https://blog.csdn.net/weixin_41923961/article/details/83687809 Numba:高性能计算的高生产率 在这篇文章中，笔者将向你介绍一个来自Anaconda的Python编译器Numba，它可以在CUDA-capable GPU或多核cpu上编 ...
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2019-12-30 19:12:48
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https://www.jb51.net/article/142212.htm 这篇文章主要介绍了Python基于pyCUDA实现GPU加速并行计算功能,结合实例形式分析了Python使用pyCUDA进行GPU加速并行计算的原理与相关实现操作技巧,需要的朋友可以参考下 目录 pyCUDA特点 pyC ...
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2019-12-30 19:06:43
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Ubuntu16.04.5配置英伟达NVIDIA显卡驱动实现GPU加速标签（空格分隔）：运维系列一：系统环境初始化与系统包准备二：安装测试步骤一：系统环境初始化与系统包准备apt-getupdateapt-getinstallvimopenssh-server准备系统所需要的安装包NVIDIA-Linux-x86_64-440.44.runcuda_10.2.89_440.33.01_linux.
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2019-12-25 22:20:13
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AI = 算法 + 实现 忘掉 tf 1.0吧！！！ TPU tf 加速硬件 学习建议 忘记1.0 Tensorflow 和Pytorch 选择一个主修 Keras 逐渐淡出 TF.kreas Pytorch + caffe2 为什么是用tensorflow GPU加速 （速度快） ...
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2019-12-15 18:35:05
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这段话放在前面：之前一种用的Pytorch，用着还挺爽，感觉挺方便的，但是在最近文献的时候，很多实验都是基于Google 的Keras的，所以抽空学了下Keras，学了之后才发现Keras相比Pytorch而言，基于keras来写神经网络的话太方便，因为Keras高度的封装性，所以基于Keras来搭 ...
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2019-11-13 23:59:24
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选题是机器人知识图谱人机对话系统。该系统被安置于树莓派上，树莓派是一款基于LINUX系统使用gpu加速渲染的嵌入式设备。除了树莓派，该系统后端采用python构建，可以将对话系统从整个系统中剥离出来安置于django之上，以web应用的形式为用户提供图形界面接口，以更好地展示知识图谱中内在联系。除了 ...
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2019-10-06 11:46:12
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首次在windows上搭建 theano ，为了实现在 gpu 加速运算，在配置运行环境上多次踩坑，特记录下来。 一、GPU驱动安装 1.1 进入NVIDIA驱动下载进行符合条件的下载安装。 二、CUDA的下载安装 2.1 从NVIDIA官网选择一个CUDA版本进行下载。 2.2 使用如下命令查看是 ...
PyCUDA 可以通过 Python 访问 Navidia 的 CUDA 并行计算 API。 具体介绍和安装可以参考 PyCUDA 官网文档和 pycuda PyPI。 本文涵盖的内容有： 本文示例在 GPU 环境下，使用 Jupyter Notebook 导入了以下包： 输出： 查询 GPU 信息 ...
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2019-09-13 22:08:33
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合并使用gpu::FarnebackOpticalFlow计算的水平光流flowx 和垂直光流flowy https://blog.csdn.net/DumpDoctorWang/article/details/78668154 一、问题来源近期在学习GPU加速。无意间看到OpenCV库中有用GPU ...
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2019-07-09 22:10:04
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1.简介 TensorFlow可以很容易地利用单个GPU加速深度学习模型的训练过程，但要利用更多的GPU或者机器，需要了解如何并行化训练深度学习模型。常用的并行化深度学习模型训练方式有两种，同步模式和异步模式。 2.两种模式的区别 为帮助读者理解这两种训练模式，首先简单回顾一下如何训练深度学习模型。 ...
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2019-06-30 23:15:38
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