安装基础包 yum -y install epel-release yum -y install kernel-devel yum -y install dkms 编辑文件 /etc/default/grub 修改 “GRUB_CMDLINE_LINUX”rd.driver.blacklist=nouveau nouveau.modeset=0 grub2-mkconfig -o /boot/grub2/grub.cfg 重启 安装显卡驱动 下载显卡驱动 https://www.nvidia.c…

需要做点什么 方便广大烟酒生研究生.人工智障炼丹师算法工程师快速使用百度PaddelPaddle,所以特写此文章,默认使用者已有基本的深度学习概念.数据集概念. 系统环境 python 3.7.4 paddlepaddle-gpu 2.2.2 paddle2onnx 0.9.1 onnx 1.9.0 onnxruntime-gpu 1.9.0 数据准备 MNIST数据集csv文件是一个42000x785的矩阵 42000表示有42000张图片 785中第一列是图片的类别(0,1,2,..,9),…

PaddlePaddle会和Python一样流行吗? 深度学习引擎最近经历了开源热.2013年Caffe开源,很快成为了深度学习在图像处理中的主要框架,但那时候的开源框架还不多.随着越来越多的开发者开始关注人工智能,AI 巨头们纷纷选择了开源的道路:2015年9月Facebook开源了用于在Torch上更快速地训练神经网络的模块,11月Google开源 TensorFlow,2016年1月微软开源CNTK.最近,百度也宣布开源深度学习引擎 PaddlePaddle. 在这场深度学习的框架之争中,…

paddle 简单介绍 paddle 是百度在2016年9月份开源的深度学习框架. 就我最近体验的感受来说的它具有几大优点: 1. 本身内嵌了许多和实际业务非常贴近的模型比如个性化推荐,情感分析,词向量,语义角色标注等模型还有更多实际已经内嵌了但是目前还没有出现在官方文档上的模型比如物体检测,文本生成,图像分类,ctr预估等等,可以快速应用到项目中去 2. 就实际体验来看,训练的速度相比于调用keras,在同等数据集上和相同网络架构上要快上不少.当然也是因为keras本身也是基于在tensorf…

Google免费GPU使用教程(亲测可用)   今天突然看到一篇推文,里面讲解了如何薅资本主义羊毛,即如何免费使用Google免费提供的GPU使用权. 可以免费使用的方式就是通过Google Colab,全名Colaboratory.我们可以用它来提高Python技能,也可以用Keras.TensorFlow.PyTorch.OpenCV等等流行的深度学习库来练习开发深度学习的应用. 现在我们介绍如何免费的使用这个非常非常给力的应用!!! 一  项目建立与配置 (1)在Google Drive上…

window 10 安装paddlepaddle 1.7 GPU版本 1)更新显卡驱动 2)安装cuda 10 https://developer.nvidia.com/cuda-10.0-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal 3)安装对应cuda 10 的cudnn包(需要注册) https://developer.nvidia.co…

今天在服务器上安装paddle的GPU版时报错 报错截图如下: 其实报错已经提示的很明显了,就是要添加一个环境变量.但我想到我之前并没有在全局环境下安装cudnn,以为是这个原因.因为之前安装pytorch环境时,cudnn可以直接在conda中安装.但是明显paddle不行,我为paddle单独新建了一个conda虚拟环境,在虚拟环境中安装cudnn还是报了这样的错误. 所以我重新在全局环境中安装了cudnn,这里安装教程参考了一些博客. 1.cudnn安装 首先去官网下载cudnn的安装包,…

前言 在深度学习模型训练中,每次迭代过程中都涉及到Tensor的创建和销毁,伴随着的是内存的频繁 malloc和free操作,可能对模型训练带来不必要的 overhead. 在主流的深度学习框架中,会借助 chunk 机制的内存池管理技术来避免这一点.通过实事先统一申请不同 chunk size 的内存,并记录到内存池中.创建一个Tensor时,若内存池中存在满足需求的可用内存,则直接分配.销毁一个Tensor时,并不马上free掉还给系统,而是标记为可用状态,放在内存池供下个Tensor使用.…

