为了提高大规模数据处理的能力,matlab 的 GPU 并行计算,本质上是在 cuda 的基础上开发的 wrapper,也就是说 matlab 目前只支持 NVIDIA 的显卡. 1. GPU 硬件支持 首先想要在 matlab 中使用 GPU 加速运算,需要计算机配备有 NVIDIA 的显卡,可在 matlab 中运行: >> gpuDevice 如果本机有 GPU 支持,会列出 CUDADevice 的相关属性. 2. GPU 和 CPU 之间的数据传递 gpuArray:将定义在 CPU

科学计算 | Matlab 使用 GPU 并行计算 本文转载自:  https://sanwen8.cn/p/14bJc10.html       Matlab下直接使用GPU并行计算(预告)<-- 这预告也贴出来太久了,然而我的大论文还是没有写完,但是自己挖的坑一定要填上,我可不是写小说的.   小引言 说它小是因为它只是博士论文的附录一部分,但是其实我还是用了很久才学明白的 中心处理器(CentralProcessing Unit, CPU)是计算机系统的计算和控制核心,在轨道设计中使用计算

MATLAB是一个很好用的工具.利用MATLAB脚本进行科学计算也特别方便快捷.但是代码存在较多循环时,MATLAB运行速度极慢.如果不想放弃MATLAB中大量方便使用的库,又希望代码能迅速快捷的运行,可以考虑将循环较多的功能采用C编写,MATLAB调用.本文将概述这一过程.虽然本文以LDPC译码算法为例,但不懂该算法不影响本文阅读. 1. 起因 最开始用MATLAB写的LDPC译码算法中,其中一个版本是这里,里面有三重循环,运行速度极慢.后来考虑了MATLAB的向量化操作,通过算法的合理划分以

一.源代码下载 代码最初来源于Github:https://github.com/vijayvee/Recursive-neural-networks-TensorFlow,代码介绍如下:“This repository contains the implementation of a single hidden layer Recursive Neural Network.Implemented in python using TensorFlow. Used the trained mode

范数就是长度的一种推广形式,数学语言叫一种度量.比如有一个平面向量,有两个分量来描述:横坐标和纵坐标.向量的二范数就是欧几里得意义下的这个向量的长度.还有一些诸如极大值范数,就是横坐标或者纵坐标的最大的那个,也可以视为这个向量的一个度量,具体来说就代表了这个向量在坐标轴上投影的最大长度.推广到一般的N维空间,范数还是类似的.对于矩阵,可以理解了多个向量放在一起.矩阵的行范数和列范数都是从不同的角度出发,选择了这组向量元素之和最大的作为矩阵范数.代表了该矩阵在N维空间中所“覆盖”的一个范围.矩阵的

正常情况下,编写好matlab调用opencv的代码. 1.输入   MEX XX.CPP(所有的mex都要编译) 2.将生成的.mexw64 放到要调用的文件夹下即可 出错总结: 本人写的matlab调用opencv的代码: 本代码路径:D:\visual studio demo\Rect2 1.配置:严格按照之前配置的文章进行配置 2.编译 3运行 运行时提示错误,代码本身没有问题.但是在matlab中编译生成的mexw64  调用时会出现如上错误,原因未知. 现解决办法如下. 代码的功能:

今天听了一个师兄的讲课,才发现我一直在科研上特别差劲,主要表现在以下几个方面,(现在提出也为了督促自己在以后的学习工作道路上能够避免这些问题) 1.做事情总是有头无尾,致使知识点不能一次搞透,每次在用到相同知识点的时候才发现之前对这个知识了解的还是不透彻. 2.不善于总结,做的东西(如代码和论文)很多也比较杂,但是却没有记录每一项工作,致使到最后很难理清之前做过的东西. 3.检索能力较差,致使寻找自己需要的资料需要耗费太长的时间. 4.阅读文献的数量太少,因此很难提出新的想法和见解. 以上4点是

本随笔记载与2019年1月23日,若随着技术发展,本随笔记录的困难被攻克也是可能的. 参考(https://www.reddit.com/r/docker/comments/86vzna/gpu_access_from_docker_container_windows_10/) Well you need to understand that direct access to the graphics card is done by a driver. If your host system i

第一步:定位Matlab中Java环境的ext目录 新建一个M script文件,或者直接在Matlab的交互式命令行中输入: >> disp(java.lang.System.getProperty('java.ext.dirs'));  F:\install\MATLAB\R2017a\sys\java\jre\win64\jre\lib\ext 第二步:将需要的java文件打包放入到ext目录中(任何一个都行) matlab version java  根据这个调整java项目的jdk

检查keras/tensorflow是否正常调用GPU代码 os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ[" a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a') b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name='

Matlab调用C程序   复制来自https://blog.csdn.net/u010839382/article/details/42463237 Matlab是矩阵语言,如果运算可以用矩阵实现,其运算速度非常快.但若运算中涉及到大量循环,Matlab的速度令人难以忍受的.当必须使用for循环且找不到对应的矩阵运算来等效时,可以将耗时长的函数用C语言实现,并编译成Mex文件,Matlab便可以像调用内建函数一样调用C编写的函数.Mex文件其实是一种动态链接库,旧版本Matlab可以直接调用.

