1.在文件夹C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI里找到文件nvidia-smi.exe2.把该文件拖到命令提示符窗口(win+R,再输入‘CMD’进入),就可以显示关于GPU的信息 从图里可以看到GPU的名称,温度,显存利用情况和GPU利用率,还有正在工作的GPU进程.这些信息已经足够我们对GPU的状态进行监控了.

需要安装pynvml库. 下载地址为:https://pypi.org/project/nvidia-ml-py/#history pip安装的命令为: pip install nvidia-ml-py 代码如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/1/19 17:40 # @Author : xiaodai import pynvml pynvml.nvmlInit() handle = len(pynvm

情景:集成显卡 配置: 4G显示3.25GB 此时系统自动将用不到的系统完全共享给显卡(768MB而不是256): 看显卡适配器信息,完全共享给了显卡 解说:上图总可用图形内存 = 图2中备用 + 硬件保留(768mb) 共享系统内存 = 图2中备用 + 硬件保留(768mb)- 专用视频内存(256mb) 假如它实际真用不到768M,那也不理了,不想为了个512MB换个系统(除非系统蹦了再说)! 记于2013年双十这天.

距离上次首篇前言已经有一段时间了,一直比较忙,今天是周末不可以再拖了,经过我一段时间的考虑,我决定这一系列的教程会避免过于深入细节,一来可以避免一些同学被误导,二来会避免文章过于冗长难读, 三来可以让大家有更多自己思考的时间.如果我想讲述一些细节问题会另开一个系列. UnityShader语法实例浅析 上一次我在前言里大体上讲述了一下图形渲染的流程以及Shader是如何参与的,我们这系列教程还是更注重实际应用多一些,所以这一节为了以后打基础,我们来分析一下UnityShader的语法结构.如果没

FastRCNN 训练自己数据集 (1编译配置) 转载请注明出处,楼燚(yì)航的blog,http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ https://github.com/YihangLou/fast-rcnn-train-another-dataset 这是我在github上修改的几个文件的链接,求星星啊,求星星啊(原谅我那么不要脸~~) FastRCNN是Ross Girshick在RCNN的基础上增加了Multi task trainin

上周的这个时候,NVIDIA GeForce 700系列的旗舰产品GTX 780正式发布,传闻已久的GTX 700家族终于来了!虽然没有任何新架构.新特性的旗舰卡发布总让人觉得少点什么.但从性能上来说,GTX 780表现无可挑剔,在只有GeForce Titan 60%价格的情况下却提供了后者接近90%的综合性能表现,而且超频非常不俗.但总的来说该卡4799元的价格还是有点贵了,不是一般玩家所能承受的.那如果有这样一款显卡,它的价格不到3000元,却有GTX 780将近80%的性能,你会心动吗?

距离上次首篇前言已经有一段时间了,一直比较忙,今天是周末不可以再拖了,经过我一段时间的考虑,我决定这一系列的教程会避免过于深入细节,一来可以避免一些同学被误导,二来会避免文章过于冗长难读, 三来可以让大家有更多自己思考的时间.如果我想讲述一些细节问题会另开一个系列. UnityShader语法实例浅析 上一次我在前言里大体上讲述了一下图形渲染的流程以及Shader是如何参与的,我们这系列教程还是更注重实际应用多一些,所以这一节为了以后打基础,我们来分析一下UnityShader的语法结构.如果没

使用DirectX的API的话可以给游戏窗口设置指定的显示器和全屏独占模式,但是如果使用OpenGL的API就比较遗憾不能直接设置. 以下内容基于Windows系统. 如果使用OpenGL渲染,第一步当然是创建窗口,如果想要设置全屏模式,需要做以下几步操作: 一.把窗口设为无边框 二.把窗口坐标设置到屏幕左上角,窗口大小设为跟屏幕同样大小 三.如果有必要调整屏幕刷新率,要需要调用 ChangeDisplaySettingsEx 函数 四.窗口必须有焦点并且是激活的. 关于OpenGL全屏独占模式

安装了一天的软件,遇到了很多坑,在快泪崩的时候,始终以磨刀不误砍柴工鼓励自己,坚持安好了,话不多说,上干货: 前言:        TensorFlow 有两个版本:CPU 版本和 GPU 版本.GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持,CPU 版本不需要.如果你要安装 GPU 版本,请先确认你的显卡支持 CUDA.我安装的是 GPU 版本,采用 pip 安装方式,所以就以 GPU 安装为例,CPU 版本只不过不需要安装 CUDA 和 cuDNN. 之前我的电脑不能安装gpu版本的各种

先来看一段我们项目常见的Shader代码,这个是Vertex&Fragment shader,目前已经不常用了,不过还是适合我们理解一些基础知识和理解一些比较老的shader 代码.下次我们再讲unity主推的surface shader Shader "Custom/test" { Properties { _MainTex ("Base (RGB)", 2D) = "white" {} } SubShader { Pass { Tag

最近重装系统,安装了tensorflow的配置环境 总结一下. 参考资料 http://blog.csdn.net/ZWX2445205419/article/details/69429518 http://blog.csdn.net/u013294888/article/details/56666023 http://www.2cto.com/kf/201612/578337.html http://blog.csdn.net/10km/article/details/61915535 第一步

