entry->d_name, PATH_MAX + 1, datap->cAlternateFileName, PATH_MAX + 1); } if (!error) { /* Length of file name excluding zero terminator */ entry->d_namlen = n - 1; /* File attributes */ DWORD attr = datap->dwFileAttributes; if ((attr & FILE_ATTRIBUTE_DEVICE) !=...
lang='zh_en', sample_rate=16000, config=None, ckpt_path=None, audio_file='./ch_zh_mix.wav', codeswitch=True, force_yes=False, device=paddle.get_device())print('ASR Result: \n{}'.format(text))04
bool), diagonal=1).to(device) @property def mask(self): return self._mask class ProbMask(): def __init__(self, B, H, L, index, scores, device="cpu"): _mask = paddle.ones(L, scores.shape[-1], dtype=paddle.bool).to(device).triu(1) _mask_ex = _mask[None, None, :]....
Executing:mnistCUDNN cudnnGetVersion():8101,CUDNN_VERSIONfromcudnn.h:8101(8.1.1)Host compiler version:GCC9.3.0There are2CUDA capable devices on your machine:device0:sms30Capabilities6.1,SmClock1582.0Mhz,MemSize(Mb)12196,MemClock5705.0Mhz,Ecc=0,boardGroupID=0device1:sms30Capabilities6.1,SmClock15...
as plt from scipy.signal import convolve2d import math import random import time import os,sys sys.path.append('.') sys.path.append('..') paddle.device.set_device("cpu") print(paddle.device.get_device()) #创建ckpts文件夹 ckpts = "./trained_models/" os.makedirs(ckpts, exist_ok=...
Linux和Windows系统下:安装Anaconda、Paddle、tensorflow、pytorch,GPU[cuda、cudnn]、CPU安装教学,以及查看CPU、GPU内存使用情况 1.下载 Anaconda 的安装包 Anaconda安装:Anaconda是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。使用Anaconda可以通过创建多个独立的Python环境,避免用户的Py...
新增Java API 和 ONNX Runtime CPU 后端。 支持TensorRT 8.0 / 8.2 和结构化稀疏,针对 ERNIE 类结构模型性能深度优化。 硬件适配 新增自定义新硬件接入:提供一种插件式扩展 PaddlePaddle 硬件后端的方式。 新增对华为昇腾910 / GraphCore IPU / 寒武纪MLU / 昆仑芯2代多种异构芯片的训练/推理支持。
这次实验过程中,还是发现了一些PaddlePaddle的问题,训练过程如果意外终止,Paddle的训练任务并没有被完全kill掉,依然会占用CPU和GPU大量资源,内存和显存的管理还需要进一步的提高。不过,实验也证实了,正常情况下PaddlePaddle在SSD模型上的精度、速度等性能与TensorFlow差不多,在数据读取操作上比TensorFlow要更加简洁明了。
// Addtemplate<typenameT>structAddFunctor{inlineHOSTDEVICEToperator()(constTa,constTb)const{returna+b;}};template<typenameT>usingInverseAddFunctor=AddFunctor<T>; (其中InverseXXXFunctor是为了适应CPU下的broadcast时x和y的rank大小顺序问题,GetMidDims相关,GPU下的broadcast机制不调用elementwiseCompute,有一套...
device.set_device('cpu') 如果有 GPU、XPU 等需求,请使用 # doctest: +REQUIRES(env:XXX),并设置 device,如: 原示例: # required: gpu import paddle s1 = paddle.device.cuda.current_stream(paddle.CUDAPlace(0)) 替换为: >>> # doctest: +REQUIRES(env:GPU) >>> import paddle >>> paddle....