Paddle Inference推理部署 飞桨(PaddlePaddle)是集深度学习核心框架.工具组件和服务平台为一体的技术先进.功能完备的开源深度学习平台,已被中国企业广泛使用,深度契合企业应用需求,拥有活跃的开发者社区生态.提供丰富的官方支持模型集合,并推出全类型的高性能部署和集成方案供开发者使用. 技术优势 开发便捷的深度学习框架 飞桨深度学习框架基于编程一致的深度学习计算抽象以及对应的前后端设计,拥有易学易用的前端编程界面和统一高效的内部核心架构,对普通开发者而言更容易上手并具备领先的…

Paddle Release Note 重要更新 飞桨paddle框架2.0.0版本有如下重要更新: 编程范式:默认开启动态图模式进行模型开发和训练,通过动转静的方式进行模型部署和训练加速.如果需要使用静态图编程范式,可以通过paddle.enable_static()来切换到静态图模式. API体系:对API进行了补充,对目录结构进行了调整,使得更加易用,详情请见:API文档,同时,提供高层API简化使用流程:详情请见:飞桨paddle高层API使用指南. 框架功能:对数据加载.动态图执行,O…

Paddle Lite端侧部署 端侧推理引擎的由来 随着深度学习的快速发展.特别是小型网络模型的不断成熟,原本应用到云端的深度学习推理,就可以放到终端上来做,比如手机.手表.摄像头.传感器.音响,也就是端智能.此外,可用于深度学习计算的硬件也有井喷之势,从Intel到Nvidia.ARM.Mali,再到国产的寒武纪等等. 相比服务端智能,端智能具有低延时.省云端资源.保护数据隐私等优势.目前端智能正逐渐变为趋势,从业界来看,它已经在AI摄像.视觉特效等场景发挥了巨大价值.深度学习推理场景中,多样…

服务化部署框架Paddle Serving 概述 常见的深度学习模型开发流程需要经过问题定义.数据准备.特征提取.建模.训练过程,以及最后一个环--将训练出来的模型部署应用到实际业务中.如图1所示,当前用户在训练出一个可用的模型后,可以选择如下四种部署应用方式: 服务器端高性能部署:将模型部署在服务器上,利用服务器的高性能帮助用户处理推理业务. 模型服务化部署:将模型以线上服务的形式部署在服务器或者云端,用户通过客户端,请求发送需要推理的输入内容,服务器或者云通过响应报文将推理结果返回给用户.…

Paddle Inference原生推理库 深度学习一般分为训练和推理两个部分,训练是神经网络"学习"的过程,主要关注如何搜索和求解模型参数,发现训练数据中的规律,生成模型.有了训练好的模型,就要在线上环境中应用模型,实现对未知数据做出推理,这个过程在AI领域叫做推理部署.用户可以选择如下四种部署应用方式之一: 服务器端高性能部署:将模型部署在服务器上,利用服务器的高性能帮助用户处理推理业务. 模型服务化部署:将模型以线上服务的形式部署在服务器或者云端,用户通过客户端请求发送需要推理的…

Paddle预训练模型应用工具PaddleHub 本文主要介绍如何使用飞桨预训练模型管理工具PaddleHub,快速体验模型以及实现迁移学习.建议使用GPU环境运行相关程序,可以在启动环境时,如下图所示选择"高级版"环境即可. 如果没有算力卡资源可以点击链接申请. 概述 首先提个问题,请问十行Python代码能干什么?有人说可以做个小日历.做个应答机器人等等,用十行代码可以成功训练出深度学习模型,飞桨的PaddleHub可以轻松实现. PaddleHub是飞桨生态下的预训练模型的管理工…

