tensorflow 与cuda对应版本 ubuntu 1604.py3 Dockerfile FROM scratch ADD ubuntu-xenial-c...
硬件：NVIDIA-GTX1080 软件：Windows7、python3.6.5、pytorch-gpu-0.4.1 一、基础知识 将数据和网络都推到GPU，接上.cuda() 二、代码展示 import...# b_x = x.cuda() # Tensor on GPU b_y = y.cuda() # Tensor on GPU output = cnn(b_x) loss = loss_func...补充知识：pytorch使用gpu对网络计算进行加速 1.基本要求 你的电脑里面有合适的GPU显卡（NVIDA）,并且需要支持CUDA模块 你必须安装GPU版的Torch，（详细安装方法请移步pytorch...官网） 2.使用GPU训练CNN 利用pytorch使用GPU进行加速方法主要就是将数据的形式变成GPU能读的形式，然后将CNN也变成GPU能读的形式，具体办法就是在后面加上.cuda()。...切换到CPU上进行操作 eg： loss = loss.cpu() acc = acc.cpu() 理解并不全，如有纰漏或者错误还望各位大佬指点迷津 以上这篇PyTorch-GPU加速实例就是小编分享给大家的全部内容了
GPU通过顶点数据将其传递到着色器的顶点程序。在大多数平台上，它是一个无符号整数，名为instanceID，具有SV_InstanceID语义。...它为我们提供了实例ID的正确定义，或者在未启用实例化时不提供任何内容。将其添加到“My Lighting”中的VertexData结构。 ? 启用实例化后，我们现在可以在顶点程序中访问实例ID。...（很多的阴影） 为5000个球体渲染阴影会给GPU造成巨大损失。但是我们也可以在渲染球体阴影时使用GPU实例化。将所需指令添加到阴影caster pass中。 ?...要访问片段程序中的数组，我们还需要在其中知道实例ID。因此，将其添加到interpolator 结构中。 ? 在顶点程序中，将ID从顶点数据复制到interpolators。...启用实例化时，UNITY_TRANSFER_INSTANCE_ID宏定义此简单操作，否则不执行任何操作。 ? 在片段程序的开头，使ID全局可用，就像在顶点程序中一样。 ?
说明 本文为Nanopore碱基识别及质控简明教程，正文将使用到如下软硬件： GPU计算型GN7 | GN7.5XLARGE80实例：腾讯云提供的实例，本教程利用该实例搭建测试环境（本测试使用的CentOS...CUDA计算框架：NVIDIA 推出的只能用于自家GPU的并行计算框架。 Guppy软件：Nanopore官方提供的碱基识别软件。 MinIONQC脚本：质控脚本。...---- 前置驱动及软件安装 GPU Tesla驱动安装 1....验证： nvidia-smi #监控GPU使用情况 如返回信息类似下图中的 GPU 信息，则说明驱动安装成功。 [GPU使用情况]CUDA 计算框架安装 CUDA框架部署 1....normal/r9.4.1 -i /home/nanopore/data/r9.4.1/ -x cuda:0 -c dna_r9.4.1_450bps_hac.cfg image.png 感兴趣的可以查看GPU
技术背景 GPU加速是现代工业各种场景中非常常用的一种技术，这得益于GPU计算的高度并行化。...在Python中存在有多种GPU并行优化的解决方案，包括之前的博客中提到的cupy、pycuda和numba.cuda，都是GPU加速的标志性Python库。...加速场景 我们需要先了解的是，GPU在什么样的计算场景下能够实现加速的效果，很显然的是，并不是所有的计算过程都能在GPU上表现出加速的效果。...基于Numba的GPU加速 对于上述的近邻表计算的场景，我们很容易的想到这个neighbor_list函数可以用GPU的函数来进行改造。...with cuda.jit is: 0.19208502769470215s The result error is: 0.0 需要说明的是，这里仅仅运行了一次的程序，而jit即时编译的加速效果在第一次的运行中其实并不明显
那么，我们先在腾讯云创建一台可以实验的GPU云服务器吧！...当然，如果你已经有了选购过一台的GPU云服务器，可以直接跳过下一节～ 0x01 服务器准备 在腾讯云创建购买服务器很简单，等不及的朋友们可以跟着这个视频走一遍就够啦～ 视频内容 GPU 云服务器（GPU...GPU 云服务器提供和标准 CVM 云服务器一致的方便快捷的管理方式。GPU 云服务器通过其强大的快速处理海量数据的计算性能，有效解放用户的计算压力，提升业务处理效率与竞争力。...这里进入选购页面： cvm.PNG 推荐选用按量付费实例，创建销毁更加方便，成本控制页更灵活。...服务器创建完毕后我们可以通过lspci命令，查看并确认GPU型号： lspci.png 接下来就是驱动安装步骤了~ 0x02 CUDA驱动安装 Nvidia官网下载最新的CUDA，包括GPU驱动、SDK
