理解与转换技巧 1.问题描述 在进行深度学习开发时...本文在数据存储的层面上，帮大家解析一下CPU与GPU数据的相互转换。让大家可以掌握PyTorch使用GPU加速的技巧。...2.原理讲解 使用GPU之前我需要安装PyTorch的GPU版本，建议使用conda安装，官方教程地址 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0...-c pytorch 检测是否可以使用GPU，使用一个全局变量use_gpu，便于后面操作使用 use_gpu = torch.cuda.is_available() 可以使用GPU，use_gpu的值为...当可以使用GPU，我们不想使用，可以直接赋值use_gpu = False 我们在进行转换时，需要把数据，网络，与损失函数转换到GPU上 1.构建网络时，把网络，与损失函数转换到GPU上 model =
参考： https://medium.com/deep-learning-turkey/google-colab-free-gpu-tutorial-e113627b9f5d https://blog.csdn.net...新建或上传ipnb文件，并用Colaboratory打开 然后再修改->笔记本设置中可以更改py文件类型以及GPU、TPU加速 image.png 此时你已经可以使用GPU畅快的运行代码了...建立文件与google drive关联 由于每次打开文件后台资源都是随机分配的，在运行代码之后一定要记得将结果保存。...ls命令查看路径是否正确 之后就可以尽情使用啦
TAT：https://cloud.tencent.com/document/product/1340图片.png基础网络windows不要使用TAT，腾讯云发过通知，基础网络要有计划地下线了基础网络下线公告...4227/4231，端口耗尽的直接后果就是网络不通，临时解决办法：netsh int ipv4 set dynamicport tcp start=5001 num=60535 治标不治本，关键还是要卸载...TAT解决方案：管理员身份cmd命令行执行这几句命令卸载TATsc.exe stop tatsvcsc.exe delete tatsvcwmic process where name='tat_agent.exe
Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 GPU是一种专门的处理器，对于加速高度并行化的计算密集型工作负载效果非常明显...对于docker定制可以参考Fayson以前的文章《如何基于CDSW基础镜像定制Docker》和《如何在CDSW中定制Docker镜像》。...pip3 install tensorflow-gpu （可左右滑动） 3.安装后需要重启会话，是一个已知的bug，只针对TensorFlow。 4.使用以下示例代码创建一个新文件。...代码首先执行乘法操作并打印会话输出，其中会涉及用于计算的GPU。该示例的后半部分列出了该引擎的所有可用GPU。...CDSW基础镜像定制Docker》 《如何在CDSW中定制Docker镜像》 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。
前言 在《如何避免别人反编译我们的 Python .exe 程序》一文中我们介绍了两种给我们 Python 源代码加密的两种方式，本文我们主要介绍如何使用 Cython 加密源代码，虽然 Cython...使用 Cython 加密 Python 代码 环境 win11 Python 3.x Python 源代码 # dependency.py def some_function(x, y): return...你可以使用文本编辑器（如Notepad++、Sublime Text、Atom等）来编辑这些文件。.pyc 文件 Python 编译后的字节码文件。...它们通常是使用 C 或 C++ 编写的 Python 模块的编译版本。这些文件通常用于扩展 Python 的功能，以便与底层系统进行交互或提高性能。.pyx 文件 Cython 代码文件。...pyx 文件包含了同时具有 Python 和 C 语法的代码，可以通过 Cython 编译器转换为 C 代码，然后编译成 Python 可执行模块（.pyd 或 .so 文件）。
条件编译，官方文档： #If...Then...#Else 指令 有条件地编译选定的 Visual Basic 代码块 条件编译通常用于为不同平台编译相同的程序。...它还用于防止调试代码出现在可执行文件中。 在条件编译期间排除的代码将在最终的可执行文件中完全省略，因此它不影响大小或性能。...平时写一些简单的VBA代码，偶尔有些小的错误，使用简单的Debug.Print就能够解决。...： #Const 条件编译 = 1 这个条件编译常量就是一个开关，设置为0或者直接注释掉(注释掉也不会报错)，所有使用了这个条件编译常量的条件编译代码都不会执行，反之就执行需要的调试代码。...这样就使用一个开关就控制了各个Sub、Function内部的调试代码，而且官方文档也说明了，这种代码是在条件编译期间排除的代码将在最终的可执行文件中完全省略，因此它不影响大小或性能。 ?
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