软件环境 ubuntu 16.04 NVIDIA driver 378 CUDA8.0 安装OpenCL 对于NVIDIA显卡，只要正常安装了CUDA，就自动包含了OpenCL的支持，所以不需要另外的安装...编译环境准备 安装编译OpenCL Caffe所需的依赖库,大部分依赖库与CUDA下编译是一样的，参见我的另一篇博文《Ubuntu16:cmake生成Makefile编译caffe过程(OpenBLAS...# 编译caffe 并发8线程 提高编译速度 make -j 8 # 编译并安装到build/install文件夹下 # make install -j 8 # 编译成功后可以运行测试程序检查正确性...# make runtest 经编译成功后运行ldd显示，caffe已经是基于cuda下的OpenCL动态库版本 ?...MNIST训练测试 OpenCL Caffe编译成功后可以运行mnist手写体数字识别训练测试一下效果： #!/bin/bash cd caffe # 下载MNIST训练数据 .
多 GPU CUDA 压力测试# 1.下载软件 $ wget https://codeload.github.com/wilicc/gpu-burn/zip/master 2.解压缩 $ unzip gpu-burn-master.zip...3.进入目录编译(确保cuda环境变量已经配置成功 nvcc -v能显示结果) $ cd gpu-burn-master make 4.编译成功后,会在当前目录生成 gpu_burn 这个文件 $ gpu_burn...5.默认执行,跑全部GPU卡,空格后面参数为时间,一般快速测试设置100,稳定性测试为500 $ ..../gpu_burn 100 6.可以指定某几张卡跑,比如指定0和1号卡 $ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 ..../gpu_burn 100 References# http://wili.cc/blog/gpu-burn.html GPU burn 测试gpu 如何对 Linux 操作系统的 GPU 实例进行压测
source=dlp Pythonhttp://www.python.org/ JsonCPP类库需要Scons编译器来编译，而Scons需要Python安装了才能使用。...输入以下命令： scons platform=linux-gcc 就会安装成功 3、 上述已经完成jsoncpp的编译，在解压目录jsoncpp-src-0.5.0/libs/linux-gcc...4、代码测试： 测试环境为Qtcreator，所以需要在LIBS中对其进行添加： 在pro中进行添加LIBS += /usr/lib/libjson_linux-gcc-4.8_libmt.so...测试结果： ?...5、采用命令行的形式进行编译： 编译的语句： g++ -o client client.c -L/usr/lib/libjson_linux-gcc-4.8_libmt.a /usr/lib/libjson_linux-gcc
由于没有使用profiler,仅仅通过简单的传输函数测试，如下测试了10000个点，1000000个点，100000000个点的速度： 均按时钟周期来计时，通过MAX调整数据 int main(){...cudaFree(d_data); free(h_data); cout<<"time is "<<finish-start<<endl; getchar(); return 0; } 测试结果...测试结果 10,000个节点 1,000,000个节点 100,000,000个节点 第一次测试 0 7 822 第二次测试 0 8 715 第三次测试 1 7 696 测试图表如下： ?
检查Driver Note: 一台机器只能对应一个nvidia driver，而一个nvidia driver可以对应多个cuda。只要在自己的路径下把cuda指定成特定版本就行。...安装Cuda 查看本机操作系统： cat /etc/issue 前往英伟达官网，下载对应的cuda版本： ? Note： 以下以cuda9.0为例。...安装cuda： sudo sh cuda_9.0.176_384.81_linux.run Note: 勿装driver！否则会安装失败！ ?...解压： mkdir cudnn tar -xvzf cudnn-9.0-linux-x64-v7.6.2.24.tgz -C cudnn/ 复制文件： sudo cp cudnn/cuda/lib64/...lib* /usr/local/cuda-9.0/lib64/ sudo cp cudnn/cuda/include/cudnn.h /usr/local/cuda-9.0/include/ 设置软链接
+cuda11.4，需要参考3个文档文档只是引子，排错才看底子，给你文档你不一定能成功https://zhuanlan.zhihu.com/p/399189415，这篇文档告诉我安装cuda后有测试用例...，不用自己去找测试用例，并且知道测试用例是基于visual studio c++环境的，并且至少得是vs2019，但是我去vs官网找不到vs2019安装文件，只有vs2022了，只能硬着头皮安装vs2022...Samples\v11.4图片图片如果不小心点错了，也没关系在项目上右键属性，自己调整 平台工具集，选择对应的v14x即可，选好后就可以调试了v143–>VS2022v142–>VS2019v141–...) 目前测试ok，计算（cuda）和渲染（blender）两种业务场景都正常。...在跑cuda测试的时候，你可以调用C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI\nvidia-smi.exe来查看GPU利用率，cmd命令行：cd /d "C:\Program