0. 前言 在使用Python版本的PaddleDetection进行一些实验时,想同时利用多个GPU提高效率,遇到了一点问题 You may need to install 'nccl2' from NVIDIA official website 意思是多卡通信时需要跨卡通信库的支持,这时就需要用到NCCL. NCCL全称Nvidia Collective multi-GPU Communication Library,是一个实现多GPU交互的通信库,Nvidia做了很多优化以在PCIe.Nv…

下载CUDA 通过这个链接可以下载任意CUDA版本:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 我下载的是这一个:https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6.2/local_installers/cuda_11.6.2_511.65_windows.exe 下载cuDNN: cuDNN Archive | NVIDIA Developer 我下载的是这一个:https://developer.…

下载代码示例 移动设备正呈现着像素越来越高,屏幕尺寸越来越小的发展趋势. 由于像素着色的能耗非常大,因此 DPI 的增加以及移动设备固有的功耗受限环境为降低像素着色成本带来了巨大的压力. MSAA 有助于轻松降低像素着色成本,并丝毫不影响图像质量. 英特尔研究人员近期推出了一项名为 Coarse Pixel Shading 的技术,其工作原理与 MSAA 类似,但能够将着色率降至每像素一次. Coarse Pixel Shading 和 MSAA 非常适用于正向渲染管道,但不太适用于递延管道.…

本文来自于Dev Club 开发者社区,非经作者同意,请勿转载,原文地址:http://dev.qq.com/topic/57c7ffdc0569a1191bce8a63 作者:章未哲——腾讯SNG质量部 背景 我们在安卓上进行性能测试时,如果想获取CPU以及内存等常用性能指标,linux系统自身就提供了现成的方法,谷歌官方甚至公司内部也都提供了大量功能强大的分析工具.而相比之下,想要获取GPU的相关指标则没那么容易,甚至我们对GPU应该使用什么指标衡量都几乎一无所知.这一方面是由于系统没有提供…

[译]基于GPU的体渲染高级技术之raycasting算法 PS:我决定翻译一下<Advanced Illumination Techniques for GPU-Based Volume Raycasting>.像我翻译其他资料一样,只按我的需要和观点来翻译.有的部分详细翻译,附加注解,有的部分直接略过. 摘要 raycasting是一种高效的体渲染算法.它可用于交互式的医学成像.科学数据显示等领域. 本书首先介绍raycasting算法用到的基础概念,这是基础,必须先理解了才行. 本书着重…

原文链接 下载代码样本 特性/描述 日期: 2016 年 5 月 5 日 GPU Detect 是一种简短的示例,演示了检测系统中主要显卡硬件(包括第六代智能英特尔® 酷睿™ 处理器产品家族)的方式. 代码下载包括文档,旨在用作指南,且应该根据游戏的特定需求进行调整. 系统要求 硬件: CPU: 支持的英特尔® CPU GFX:在 Microsoft DirectX* 10(或更高版本)硬件上使用 Microsoft DirectX* 10 显卡 API 操作系统: Microsoft Wind…

一 RPC正射校正的原理 影像正射校正的方法有很多,主要包含两大类:一类是严格的几何纠正模型,另一类是近似几何纠正模型.当遥感影像的成像模型和有关参数已知时,可以根据严格的成像模型来校正图像,这种方法属于严格几何纠正,最具代表的是共线方程法.当传感器成像模型未知或者无法获取相关的辅助参数时,可以用假定的数学模型模拟成像模型,对影像实现校正,这种方法属于近似几何纠正,主要有:几何多项式纠正.有理函数法.局部区域校正等模型.本文将主要对RPC正射校正模型进行展开讨论. RPC模型将像点坐标d(lin…

pading :SAME,VALID 区别  http://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53444333 tensorflow实现的各种算法:http://www.cnblogs.com/zhizhan/p/5971423.html 卷积神经网络中w*x得到的是一个feature map,然而bias是一个值,也就是每个feature map只对应一个数值的bias(猜测feature map上面的每一个元素都+bias) tensor…