1.在应用SIGNAL TAPPII时一定要把不用的端口设置为输入三态,否则观察不到数据. 2.用SIGNAL TAPII 观察数据时双向是观察不到数据的,但模块内部用于传输双向口数据的寄存器可以看到数据. 在一个.stp文件中可以创建多个实例.不同的实例可以同时运行,可以使用不同的时钟域.还可对修改实例的名字. 在Instance Manager中,右击,选择Create Instance. (1)signal tappii的时钟采样 signal tappii的时钟只能在上升沿对数据进行采样

2.Matlab调用Oracl带游标参数输出的存储过程 笔者也是将工作之中遇到的问题进行了搜集与整理,才完成该文的编写,希望能帮助到有需要的朋友. 2.1.PLSQL中的存储过程 PROCEDURE p_test_for_matlab(p_i IN VARCHAR2, p_cur OUT type_cur) IS BEGIN OPEN p_cur FOR SELECT * FROM mes_imp_operate_log d WHERE rownum <= p_i; END; 下面执行存储过程返

Matlab调用C语言函数 如果我有一个用C语言写的函数,实现了一个功能,如一个简单的函数:double add(double x, double y) { return x + y ;}现在我想要在Matlab中使用它,比如输入:>> a = add(1.1, 2.2)                                                     3.3000要得出以上的结果,那应该怎样做呢?解决方法之一是要通过使用MEX文件,MEX文件使得调用C函数和调用Matl

Matlab是矩阵语言,如果运算可以用矩阵实现,其运算速度非常快.但若运算中涉及到大量循环,Matlab的速度令人难以忍受的.当必须使用for循环且找不到对应的矩阵运算来等效时,可以将耗时长的函数用C语言实现,并编译成Mex文件,Matlab便可以像调用内建函数一样调用C编写的函数.Mex文件其实是一种动态链接库,旧版本Matlab可以直接调用.dll,新版本要调用.mexw32或.mexw64文件. 编译过程需要C语言编译器,在Matlab中键入mex –setup进行安装与配置. MEX文件

也真够折腾的. 事件背景:为了一个光流的提取处理,本来是3.1的opencv在include一些模块上出错,原因是opencv3.0以上的版本对模块进行了再分离,要contribute,但是contribute后还是解决不了,所以,选了2.4.11(因为之前在Windows下用过,知道哪些函数能调用). 这时在make的时候出现了类似nvcc warning : 的问题,然后就按照(http://blog.csdn.net/wang4959520/article/details/51392804

GPU版的tensorflow在模型训练时遇到Blas GEMM launch failed错误,或者keras遇到相同错误(keras 一般将tensorflow作为backend,如果安装了GPU版本的tensorflow,那么在使用keras时会优先使用GPU),类似报错如下: InternalError (see above for traceback): Blas GEMM launch failed : a.shape=(300, 1), b.shape=(1, 10), m=300

matlab没有直接调用tensorflow模型的接口,但是有调用keras模型的接口,而keras又是tensorflow的高级封装版本,所以就研究一下这个……可以将model-based方法和learning-based方法结合,产生很多更有趣的应用. 我的电脑配置参考前一篇博客,总之就是window下,tensorflow-GPU,有显卡,python 3.5. (配置:https://blog.csdn.net/vera__zhang/article/details/78531550)

Matlab 调用 Python 脚本 最近尝试在 Matlab 环境中调用 Python 脚本,这里总结下碰到的几个问题. 1. Python 模块加载 在 Matlab 函数中,想要将 Python 文件作为模块加载,需要首先修改 Python 环境变量路径 P = py.sys.path; if count(P,modpath) == 0 insert(P,int32(0),modpath); end 修改好路径后,直接使用 import 命令加载 Python 模块会产生错误,需采用以下

使用MATLAB调用NASTRAN提交bdf文件计算的方法笔者试过几种,分别做一下介绍 MATLAB直接调用操作系统命令 该方法对单次计算可能方便些,定义一个字符串,并使用eval命令调用,具体格式为: % strNas为NASRTAN路径 % strBDF为bdf文件路径 str = ['!', strNAS, ' ', strBDF]; eval(str); 印象中该方法似乎是非阻塞的,但最近几次实际使用居然是阻塞调用,可能记忆有所偏差,或者版本不同(笔者版本是2019b)?不过可以顺便提下

环境: VS2010 活动解决方案平台x64 WIN 8.1 Opencv 2.4.3 Matlab 2012a 1.  首先保证vs2010能正确调用opencv函数, 2.  Matlab中选择编译器,操作如下: 打开matlab2012,输入mex –setup,出现如下提示: Welcome to mex -setup.  This utility will help you set up a default compiler.  For a list of supported comp