近日，金山云正式推出GPU云服务器实例P3I实例，目前已在金山云官网上线。...在金山云看来，作为深度学习的重要支撑，近年来GPU在很大程度上提高了服务器的运算能力，大幅度提升训练速度，由此产生的云端计算集群，已成为人工智能的重要引擎。...P3I实例提供两种配置，第一种配置一颗Tesla P4 GPU搭载8GB DDR5显存、14核vCPU、120GB内存和500GB SSD硬盘，计算能力5.5TFlops；第二种配置两颗Tesla P4...GPU搭载16GB DDR显存、28核vCPU、240GB内存和1000GB SSD硬盘，计算能力11TFlops。...目前，P3I实例已开放购买（https://kec.console.ksyun.com/pub/gpu.html），已有多家知名人工智能厂商的数十个应用正在适配。
在这个爬虫程序中使用到“BeautifulSoup”与“requests”两个包，所以我们之前要安装这两个包，如果不清楚是否安装，可以使“pip list”查看是否已经安装。...做“爬虫程序”时建议用谷歌浏览器对网页元素进行检查，在网页空白处右击鼠标在弹出菜单中，使用“检查”菜单项。...源码下载：Python源码 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/149643.html原文链接：https://javaforall.cn
GPU实例化用于解决这样的问题：对于像草地、树木这样的物体，它们往往是数据量很大，但同时又只存在微小的差别如位置、姿态、颜色等。如果像常规物体那样进行渲染，所使用的绘制指令必然很多，资源占用必然很大。...一个合理的策略就是，我们指定一个需要绘制物体对象，以及大量该对象不同的参数，然后根据参数在一个绘制调用中绘制出来——这就是所谓的GPU实例化。 2....，渲染这个网格的多个实例： GPU实例化的关键接口是Graphics.DrawMeshInstancedIndirect()。...实例化参数InstanceParam和GPU缓冲区参数bufferWithArgs都是存储于一个ComputeBuffer对象中。...ComputeBuffe定义了一个GPU数据缓冲区对象，能够映射到Unity Shader中的 StructuredBuffer中。
概述 在上一篇文章《Unity3D学习笔记6——GPU实例化(1)》详细介绍了Unity3d中GPU实例化的实现，并且给出了详细代码。不过其着色器实现是简单的顶点+片元着色器实现的。...Unity提供的很多着色器是表面着色器，通过表面着色器，也是可以实现GPU实例化的。 2. 详论 2.1....这样的关键字，可以编译实例化的着色器版本。...正如上一篇文章所言，GPU实例化的关键就在于模型矩阵的重新计算。在Unity API官方示例中，还修改了其逆矩阵unity_WorldToObject。 3....参考 《Unity3D学习笔记6——GPU实例化(1)》 Graphics.DrawMeshInstancedIndirect Declaring and using shader keywords in
blocks|key|1529903|text||type|atomic|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset...
测试程序# Pythonimport tensorflow as tfhello = tf.constant('Hello, TensorFlow!')...=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))>>>Device mapping:/job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU
概述 在前两篇文章《Unity3D学习笔记6——GPU实例化(1)》《Unity3D学习笔记6——GPU实例化(2)》分别介绍了通过简单的顶点着色器+片元着色器，以及通过表面着色器实现GPU实例化的过程...而在Unity的官方文档Creating shaders that support GPU instancing里，也提供了一个GPU实例化的案例，这里就详细论述一下。 2. 详论 2.1....自动实例化 一个有意思的地方在于，Unity提供的标准材质支持自动实例化，而不用像《Unity3D学习笔记6——GPU实例化(1)》《Unity3D学习笔记6——GPU实例化(2)》那样额外编写脚本和Shader...与《Unity3D学习笔记6——GPU实例化(1)》《Unity3D学习笔记6——GPU实例化(2)》提到的通过底层接口Graphic进行实例化绘制相比，效率还是要低一些。 2.2....参考 《Unity3D学习笔记6——GPU实例化(1)》 《Unity3D学习笔记6——GPU实例化(2)》 Creating shaders that support GPU instancing MaterialPropertyBlock
values){ count+=one.get(); } context.write(key, new IntWritable(count)); } } 3）编写一个WordCount作业调度的驱动程序...WordCountDriver /** * WordCount作业调度的驱动程序 * */ public class WordCountDriver { public static void main(...0:1); } } 2.4、 运行测试 1）前期准备 将程序打成jar包： wordcount.jar 准备好Text 1-4文件 2）运行 yarn jar wordcount.jar