-------------------paper--------------------- 一种基于GPU并行计算的MD5密码解密方法 0.abstract1.md5算法概述2.md5安全性分析3.基于GPU的爆破3.1GPGPU3.2CUDA3.3implementation4性能对比 -----------------presentation------------------ [Code] Section 0:Introduction of MD5, and its application…

之前摸爬滚打总是各种坑,今天参考这篇文章终于解决了,甚是鸡冻\(≧▽≦)/,电脑不知道怎么的,安装不了16.04,就安装15.10再升级到16.04 requirements: Ubuntu 16.04 python 2.7 Flask tensorflow GPU 版本 安装nvidia driver 经过不断踩坑的安装,终于google到了靠谱的方法,首先检查你的NVIDIA VGA card model sudo lshw -numeric -C display 可以看到你的显卡信息,比如…

作者:Cascade链接:https://www.zhihu.com/question/21231074/answer/20701124来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 想要理解GPU与CPU的区别,需要先明白GPU被设计用来做什么.现代的GPU功能涵盖了图形显示的方方面面,我们只取一个最简单的方向作为例子. 大家可能都见过上面这张图,这是老版本Direct X带的一项测试,就是一个旋转的立方体.显示出一个这样的立方体要经过好多步骤,我们先考虑简单的,想象一下他是个线框,没有…

导读: CPU和GPU之所以大不相同,是由于其设计目标的不同,它们分别针对了两种不同的应用场景.CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,而GPU面对的则是类型高度统一的.相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境. “为什么现在更多需要用的是 GPU 而不是 CPU,比如挖矿甚至破解密码? ” 以下是比较准确靠谱的回答: 1.现在更多被需要的依然是CPU,只是GPU在大规模并发计算中体现出其一技之长所以应用范围逐渐变得广泛,并成为近些年的热点话题之一. 为什么二者会有如此的不同…

CPU: 1.苹果 (Apple) A系列 ARM授权,基于Cortex-A系列架构 A5基于Cortex-A9架构,双核,主频800M-1Ghz,内存双通道32bitLPDDR2,GPU采用PowerVR SGX 543MP2,三星45nm LP工艺处理技术 A6依然为双核,其架构体系不同于Cortex-9,也不是Cortex-A15,做法有点类似于高通Krait架构,比较可信的说法是苹果在A6处理器上开始使用自己开发的指令集,具体为Apple Swift 主频提升到了1.3Ghz,内存依然为…

介绍了各种移动设备所使用的GPU,以及各个GPU所支持的压缩纹理的格式和使用方法.1. 移动GPU大全 目前移动市场的GPU主要有四大厂商系列:1)Imagination Technologies的PowerVR SGX系列 代表型号:PowerVR SGX 535.PowerVR SGX 540.PowerVR SGX 543MP.PowerVR SGX 554MP等 代表作  :Apple iPhone全系.iPad全系,三星I9000.P3100等2)Qualcomm(高通)的Adreno…

本博客主要用于在Ubuntu14.04 64bit 操作系统上搭建google开源的深度学习框架tensorflow. 0.安装CUDA和cuDNN 如果要安装GPU版本的tensorflow,就必须先安装CUDA和cuDNN,请参考Caffe学习笔记2--Ubuntu 14.04 64bit 安装Caffe(GPU版本). 1.安装tensorflow github上下载已经编译好的.whl文件. 输入如下, sudo pip install tensorflow-0.8.0-cp27-non…

0.检查配置 1. VMWare上运行的Ubuntu,并不能支持真实的GPU(除了特定版本的VMWare和特定的GPU,要求条件严格,所以我在VMWare上搭建好了Caffe环境后,又重新在Windows 7 64bit系统上安装了Ubuntu 14.04 64bit系统,链接在此,以此来搭建Caffe GPU版本): 2. 确定GPU支持CUDA 输入: lspci | grep -i nvidia 显示结果: 我的是GTX 650,然后到http://developer.nvidia.com…