1. __global__ 关键字 CUDA中有两个重要的名称:host,device: host:CPU、内存构成的一个环境 device:GPU、显存构成的一个环境 带有cuda编程的代码,总体上可以分为两部分,一部分会在host上运行,另一部分会在device上运行。用__global__关键字修饰的函数,表示该函数需要在device上执行(GPU来执行)。 2. CUDA的...
在处理RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered这类错误时,通常是由于CUDA设备端在执行时遇到了某些不符合预期的情况,比如数组越界、数据类型不匹配等。针对你的问题,我将根据提供的tips逐一进行分析和建议: 1. 确认CUDA环境配置正确 确保你的CUDA环境配置正确,包括CUDA Toolkit和驱动程序的安装和版本...
CUDA代码:并行算法 pybind把c++ api提供给python setuptools将c++和cuda编译成python所需二进制文件 在python文件中调用编译好的c++、CUDA函数 Python语言的好处就是简单明了易上手,但是速度却比C++和CUDA编程慢了不少,尤其是在深度学习火热的今天,训练和inference效率也是极为重要的。本文主要介绍了如何在Python中使用C+...
init=torch.eye(self.k,requires_grad=True).repeat(bs,1,1)ifxb.is_cuda:init=init.cuda()matrix=self.fc3(xb).view(-1,self.k,self.k)+initreturnmatrix 该类封装了将输入点云转换为3×3或64×64矩阵的过程,利用了共享的MLP、最大池化和带有批量归一化的全连接层.TNet 1.4 PointNet网络 PointNet网络...
1:cuda-c Cuda-c 极大程度的方便了我们利用GPU并行处理来加快自己程序的运行速度,但是大多情况下我们的程序是一个极为庞大的工程项目,在这个项目中我们只需要利用cuda来加快其中某一块算法的运行效率,所以很多情况下利用cpp文件来调用cu中的kernel函数,从而完成程序的并行运算。虽然cuda5.0之后可以直接从vs中生成现有的...
iden = iden.cuda() x = x + iden x = x.view(-1, self.k, self.k)returnx# 分类网络的前面的部分classPointNetfeat(nn.Module):def__init__(self, global_feat=True, feature_transform=False):# 表示调用PointNetfeat的父类nn.Module的init方法super(PointNetfeat, self).__init__()# 定义一个...
1:cuda-c Cuda-c 极大程度的方便了我们利用GPU并行处理来加快自己程序的运行速度,但是大多情况下我们的程序是一个极为庞大的工程项目,在这个项目中我们只需要利用cuda来加快其中某一块算法的运行效率,所以很多情况下利用cpp文件来调用cu中的kernel函数,从而完成程序的并行运算。虽然cuda5.0之后可以直接从vs中生成现有的...
def pointNetLoss(outputs, labels, m3x3, m64x64, alpha=0.0001):criterion = torch.nn.NLLLoss()bs = outputs.size(0)id3x3 = torch.eye(3, requires_grad=True).repeat(bs, 1, 1)id64x64 = torch.eye(64, requires_grad=True).repeat(bs, 1, 1)# Check if outputs are on CUDAif outputs....
话不多说,下面是代码,基本上完全还原了论文中的PointNet分类模型。 第一部分:数据处理模块 import h5py import torch from torch.utils.data import Dataset from torch.utils.data import DataLoader main_path="E:/DataSets/shapenet_part_seg_hdf5_data/hdf5_data/" ...
对于/bin/bash 下面的修改,你需要找到你电脑中安装nvidia的cuda的位置,如果是默认安装位置一般情况下是在路径: /usr/local/cuda-9.0/bin/nvcc 下,如果记不清楚在哪里,直接文件夹的搜索,找到nvcc路径,并将 /usr/local/cuda-8.0/bin/nvcc l路径替换掉即可。