本文章主要是记录，cuda 编程过程中遇到的相关概念，名字解释和问题；主要是是用来备忘： cuda PTX ：并行线程执行（Parallel Thread eXecution，PTX）代码是编译后的GPU...代码的一种中间形式，它可以再次编译为原生的GPU微码。...下面几条链接，是对nvcc 编译过程中，编译参数的解释：-gencode arch=compute_60,code=sm_60 -gencode arch=compute_61,code=sm_61；本编译参数适用于.../index.html#gpu-feature-list nvcc 编译过程理解：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/index.html...C++ 混合编译Demo, 较为优秀） 保持更新，更多内容，请关注 cnblogs.com/xuyaowen;
由于需要，最近得重新运行一个CUDA项目，但我苦于没有经验，只能从编译开始入门一下，不过还是不算难的，难的是原项目代码不保证质量，而且有若干无关文件，且运行环境未知、各模块的运行版本也不是很清楚，导致搞了一大堆操作...要注意查看项目的源代码，是直接调用的，还是依赖编译环境的。前者需要将模块构建完成后放到项目中，而后者只需要在系统中安装相应模块，程序运行时会调用系统的库。...ANN模块同理，下载源文件tar.gz，在这里下载 ，然后注意编译的方式，使用linux-g++ tzloop@tzloop-GE62-6QC:~/Desktop/ann-1.1.2+doc$ make...linux-g++ … … Triangle模块同理，在这里下载 ，最后Cubu也要放进来（项目lib目录），然后改下名字（随意），这里把版本号去掉了。...解决方法：这是Cuda路径配置错误导致的，查看makefile中对应cuda的路径CUDAROOT，修改成本地环境对应的cuda路径。相应的也要修改CUDALIB路径。 ? ?
你的团队下载了很多图片数据集，包含猫咪图片（正样本，positive example）和非猫咪图片（负样本， negative example）。他们将这些数据划分为70%的训练集，30%的测试集。...大数据时代之前，在机器学习中人们对数据集的一个常见划分规则为：将数据集划分为70%/30%的训练集和测试集。...一旦你定义了一个开发集和测试集，你的团队就可以进行模型的建立，通过调整参数，特征选择等。从而制定最有效的机器学习算法。开发集和测试集可以很快的告诉你算法的运行情况。...换句话说，开发集和测试集的目的是为了让你对算法进行改进，使算法效果变得更好 所以你应该： • 选择开发集和测试集时，主要选择可以反映未来需要获取的数据 换句话说，你的测试集不应该只是可用数据的30%...有时，可能需要花费一些资金去获取比较好的数据集。切记不要认为你的训练集和测试集分布必须是一样的。尽量去选择那些可以反映真实情况的数据作为测试样本。
https://medium.com/@changrongko/nv-how-to-check-cuda-and-cudnn-version-e05aa21daf6c cuda 版本 cat /usr.../local/cuda/version.txt cudnn 版本 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 测试 系统 cuda...和 cudnn 有效性 test_cuda.py import torch print(2.0) device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available...() else "cpu") # Assume that we are on a CUDA machine, then this should print a CUDA device: print(device...) x = torch.Tensor([2.1]) xx = x.cuda() print(xx) # CUDNN TEST from torch.backends import cudnn print
这些内容都在OpenCV的扩展模块中，想要获取这OpenCV CUDA的支持，必须首先编译OpenCV CUDA相关的模块，这里主要是开展模块以CUDA开头的那些。...本文分为两个部分来说明如何在OpenCV中实现CUDA加速，第一部分是实现CUDA支持版本OpenCV编译，第二部分是OpenCV CUDA SDK编程代码演示。...01 OpenCV+CUDA编译与配置 首先说一下系统与相关软件版本： Window 10 x64 VS2015专业版 CMake 3.17.1 OpenCV4.4.0 OpenCV_contrib-...这样我们就完成了OpenCV CUDA的编译。...完成了整个编译过程之后，生成install之后就可以来配置OpenCV CUDA支持啦！
运行cuda文件 首先给cuda可执行权限： sudo chmod a+x cuda_9.2_linux.run 运行cuda文件： sudo ....编译samples例子 #编译并测试设备 deviceQuery： cd /usr/local/cuda-9.2/samples/1_Utilities/deviceQuery sudo make ..../deviceQuery #编译并测试带宽 bandwidthTest： cd ../bandwidthTest sudo make ..../bandwidthTest 如果这两个测试的最后结果都是Result = PASS，说明CUDA安装成功啦。...如果出现循环登录 按alt + ctrl + F1进入tty,然后切换集显: sudo prime-select intel 卸载cuda文件: sudo /usr/local/cuda-9.2/bin
今天分享面试过程中经常被问到的工作中经常用到的Linux命令有哪些？以下详细列举。 1 cd：切换目录 cd / #进入到系统根目录 cd . #进入到当前目录 cd ..
