之前也提到了,旧机器上有一块NVIDIA的显卡,装了ubuntu16.04后一直没有安装驱动.这周算是有点时间,就差点作了死. 首先必须澄清,这个不是正确的安装过程,起码我就报了memory error问题,没有成功,同样屏幕显示也不正常了,分辨率被调到了2048*4196这个奇葩的数字. 本来是想安装gpu driver的,利用命令 lspci | grep VGA 发现自己的显卡是GT216,属于GeForce GT220系列的.因此上NVIDIA官网上下载了对应的驱动,有个GeForce

CPU VS GPU 关于绘图和动画有两种处理的方式:CPU(中央处理器)和GPU(图形处理器).在现代iOS设备中,都有可以运行不同软件的可编程芯片,但是由于历史原因,我们可以说CPU所做的工作都在软件层面,而GPU在硬件层面. 总的来说,我们可以用软件(使用CPU)做任何事情,但是对于图像处理,通常用硬件会更快,因为GPU使用图像对高度并行浮点运算做了优化.由于某些原因,我们想尽可能把屏幕渲染的工作交给硬件去处理.问题在于GPU并没有无限制处理性能,而且一旦资源用完的话,性能就会开始下降了(

CPU VS GPU 关于绘图和动画有两种处理的方式:CPU(中央处理器)和GPU(图形处理器).在现代iOS设备中,都有可以运行不同软件的可编程芯片,但是由于历史原因,我们可以说CPU所做的工作都在软件层面,而GPU在硬件层面. 总的来说,我们可以用软件(使用CPU)做任何事情,但是对于图像处理,通常用硬件会更快,因为GPU使用图像对高度并行浮点运算做了优化.由于某些原因,我们想尽可能把屏幕渲染的工作交给硬件去处理.问题在于GPU并没有无限制处理性能,而且一旦资源用完的话,性能就会开始下降了(

概述 在D3D10中,一个基本的渲染流程可分为以下步骤: 清理帧缓存: 执行若干次的绘制: 通过Device API创建所需Buffer: 通过Map/Unmap填充数据到Buffer中: 将Buffer设置到DeviceContext中: 调用Draw执行绘制过程: 调用Present提交渲染结果. 在这一过程中,不被初学者注意.然而在深入学习时定会遇到的一个特性是:D3D的Draw函数是一个异步调用. 我们知道,实际渲染的过程大部分是在GPU上完成的,CPU只负责发号施令.实际上,数据准备完

本文是Unity官方教程,性能优化系列的第二篇<Diagnosing performance problems using the Profiler window>的简单翻译. 相关文章: Unity性能优化(1)-官方教程The Profiler window翻译 Unity性能优化(2)-官方教程Diagnosing performance problems using the Profiler window翻译 Unity性能优化(3)-官方教程Optimizing garbage co

原文地址http://www.cocoachina.com/ios/20150106/10840.html 延迟解压 一旦图片文件被加载就必须要进行解码,解码过程是一个相当复杂的任务,需要消耗非常长的时间.解码后的图片将同样使用相当大的内存. 用于加载的CPU时间相对于解码来说根据图片格式而不同.对于PNG图片来说,加载会比JPEG更长,因为文件可能更大,但是解码会相对较快,而且Xcode会把PNG图片进行解码优化之后引入工程.JPEG图片更小,加载更快,但是解压的步骤要消耗更长的时间,因为JP

基于定时器的动画 定时帧 动画看起来是用来显示一段连续的运动过程,但实际上当在固定位置上展示像素的时候并不能做到这一点.一般来说这种显示都无法做到连续的移动,能做的仅仅是足够快地展示一系列静态图片,只是看起来像是做了运动. 我们之前提到过iOS按照每秒60次刷新屏幕,然后CAAnimation计算出需要展示的新的帧,然后在每次屏幕更新的时候同步绘制上去,CAAnimation最机智的地方在于每次刷新需要展示的时候去计算插值和缓冲. 之前,我们解决了如何自定义缓冲函数,然后根据需要展示的帧的数组来

原文:http://www.cocoachina.com/ios/20150106/10839.html 基于定时器的动画和性能调优 基于定时器的动画 我可以指导你,但是你必须按照我说的做. -- 骇客帝国 在第10章“缓冲”中,我们研究了CAMediaTimingFunction,它是一个通过控制动画缓冲来模拟物理效果例如加速或者减速来增强现实感的东西,那么如果想更加真实地模拟 物理交互或者实时根据用户输入修改动画改怎么办呢?在这一章中,我们将继续探索一种能够允许我们精确地控制一帧一帧展示的基

性能优化 代码应该运行的尽量快,而不是更快 - 理查德 在第一和第二部分,我们了解了Core Animation提供的关于绘制和动画的一些特性.Core Animation功能和性能都非常强大,但如果你对背后的原理不清楚的话也会降低效率.让它达到最优的状态是一门艺术.在这章中,我们将探究一些动画运行慢的原因,以及如何去修复这些问题. CPU VS GPU 关于绘图和动画有两种处理的方式:CPU(中央处理器)和GPU(图形处理器).在现代iOS设备中,都有可以运行不同软件的可编程芯片,但是由于历史

No1: 将一个复杂对象的构建与它的表示分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示 No2: 在Android源码中,最常用到的Builder模式就是AlertDialog.Builder No3: WindowManager在java层的具体实现是WindowManagerImpl,Window对象的setWindowManager函数将Window对象与WindowManager建立了联系 添加View.移除View.更新View的布局等具体的工作都交给了WindowManagerGloba

