dim3是NVIDIA的CUDA编程中一种自定义的整型向量类型,基于用于指定维度的uint3. 例如:dim3 grid(num1,num2,num3): dim3类型最终设置的是一个三维向量,三维参数分别为x,y,z;

在开始菜单中找到Visual Studio 2013 >> Visual Studio Tools 选择86或64版本的VC命令提示符环境,我用的 VS2013 x86 Native Tools Command Prompt 这样应该就会配置好VC编译器的Path,环境变量中又有nvcc(cuda的c编译器)的Path 然后输入 nvcc cudaFileName.cu -o outFileName 这种格式,比如 nvcc hello.cu -o hello 就会编译hello.cu文件,生

在开始菜单中找到Visual Studio 2013 >> Visual Studio Tools 选择86或64版本的VC命令提示符环境,我用的 VS2013 x86 Native Tools Command Prompt 这样应该就会配置好VC编译器的Path,环境变量中又有nvcc(cuda的c编译器)的Path 然后输入 nvcc cudaFileName.cu -o outFileName 这种格式,比如 nvcc hello.cu -o hello 就会编译hello.cu文件,生

Sub 批量格式设置()  '此代码为指定文件夹中所有选取的WORD文件的进行格式设置 Dim MyDialog As FileDialog, vrtSelectedItem As Variant, Doc As Document ' On Error Resume Next '忽略错误 '定义一个文件夹选取对话框 Set MyDialog = Application.FileDialog(msoFileDialogFilePicker) With MyDialog .Filters.Clear

一.步骤 1.先新建一个简单的控制台应用程序,项目名称为Mytest,如下图所示: 2.在项目中添加一个名为Test.cu文件,如下图所示: 3.在解决方案资源管理器中选择该项目并点击右键,在弹出的菜单中选择“生成自定义…”,如下图所示: 4.最后,打开项目的属性页,如下图所示,在“配置属性”——“链接器”——“输入”中的“附件依赖项”里面添加 cublas.libcuda.libcudadevrt.libcudart.libcudart_static.libnvcuvid.libOpenCL.

  CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA推出的异构计算平台,PyTorch中有专门的模块torch.cuda来设置和运行CUDA相关操作.本地安装环境为Windows10,Python3.7.8和CUDA 11.6,安装PyTorch最新稳定版本1.12.1如下: pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.or

PyTorch常用代码段整理合集 转自:知乎 作者:张皓 众所周知,程序猿在写代码时通常会在网上搜索大量资料,其中大部分是代码段.然而,这项工作常常令人心累身疲,耗费大量时间.所以,今天小编转载了知乎上的一篇文章,介绍了一些常用PyTorch代码段,希望能够为奋战在电脑桌前的众多程序猿们提供帮助! 本文代码基于 PyTorch 1.0 版本,需要用到以下包 import collectionsimport osimport shutilimport tqdm import numpy as np

PyTorch常用代码段整理合集 本文代码基于 PyTorch 1.0 版本,需要用到以下包 import collections import os import shutil import tqdm import numpy as np import PIL.Image import torch import torchvision 基础配置 检查 PyTorch 版本 torch.__version__ # PyTorch version torch.version.cuda # Corr

基础配置 检查 PyTorch 版本 torch.__version__               # PyTorch version torch.version.cuda              # Corresponding CUDA version torch.backends.cudnn.version()  # Corresponding cuDNN version torch.cuda.get_device_name(0)   # GPU type 更新 PyTorch PyTo

第25章 Pytorch 如何高效使用GPU 深度学习涉及很多向量或多矩阵运算,如矩阵相乘.矩阵相加.矩阵-向量乘法等.深层模型的算法,如BP,Auto-Encoder,CNN等,都可以写成矩阵运算的形式,无须写成循环运算.然而,在单核CPU上执行时,矩阵运算会被展开成循环的形式,本质上还是串行执行.GPU(Graphic Process Units,图形处理器)的众核体系结构包含几千个流处理器,可将矩阵运算并行化执行,大幅缩短计算时间.随着NVIDIA.AMD等公司不断推进其GPU的大规模并行

From: https://liudongdong1.github.io/ 0. 基础配置 0.1. 设置随机种子 def set_seeds(seed, cuda): """ Set Numpy and PyTorch seeds. """ np.random.seed(seed) torch.manual_seed(seed) if cuda: torch.cuda.manual_seed_all(seed) print ("==&