查看cuda11支持的vs版本：https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html tmp.png...1，安装 visual studio 2019 community 免费版 2，下载安装CUDA Toolkit，https://developer.nvidia.com/cuda-downloads...，如下： tmp.png 9，再configure 10，在搜索框中 WITH_CUDA，BUILD_CUDA_STUBS，都打勾，点击【configure】按钮。...编译时间非常长，大约在2--4个小时时间 编译好后应该不会有什么错。如果有一两个Matlab啊Python啊之类的错误请无视之。如果几十个几百个错可能就会很大程度上影响使用了。...tmp.png 编译好后，找到解决方案目录里的 [CMakeTargets] 项展开的 [INSTALL] 项，右键 -> [Project Only(仅项目)] -> [Build Only
然后设置扩展模块路径 设置完成以后，搜索CUDA关键字，全部勾上相关选项之后继续点击【Configrure】，运行完成以后，再次搜索CUDA关键字，选择如下： 点击【Generate】，生成如下： 从newbuild...文件夹中选择OpenCV.sln 工程文件 双击打开如下： 然后切换到Release模式，点击INSTALL右键生成，等待两个小时以后基本上会完成编译，我最终完成编译之后的结果。...2.无需编译XFeature2D、FaceModel、Test等模块，统统取消勾选（默认是勾选的） 配置运行测试 重新配置好OpenCV + CUDA的支持，修改包含目录、库目录、链接器，然后设置好新的环境变量路径...); net.setPreferableTarget(cv::dnn::DNN_TARGET_CUDA); 推荐阅读 Ubuntu系统下编译OpenCV4.8源码记录 Pytoorch轻松学 – RetinaNet...自定义对象检测 基于OpenCV实现精准线线间距测量 OpenVINO2023异步回调流水线提升推理吞吐率 NNCF压缩与量化YOLOv8模型与OpenVINO部署测试 技能 | 三种主流的深度学习模型部署框架
这些内容都在OpenCV的扩展模块中，想要获取这OpenCV CUDA的支持，必须首先编译OpenCV CUDA相关的模块，这里主要是开展模块以CUDA开头的那些。...本文分为两个部分来说明如何在OpenCV中实现CUDA加速，第一部分是实现CUDA支持版本OpenCV编译，第二部分是OpenCV CUDA SDK编程代码演示。...这样我们就完成了OpenCV CUDA的编译。...完成了整个编译过程之后，生成install之后就可以来配置OpenCV CUDA支持啦！...分析找圆 OpenCV4.5.x DNN + YOLOv5 C++推理 OpenCV4.5.4 直接支持YOLOv5 6.1版本模型推理 OpenVINO2021.4+YOLOX目标检测模型部署测试
前言 在机器学习中，经常提到训练集和测试集，验证集似有似无。感觉挺好奇的，就仔细查找了文献。以下谈谈训练集、验证集和测试集。...**测试集**：对于训练完成的神经网络,测试集用于客观的评价神经网络的性能。...其次再说明验证集和测试集上的性能差异。事实上，在验证集上取得最优的模型，未必在测试集上取得最优。其原因就是训练的模型是否对于该问题有着较好的泛化能力，即没有对验证集产生过拟合现象。...只需要把数据集划分为训练集和测试集即可，然后选取5次试验的平均值作为最终的性能评价。 验证集和测试集的区别 那么,训练集、校验集和测试集之间又有什么区别呢?...测试集是用于在完成神经网络训练过程后,为了客观评价模型在其未见过(未曾影响普通参数和超参数选择)的数据上的性能,因此测试与验证集和训练集之间也是独立不重叠的,而且测试集不能提出对参数或者超参数的修改意见
1.5 python库安装1.6 编译1.7 环境变量1.8 导包测试2.caffe-cifar10测试2.1 获取数据集2.2 转换数据集格式2.3 训练及测试3.Caffe-C3D3.1 下载及配置...3.2 安装库与编译4.C3D-cifar10测试4.1 获取数据集4.2 转换数据集格式4.3 训练及测试 0.导语 我终于复活了，哈哈，好几天没更文了，这次更文内容为：Caffe源码编译及Caffe-C3D...2.caffe-cifar10测试 在上述源码编译caffe后，对数据集cifar10做测试。 2.1 获取数据集 进入caffe根目录，直接运行下面脚本： ....2.3 训练及测试 ./examples/cifar10/train_quick.sh ? ? 最后，在测试集上的精度为75%左右！...4.C3D-cifar10测试 4.1 获取数据集 进入数据集目录： cd 你的C3D路径/C3D-V1.0/data/cifar10/ 运行脚本： .
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