原文:Directx11教程(15) D3D11管线(4) 本章我们首先了解一下D3D11中的逻辑管线,认识一下管线中每个stage的含义. 参考资料:http://fgiesen.wordpress.com/2011/07/01/a-trip-through-the-graphics-pipeline-2011-part-3/ D3D11逻辑管线如下图所示: 首先,我们来学习一下每个stage的名字含义,在后面章节学习它们的细节功能: IA:input assembler,输入装配阶段,主要是

虽然Windows 10系统的装机率正不断攀升,但经典的Windows 7依然有着大量的用户群体.特别是在我们中国, Windows 7依然是许许多多电脑用户的装机首选系统. 经久不衰的Windows 7 可是,自从Skylake架构处理器时代开始,用户发现在新电脑安装Windows 7的过程中会遇到很多问题.其实,这种原因主要是原生的Windows 7缺少某些必要的驱动程序所导致的: 上一代Skylake平台要想安装Windows 7,需要在Windows 7镜像系统中嵌入USB驱动!最新一代

Win10 TensorFlow(gpu)安装详解 写在前面:TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统.从去年十一月开源至今一年多一点的时间里,该项目已经收获了40000+的star和18000+的fork,

Win10 TensorFlow(gpu)安装详解 写在前面:TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统.从去年十一月开源至今一年多一点的时间里,该项目已经收获了40000+的star和18000+的fork,

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

随着图像识别和深度学习领域的迅猛发展,GPU时代即将来临.由于GPU处理深度学习算法的高效性,使得配置一台搭载有GPU的服务器变得尤为必要. 本文主要介绍在Ubuntu 16.04环境下如何配置TensorFlow(GPU support)框架,实验所用的显卡为GeForce GTX 1080ti(OC),显存11G,频率1569-1708MHz,CUDA核心3584个,Compute Capability为6.1.下面详细介绍安装配置的详细步骤. 关于本人实验室所用硬件的配置清单,请访问. 1

经检测速度大幅度上升,不枉费我折腾了这么久,最坑的就是网上教程.书都没有写将cuda的bin加入全局变量,还是根据报错信息推出来的. 1.cuda9.0下载安装 https://developer.nvidia.com/cuda-90-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal 注意点:将C:\Program Files\NVIDIA GPU

1. 已经安装cuda但是tensorflow仍然使用cpu加速的问题 电脑上同时安装了GPU和CPU版本的TensorFlow,本来想用下面代码测试一下GPU程序,但无奈老是没有调用GPU. import tensorflow as tf with tf.device('/cpu:0'): a = tf.constant ([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='a') b = tf.constant ([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], nam

faiss安装 faiss是facebook开发的有CPU版本和GPU版本的求密集向量相似性和进行密集向量聚类的库. faiss用c++编写,安装faiss需要在github上下载其c++源码并用make编译安装 faiss仅有的两个依赖包:blas和lapack CPU 方面,Facebook 大量利用了: 多线程以充分利用多核性能并在多路 GPU 上进行并行搜索. BLAS 算法库通过 matrix/matrix 乘法进行高效.精确的距离计算.没有 BLAS,高效的强力执行很难达到最优状态.

准备: 系统环境: windows10 + Anaconda3 + Pycharm (1)环境配置: 打开Anaconda Prompt,输入清华仓库镜像,这样更新会快一些: 输入: conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes 同样在 Anaconda Prompt 中利用Anaconda创

版权声明:本文为博主原创文章,支持原创,转载请附上原文出处链接和本声明.  本文链接地址:https://www.cnblogs.com/wannengachao/p/11947668.html 驱动安装&cuda 一.准备工作,查看是否默认安装了nouveau, nouveau 是 linux 第三方 nvidia 驱动,要先禁用才能安装 nvidia 驱动. 建议 iclone 将nouveau 配置为可选项 =.= 1..禁用 nouveau 驱动 lsmod | grep nouveau

 python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频)https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 官网 https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/GPU-Windows.html lightgbm GPU版本

之前一节已经写到了,上次的GPU driver驱动安装并不成功,因此,这次换了一种方式,比较傻瓜,但是很好使. 首先使用命令查看显示器的设备(请将显示器插在显卡上,如果插在集显上可能信息不正常) sudo lshw -numeric -C display 可以发现是GT216 GeForce GT220系列的,其实使用lspci | grep VGA的效果一样 然后可以使用命令查看Ubuntu推荐的驱动版本,进行安装 ubuntu-drivers devices 我这里推荐的是nvidia-34

网上多数是vs2012或者vs2013上安装方式,带NA-显卡的需要安装CUDA7.5,安装cuDNN4,cuDNN. 一 :下载caffe源码(microsoft版) 下载地址:https://github.com/microsoft/caffe 备注:单击网页中的Clone or download. 二.编译caffe源代码 1.解压源码(我解压在F盘) 2.进入目录 F:\caffe-master\windows (1).打开文件"CommonSettings.props.exemple&

Install Anaconda and python 1. cuda-8.0 download cuda_8.0.61_375.26_linux.run ./cuda_8.0.61_375.26_linux.run 2.cudnnv5.1 for cuda-8.0 download cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz tar xvzf cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz cp cuda/include/cudnn.h cuda-8.0/include

处理器:I5-7500 显卡   :GTX1050Ti 系统   :Win10 1. 首先搭建Python环境. 官网https://www.python.org/downloads/下载Python3.7(目前最新的版本为3.7.4,暂时不用最新版本).下载安装完成后在环境变量中添加bin路径. cmd 运行 python 查看是否配置成功. C:\Users\admin>python Python (v3. , ::) [MSC v. bit (AMD64)] on win32 Type &qu

本文转载自:https://blog.csdn.net/gangeqian2/article/details/79358543 手把手教你windows安装tensorflow的教程参考另一篇博文http://mp.blog.csdn.net/postedit/79307696 此博文是在上文安装CUDA/cuDNN的基础上的个人填坑总结,欢迎指教. CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA™是

GCC 官网:http://gcc.gnu.org 1)检查 NVIDIA驱动需要GCC等C/C++开发环境,首先检测GCC是否已经安装 gcc –v# 如果系统显示没有找到GCC指令,或没有显示GCC版本信息,则需要安装C/C++环境 2)安装 # 使用yum命令安装 yum -y install gcc gcc-c++ kernel-devel //安装gcc.c++编译器以及内核文件 GPU 官网:https://www.nvidia.cn/ Blog:https://blog.csdn.

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

注意: 1.目前Anaconda 更新原命令activate tensorflow 改为 conda activate tensorflow 2. 目前windows with anaconda 可以使用python 3.6,需要注意,如使用3.6,则需注意在创建conda环境时需使python=3.6 3.官网更新为CUDA9和cuDNN6,实测CUDA9和cuDNN7完美运行,CUDA9和cuDNN6大家可以试一下 TensorFlow 1.5.0 现已公开,如果您在Windows或Linu

https://support.microsoft.com/zh-cn/kb/923505 针对 Office 2003 的支持已终止 Microsoft 已于 2014 年 4 月 8 日终止了针对 Office 2003 的支持.该更改已影响到您的软件更新和安全选项. 了解这一措施对于您的含义以及如何继续保持受保护状态. 概要 Microsoft 向以下 2007 Microsoft Office 程序和 2010 Microsoft Office 程序添加了新的 Office Open X