我們知道做深度學習離不開GPU,不過一直以來對GPU和CPU的差別,CUDA以及cuDNN都不是很了解,所以找了些資料整理下,希望不僅可以幫助自己理解,也能夠幫助到其他人理解。 先來講講CPU和GPU的關系和差別吧。截圖來自資料1(CUDA的官方文檔): 從上圖可以看出GPU(圖像處理 ...
這一期我們來介紹如何在Windows上安裝CUDA,使得對圖像數據處理的速度大大加快,在正式的下載與安裝之前,首先一起學習一下預導知識,讓大家知道為什么使用GPU可以加速對圖像的處理和計算,以及自己的電腦是否可以使用GPU加速。 寫在前面: 在深度學習中,我們常常要對圖像數據進行處理和計算,而處理器CPU因為需要處理的事情多,並不能滿足我們對圖像處理和計算速度的要求,顯卡GPU就是來幫助CPU來解 ...
2020-08-10 17:10 0 3995 推薦指數:
我們知道做深度學習離不開GPU,不過一直以來對GPU和CPU的差別,CUDA以及cuDNN都不是很了解,所以找了些資料整理下,希望不僅可以幫助自己理解,也能夠幫助到其他人理解。 先來講講CPU和GPU的關系和差別吧。截圖來自資料1(CUDA的官方文檔): 從上圖可以看出GPU(圖像處理 ...
0704-使用GPU加速_cuda 目錄 一、CPU 和 GPU 數據相互轉換 二、使用 GPU 的注意事項 三、設置默認 GPU 四、GPU 之間的切換 pytorch完整教程目錄:https://www.cnblogs.com ...
確認顯卡支持 cuda 首先確認顯卡是否是 英偉達 NVIDIA 的,當然 AMD 也支持,但是不常用; NVIDIA 顯卡有 GTX Geforce、Quadra 和 Tesla 三大系列,然后到如下網站查看是否支持 Cuda https://developer.nvidia.com ...
本文是個人對Keras深度學習框架配置的總結,不周之處請指出,謝謝! 1. 首先,我們需要安裝Ubuntu操作系統(Windows下也行),這里使用Ubuntu16.04版本: 2. 安裝好Ubuntu16.04之后,需要對系統進行初始化設置 ...
win10+anaconda+cuda配置dlib,使用GPU對dlib的深度學習算法進行加速(以人臉檢測為例) ...
GPU測試 ffmpeg -c:v h264_cuvid -rtsp_transport tcp -i rtsp://admin:Admin123@192.168.64.178/h264/1/main/av_stream -y -qscale 5 -f image2 -r 1 -t ...
在計算機視覺和機器學習方向有一個特別好用但是比較低調的庫,也就是dlib,與opencv相比其包含了很多最新的算法,尤其是深度學習方面的,因此很有必要學習一下。恰好最近換了一台筆記本,內含一塊GTX1060的顯卡,可以用來更快地跑深度學習算法。以前用公司HP的工作站配置過dlib,GPU ...
前言 本文章是針對 Windows 10 + Nvidia + FFMPEG 的,Linux、老版本 Windows 以及其他系統僅供參考 第一步 根據你的顯卡型號,安裝適合的 cuda 查看顯卡支持的 cuda 版本 這里 可以下載舊版本的 cuda 安圖所示,下載並安裝,安裝 ...