[源码解析] PyTorch 如何使用GPU 目录 [源码解析] PyTorch 如何使用GPU 0x00 摘要 0x01 问题 0x02 移动模型到GPU 2.1 cuda 操作 2.2 Module 2.3 移动 2.3.1 示例 2.3.2 操作 2.3.3 _apply 方法 2.4 小结 0x03 在GPU之上调用函数 3.1 CUDA编程模型基础 3.1.1 异构模型 3.1.2 并行思想 3.1.3 处理流程 3.2 函数 3.2.1 核函数 3.2.2 PyTorch 样例 3.

[源码解析] PyTorch 分布式(2) ----- DataParallel(上) 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(2) ----- DataParallel(上) 0x00 摘要 0x01 综述 1.1 从流程上看 1.2 从模式角度看 1.3 从操作系统角度看 1.4 低效率 0x02 综述 2.1 示例 2.2 相关知识 0x03 定义 3.1 定义 3.2 负载均衡 0x04 前向传播 4.1 总述 4.2 分发(输入) 4.2.1 scatter_kwargs 4.2.

[源码解析] PyTorch 分布式(3) ----- DataParallel(下) 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(3) ----- DataParallel(下) 0x00 摘要 0x01 前向操作 1.1 并行 1.2 Gather 1.2.1 Python世界 1.2.2 C++世界 0x02 计算损失 0x03 后向传播 3.1 分发梯度 3.1.1 Gather.backward 3.1.2 Scatter 3.1.3 C++ 3.2 并行后向传播 3.3 归并梯度 3

1. Convolution Layers 1.1 nn.Conv2d (1)原型 torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros', device=None, dtype=None) 在由多个输入平面组成的输入信号上应用2D卷积,简言之就是在多通道输入图像上进行卷积操作. (2)参数

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

在网上查找资料的时候发现好多经典的vbs代码收集起来也为了以后学习. VBS播放音乐 Dim wmp Set wmp = CreateObject("WMPlayer.OCX") wmp.openState wmp.URL = "想象之中.mp3" Do Until wmp.playState = 1 WScript.Sleep 1000 Loop 比较流行的VBS整人脚本(保存为“礼物.VBE”这样就可以通过QQ发送了) Set shell=CreateObje

公司用于项目号的合成,怕忘记,特此放上这里.若能帮助其它道友,善莫大焉. 比如:001,004,006,007,008,009,010 结果可以输出:001,004,006-010 逻辑:1.获得数据(一般从表中提取) 2.定义数组,并赋值.(数组大小根据表中数据个数判断) 3.排序(这里用冒泡法,小到大) 4.综合判断数据(核心判断:从步距来判断是否连接和使用哪种符号相连,前后相距1,那么用"-",前相距非1,用",") 5.根据想要的格式进行输出 Functio

编译opencv记录 1.opencv,opencv_contrib包, 3.4.5版本 2. 到opencv/build 目录下 删除所有文件 $rm -rf * 3. 打开cmake图形界面 $cmake-gui ~设置source code和build binaries 路径 ~点击Configure -Configure Done 后 Search 下搜索以下词 1.java 三项取消 2.Cuda  withcuda勾选 3.Gtk  with_gtk_2_x勾选 4.non OPEN

 \(安装环境: \color{red}{Ubuntu16.04 + CUDA8.0 + cuDNN5.0}\) 安装 CUDA CUDA 安装准备 CUDA 官方安装文档 首先查看是否电脑具有支持 CUDA 的 GPU lspci | grep -i nvidia 查看 Linux 版本信息与 gcc 版本 uname -m && cat /etc/*release && gcc --version 下载 下载 CUDA-8.0, 注意选取 deb(local) 版本,

紧接着上一篇的文章<深度学习(TensorFlow)环境搭建:(二)Ubuntu16.04+1080Ti显卡驱动>,这篇文章,主要讲解如何安装CUDA+CUDNN,不过前提是我们是已经把NVIDIA显卡驱动安装好了 一.安装CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture),是英伟达公司推出的一种基于新的并行编程模型和指令集架构的通用计算架构,它能利用英伟达GPU的并行计算引擎,比CPU更高效的解决许多复杂计算任务,想使用GPU就必须要使用CUDA.