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- 随着对计算能力越来越高的需求,单纯的CPU计算已经远远不能满足人类的渴望,于是出现了各种各样的计算辅助类的设备,甚至这些设备在计算业务中已经超过CPU而占据了主要的位置。比如当下最流行的AI,GPU和AI芯片已经逐步取代了CPU的位置;还有FPGA,在基因测序、视频转码等领域都发挥出越来越重要的作用。近几年的一大趋势,就是把原本在CPU上执行的业务,移到更专业的计算设备上去,从而极大... 随着对计算能力越来越高的需求,单纯的CPU计算已经远远不能满足人类的渴望,于是出现了各种各样的计算辅助类的设备,甚至这些设备在计算业务中已经超过CPU而占据了主要的位置。比如当下最流行的AI,GPU和AI芯片已经逐步取代了CPU的位置;还有FPGA,在基因测序、视频转码等领域都发挥出越来越重要的作用。近几年的一大趋势,就是把原本在CPU上执行的业务,移到更专业的计算设备上去,从而极大...
- 没办法,网上的一键安装不适用于wsl 我们自己来 参考 https://blog.csdn.net/qq_20291997/article/details/106897324 wget https://... 没办法,网上的一键安装不适用于wsl 我们自己来 参考 https://blog.csdn.net/qq_20291997/article/details/106897324 wget https://...
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- 在安装pytorch环境时,发现好多教程都介绍从官网获取下载代码,然后在conda环境中输入在线下载,我在这样尝试时,总是因外网下载太慢timeout而下载中断。 后来从这个网站戳这里直接将whl文件下载... 在安装pytorch环境时,发现好多教程都介绍从官网获取下载代码,然后在conda环境中输入在线下载,我在这样尝试时,总是因外网下载太慢timeout而下载中断。 后来从这个网站戳这里直接将whl文件下载...
- 之前安装pytorch框架,直接在pytorch官网复制命令下载。 顺利安装之后,结果发现竟然是CPU版本,导致运行视频流十分卡顿,浪费了GPU。 于是果断卸载 pip uninstall torc... 之前安装pytorch框架,直接在pytorch官网复制命令下载。 顺利安装之后,结果发现竟然是CPU版本,导致运行视频流十分卡顿,浪费了GPU。 于是果断卸载 pip uninstall torc...
- 前言 上篇博文整理了如何用Pytorch搭建一个基本网络模型,本篇进行一个图像分类任务实操。 相关代码主要参考自官网教程: https://pytorch.org/tutorials/beginner/... 前言 上篇博文整理了如何用Pytorch搭建一个基本网络模型,本篇进行一个图像分类任务实操。 相关代码主要参考自官网教程: https://pytorch.org/tutorials/beginner/...
- 结尾有测试代码 github上有预训练。 一、写在前面的话 本文针对网络部署时面临的内存和资源有限的问题,提出两种不同的Ghost模块,旨在利用成本低廉的线性运算来生成Ghost特征图。C-Ghost模块被应用于CPU等设备,并通过简单的模块堆叠实现C-GhostNet。适用于GPU等设备的G-Ghost模块利用阶段性特征冗余... 结尾有测试代码 github上有预训练。 一、写在前面的话 本文针对网络部署时面临的内存和资源有限的问题,提出两种不同的Ghost模块,旨在利用成本低廉的线性运算来生成Ghost特征图。C-Ghost模块被应用于CPU等设备,并通过简单的模块堆叠实现C-GhostNet。适用于GPU等设备的G-Ghost模块利用阶段性特征冗余...
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