1.安装Anaconda3 下载地址  Anaconda 官网下载地址:https://www.continuum.io/downloads 下载以后,点击exe程序,开始安装,详细的安装过程(图片参考:https://blog.csdn.net/u012318074/article/details/77075209) 点击 Next 点击 I Agree 选择两个钟任意一个,如果是新手,个人建议选择第二个 选择安装目录,最好不要是中文路径 这两个都要选择,这样会把Python加入环境变量 等待

Liunx 安装 Nessus   啥子是Nessus 它是一款系统漏洞扫描与分析软件,可以扫描服务器存在哪些漏洞,页面简介美观,非常Nice. 获取激活码 首先访问如下网站 https://www.tenable.com/products/nessus/activation-code 点Register Now,之后跳到这个页面.填入信息,点击Register.这时候,邮箱会收到邮件,先不用管他,直接点这个下载 下载Nessus 也可以直接访问官方下载页面:https://www.tenabl

学编程的起点——走进编程的殿堂 前言: 知其然,知其所以然,努力固然重要,但是思维的提升会让你事半功倍,我会用我花费时间换来的“思维”带更多的朋友入门,让你们明明白白学编程,学编程,不迷茫. 转变思维,走进编程 话接上文,在上一篇文章<编程常识知多少>https://www.cnblogs.com/zyx110/p/11451084.html中主要对“软件”二字进行了一些解释,其中也穿插解释了一些硬件方面的知识,我想看过的朋友应该有了一定的了解.上文中我提到软件是由人类编写而成,那现在出现个问

首先声明我这篇主要是根据下面网站的介绍, 加以修改和详细描述,一步一步在我自己的电脑上实现的, http://www.cmnsoft.com/wordpress/?tag=opencl&paged=2 首先要将显卡驱动更新到最新版,以支持opencl . 要看显卡支不支持opencl,可以下一个 GPU_Caps_Viewer_Setup  软件看一看 首先要下载安装opencl库.我这里下载的是英特尔的.英伟达和AMD的也都差不多.首先下载INTEL版的opencl驱动: https://so

操作 看显卡 lspci | grep N 01:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation GM107M [GeForce GTX 960M] (rev a2) 07:00.0 Network controller: Intel Corporation Dual Band Wireless-AC 3165 Plus Bluetooth (rev 99) ubuntu-drivers devices lshw -numeric -C display 驱动下载 h

很多人在使用windows操作系统的发现电脑越用越卡,但是不知道什么原因,只知道电脑越便宜的越卡(电脑配置低), 然而导致电脑卡顿缓慢的原因有很多,总结出来就是软件和硬件的问题,那怎么办呢? 电脑系统软件问题,就需要优化: 硬件方面则主要是CPU.内存.硬盘. 我们来简单说一下 软件方面的原因: 1.系统垃圾太多 电脑使用时间久了,会导致系统盘(C盘)产生的缓存垃圾越来越多(安装软件默认在C盘的,换成文件也在C盘), 缓存的垃圾过多会导致电脑变的卡顿缓慢,因此定期清理电脑垃圾是提升电脑运行速度的

本文是在Ubuntu18.04.5服务器上安装CUDA_10.1(nvidia-driver455)和cuDNN_7.6.5, Ubuntu 18.04.5 CUDA_10.1 (nvidia-driver455) cuDNN_7.6.5 一. 前期准备 1.查看系统版本和显卡型号 cat /etc/issue # 查看系统版本 lspci | grep -i nvidia # 查看电脑的显卡型号 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20201118

看我结论,大家试试看最后装pytorch看行不行,不行就去冲了PyTorch   /Doge ubuntu 20.04 下安装CUDA,参考这个博主写的,先看显卡支持的最高CUDA版本,之后找一个较新的不管是安装CUDA cuDnn 还是PyTorch都按一个版本装就行 不过最后的cudnn 我是在官网下的Deb安装的,然后参考这个链接里的 CUDA版本切换 这一步创建的那个cuda文件夹. 然后对MINIST数据集,跑一个简单的 卷积神经网络 的时候出现了RuntimeError: cuDNN

首先是良好的硬件体制,CPU.内存和显卡都必须是健康的,在100%负荷下工作也能拥有合理的温度和功耗.其次就是硬件准备,超频需要一块强大的主板做支撑,特别是主板供电部分,考虑到CPU和内存超频后功耗大增,高低电平信号要求不能模糊,所以主板的供电部分一定要达到4+1或者更高项数,这样每项供电的压力才能小.超频还需要强大的散热器和电源,前者可以让CPU和显卡工作在合理温度下,提升超频潜能和超频过程的稳定性,后者可以给予硬件足够的电能支撑,即使功耗提升也能轻松应对. 在准备工作进行完之后,就是BIOS

高端 PC 继续通过高性能显卡驱动桌面游戏. 一流的"梦想机器"基于第六代智能 英特尔® 酷睿™ 处理器i7-6700K等 CPU,通常与高端独立显卡配合使用以运行要求最严苛的游戏. 由 Avalanche Studios* 开发.由 Square Enix*发布的 Just Cause 3 就是这样一款游戏. 作为 2015 年末发布的一款广受好评的游戏,JC3提供猛烈的爆炸.茂密的地形和迷人的风景,Rico Rodriguez 特工在一个无比惊艳的广阔世界中战斗.翱翔.滑行和格斗.