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搜索关键字:professional cuda c    ( 1984个结果
SQLite Expert Professional 激活码
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分类:数据库   时间:2020-02-29 22:06:08    阅读次数:577
pycharm professional 2018.1.3 激活
参考以下链接:https://blog.csdn.net/a1404893497/article/details/81333726 步骤1:JetbrainsCrack-3.1-release-enc.jar (已经下载到百度云了) 将此jar包放到pycharm安装路径下的bin目录下 步骤2:修 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-29 20:39:54    阅读次数:85
简略描述在Ubuntu18.03部署Docker+Tensorflow GPU版+Pycharm
简单叙述一下如何在docker中运行tensorflow,并通过Pycharm连接docker进行开发,避免再次踩坑 1.安装nvdia显卡驱动 不一定需要安装cuda,但可以通过安装cuda来自动安装显卡驱动 2.安装docker 3.设置docker镜像加速(可选,此步骤的目的是为了加快pull ...
分类:系统相关   时间:2020-02-28 21:08:25    阅读次数:99
ubuntu---NVIDIA驱动的多种安装方式
装好几次电脑了,CPU / nvidia 2080Ti / nvidia 1080 多种环境。 踩过好多坑,安装方式: 1、下载 nvidia - xx.run文件,单独先安装nvidia 2、在安装 cuda - xx.run 文件时,选项中设置,nvidia 驱动 随 cuda 一起安装 3、p ...
分类:系统相关   时间:2020-02-27 14:41:34    阅读次数:70
实现FFMPEG 使用CUDA解码播放
播放器使用ffmpeg读取视频文件,packet发给cuda解码,解码后OpenGL直接映射给pbo,pbo绑定texture,然后显示出来 这个4k x60fps的,如果CPU解码cpu使用率100%都会卡顿 这个8k的视频,CPU解码无法播放 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-27 13:26:00    阅读次数:168
PyTorch张量类型转换
1 numpy与CUDA之间的转换 1.tensor张量与numpy相互转换 tensor >numpy import torcha=torch.ones([2,5]) tensor([[1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.]])# *********** ...
分类:其他好文   时间:2020-02-22 20:15:24    阅读次数:102
机器安装不同版本的cuda
之前的直观感觉是,一台机器一旦安装完一个版本的cuda之后,比如cuda8或者cuda10,基本上就固定了,如果我想run别人的代码的话,需要在不同的机器上进行切换,是一件很麻烦的事情 实际上一台机器可以安装不同版本的cuda,软件在用cuda 的时候回从系统变量中寻找cuda的路径,所以只需要更改 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-21 20:21:06    阅读次数:136
去除警告: FutureWarning: In future, it will be treated as `np.float64 == np.dtype(float).type`.
文章目录: 一、警告原因分析 二、解决方法 最近在使用tensorflow gpu的时候总是报警告,就我这强迫症能够忍他吗,no!绝对不能忍!!! 我的环境: cudnn=7.0 cuda=9.0 tensorflow gpu=1.8 或 1.9 或 1.10.0 或 1.11.0 在上面的这个环境 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-21 10:02:00    阅读次数:116
Office Professional Plus 2010 - 2019 VL 版下载及激活教程
Retail-零售版VolumeLicense-批量授权版,简称VL版WindowsXP最高支持安装OfficeProfessionalPlus2010OfficeProfessionalPlus2019只支持在Windows10系统中安装大部分的VL批量授权版支持自定义组件安装,而Retail版本不支持一.下载VL原版OfficeProfessionalPlus2010SP1VL官方原版版本:3
分类:其他好文   时间:2020-02-21 09:49:08    阅读次数:1069
TensorFlow中使用GPU
TensorFlow默认会占用设备上所有的GPU以及每个GPU的所有显存;如果指定了某块GPU,也会默认一次性占用该GPU的所有显存。可以通过以下方式解决: 1 Python代码中设置环境变量,指定GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ...
分类:其他好文   时间:2020-02-16 01:33:02    阅读次数:82
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