★85 - 微信小程序Markdown渲染库 WeZRender ★36 - 微信小程序Canvas增强组件 wetoast ★21 - 仿照微信小程序提供的showToast功能 wxapp-charts... - 微信小程序模块化开发框架 wepy ★383 - 小程序组件化开发框架 wxapp-devFrame ★27 - 小程序基本的开发框架 实用库 wxParse ★412 - 微信小程序富文本解析自定义组件...wechat-weapp-redux ★102 - 微信小程序Redux绑定 wilddog-weapp ★44 - 野狗微信小程序客户SDK wafer-client-sdk ★40 - 微信小程序客户端腾讯云增强... - 微信小程序2048 weapp-500px ★16 - 微信小程序 netmusic-app ★14 - 仿网易云音乐APP的微信小程序 WxMasonry ★14 - 微信小程序瀑布流布局模式...的微信小程序用户登陆Demo wx-mime ★5 - 微信小程序版的扫雷 以上内容非本人整理，此处仅做收藏
，全文由以下内容构成： 软硬件环境参考信息 DL4J的依赖库和版本 使用GPU的具体操作步骤 GPU训练和CPU训练对比 软硬件环境参考信息 众所周知，欣宸是个穷人，因此带NVIDIA显卡的电脑就是一台破旧的联想笔记本...Ubuntu16桌面版 显卡型号：GTX950M CUDA：9.2 CPU：i5-6300HQ 内存：32G DDR4 硬盘：NvMe 1T 实际证明，以上配置可以顺利运行《DL4J实战之三：经典卷积实例...(LeNet-5)》一文中的实例，并且可以通过GPU加速训练(GPU和CPU的对比数据会在后面给出) 在Ubuntu16环境安装NVIDIA驱动和CUDA9.2的过程，可以参考文章《纯净Ubuntu16...> 1.0.0-beta6 java代码就不在这里贴出了，用的是《DL4J实战之三：经典卷积实例(LeNet-5)》中的代码，不做任何改变...内存设置 使用IDEA运行代码的时候，可以按照当前硬件情况将内存适当调大，步骤如下图： 请酌情调整，我这里设置为8G 设置完毕，接下来在同一电脑上分别用CPU和GPU执行训练和测试，通过对比检查GPU
GPU算力+明眸融合视频AI技术，体验腾讯内部自研黑科技 为满足直播、点播客户业务视频增强需求，腾讯云上线 GN7vi 视频增强型实例， 配置为 GPU T4 卡搭配自研明眸融合视频 AI 技术。...在视频增强型GN7vi内测申请通过后，您可以登录腾讯云服务器购买页，选择 GPU 机型-视频增强型 GN7vi： 您需要勾选“自动安装 GPU 驱动”，实例将会在创建后自动安装 GPU 驱动，CUDA...如下图所示： 完成其他云服务器设置并购买后，跳转到云服务器控制台即可查看实例： 登录实例，检查 GPU 驱动是否安装完成： 备注：驱动安装需要数分钟，可使用 ps aux | grep -i install...接下来可以使用视频增强型实例进行视频处理，使用方式和开源 FFmpeg 完全兼容，在运行 FFmpeg 程序之前，需要设置环境变量： cd /usr/local/qcloud/tscsdk-center.../fflib_gpu:$LD_LIBRARY_PATH 进入 tscsdk-center 后查看当前目录下的所有文件： 各个文件的用处说明如下： 名称 内容 fflib_gpu 画质处理程序的运行依赖库
GPU算力+明眸融合视频AI技术 体验腾讯内部自研黑科技 为满足直播、点播客户业务视频增强需求，腾讯云上线 GN7vi 视频增强型实例， 配置为 GPU T4 卡搭配自研明眸融合视频 AI 技术。...在视频增强型GN7vi内测申请通过后，您可以登录腾讯云服务器购买页，选择 GPU 机型-视频增强型 GN7vi： 您需要勾选“自动安装 GPU 驱动”，实例将会在创建后自动安装 GPU 驱动，CUDA...如下图所示： 完成其他云服务器设置并购买后，跳转到云服务器控制台即可查看实例： 登录实例，检查 GPU 驱动是否安装完成： 备注：驱动安装需要数分钟，可使用 ps aux | grep -i install...接下来可以使用视频增强型实例进行视频处理，使用方式和开源 FFmpeg 完全兼容，在运行 FFmpeg 程序之前，需要设置环境变量： cd /usr/local/qcloud/tscsdk-centerexport...balance,unsharp -c:v libten264 -ten264opts crf=26:vbv-maxrate=2000 -y output1.mp4 处理完成后终端输出处理时间等信息： 等待程序运行结束后
一、添加引用Microsoft.VisualBasic 二、添加新类，单实例应用程序包装器SingleInstanceApplicationWrapper类，这里我将App.xaml的启动方式删除...Microsoft.VisualBasic.ApplicationServices.WindowsFormsApplicationBase { public SingleInstanceApplicationWrapper() { //是否允许单实例...app = new WpfApp(); app.Run(); return false; } //打开下个实例时做的操作...wrapper = new SingleInstanceApplicationWrapper(); wrapper.Run(args); } } } 这样你再程序启动后观察任务管理器...，不论打开几个程序都将只有一个实例
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