目录: 1. tf.placeholder_with_default(tf.constant(1.0),shape=[],name='use_dropout')   # 设置一个占位符 2. tf.constant(input, size, name) # 产生一个变量 3.tf.variable_scope(name, reuse=True)  # 设置函数的作用范围 4.tf.get_variable(name, shape)  # 设置函数变量 5.tf.nn.conv2d(i, k, [

性能调优 代码应该运行的尽量快,而不是更快 - 理查德 在第一和第二部分,我们了解了Core Animation提供的关于绘制和动画的一些特性.Core Animation功能和性能都非常强大,但如果你对背后的原理不清楚的话也会降低效率.让它达到最优的状态是一门艺术.在这章中,我们将探究一些动画运行慢的原因,以及如何去修复这些问题. CPU VS GPU 关于绘图和动画有两种处理的方式:CPU(中央处理器)和GPU(图形处理器).在现代iOS设备中,都有可以运行不同软件的可编程芯片,但是由于历史

Caffe_blob 1.基本数据结构 Blob为模板类,可以理解为四维数组,n * c * h * w的结构,Layer内为blob输入data和diff,Layer间的blob为学习的参数.内部封装了SyncedMemory类,该类负责存储分配和主机与设备的同步 protected: shared_ptr<SyncedMemory> data_; // data指针 shared_ptr<SyncedMemory> diff_; // diff指针 vector<int&

目录 一.Tensor的创建和使用 二.Tensor放到GPU上执行 三.Tensor总结 一.Tensor的创建和使用 1.概念和TensorFlow的是基本一致的,只是代码编写格式的不同.我们声明一个Tensor,并打印它,例如: import torch #定义一个Tensor矩阵 a = torch.Tensor([1, 2], [3, 4],[5, 6], [7, 8]) print(a) print('{}'.format(a)) 然后会发现报以下错误: new() received

11. 基于定时器的动画 基于定时器的动画 我可以指导你,但是你必须按照我说的做. -- 骇客帝国 在第10章“缓冲”中,我们研究了CAMediaTimingFunction,它是一个通过控制动画缓冲来模拟物理效果例如加速或者减速来增强现实感的东西,那么如果想更加真实地模拟物理交互或者实时根据用户输入修改动画改怎么办呢?在这一章中,我们将继续探索一种能够允许我们精确地控制一帧一帧展示的基于定时器的动画. 11.1 定时帧 定时帧 动画看起来是用来显示一段连续的运动过程,但实际上当在固定位置上展示

第一次,调了很久.它本来已经很OK了,同时适用CPU和GPU,且可正常运行的. 为了用于性能测试,主要改了三点: 一,每一批次显示处理时间. 二,本地加载测试数据. 三,兼容LINUX和WIN 本地加载测试数据时,要注意是用将两个pt文件,放在processed目录下,raw目录不要即可. 训练数据的定义目录是在当前目录 data/MNIST/processed目录下. 我自己弄了个下载: http://u.163.com/2FUm6N1L  提取码: XJpmqUoR 只能下载20次,过了可在

来源公式推导连接 https://blog.csdn.net/qq_36387683/article/details/88554434 关键词:灰色预测 python 实现 灰色预测 GM(1,1)模型 灰色系统 预测 灰色预测公式推导 一.前言   本文的目的是用Python和类对灰色预测进行封装 二.原理简述 1.灰色预测概述   灰色预测是用灰色模型GM(1,1)来进行定量分析的,通常分为以下几类:     (1) 灰色时间序列预测.用等时距观测到的反映预测对象特征的一系列数量(如产量.销

大家好,本文学习Chrome->webgpu-samplers->fractalCube示例. 上一篇博文: WebGPU学习(八):学习"texturedCube"示例 学习fractalCube.ts 最终渲染结果: 该示例展示了如何用上一帧渲染的结果作为下一帧的纹理. 与"texturedCube"示例相比,该示例的纹理并不是来自图片,而是来自上一帧渲染的结果 下面,我们打开fractalCube.ts文件,分析相关代码: 传输顶点的color 它

先来看一下这是什么任务.就是给你手写数组的图片,然后识别这是什么数字: dataset 首先先来看PyTorch的dataset类: 我已经在从零学习pytorch 第2课 Dataset类讲解了什么是dataset类以及他的运行原理 class MNIST_data(Dataset): """MNIST dtaa set""" def __init__(self, file_path, transform = transforms.Compos

第二次作业:卷积神经网络 part 1 视频学习 数学基础 受结构限制严重,生成式模型效果往往不如判别式模型. RBM:数学上很漂亮,且有统计物理学支撑,但主流深度学习平台不支持RBM和预训练. 自编码器:正则自编码器.稀疏自编码器.去噪自编码器和变分自编码器. 概率/函数形式统一: 欠拟合.过拟合解决方案: 欠拟合:提高模型复杂度 决策树:拓展分支 神经网络:增加训练轮数 过拟合1:降低模型复杂度 优化目标加正则项 决策树:剪枝 神经网络:early stop.dropout 过拟合2:数据增

这篇文章主要介绍了一个名为Aluminum通信库,在这个库中主要针对Allreduce做了一些关于计算通信重叠以及针对延迟的优化,以加速分布式深度学习训练过程. 分布式训练的通信需求 通信何时发生 一般来说,神经网络的训练过程分为三步:前向传播.反向传播以及参数优化.在使用数据并行进行分布式训练的情况下,通信主要发生在反向传播之后与参数优化之前,在此阶段各个计算节点需要进行梯度的同步.广义上来讲,梯度的同步过程符合Allreduce语义.从实现上来说,我们既可以通过中心化的参数服务器架构来实现梯