GPU从某种程度上来讲是一种协处理器。CPU是主处理器,其上的代码控制着最顶层的计算。而围绕GPU的命名规则讲两者的关系表达的很清楚:host代表CPU,device代表GPU。host上的代码驱动整个计算过程。 从性能角度讲,CPU和GPU架构上最重要的区别是内存的独立性,也就是区分host内存和device内存。 图9.1 与GPU传递数据,尤其...
2019-04-24 15:05:13.525648: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1115] Created TensorFlow device (/device:GPU:0 with 3304 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: GeForce GTX 1050 Ti, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 6.1) True 1. 2. 3. 4. 5. ...
(3)在用户目录下新建.theanorc配置文件,设置采用GPU替代CPU进行运算: 新建配置文件sudo vi ~/.theanorc 添加如下内容: [global] floatX=float32 device=gpu [nvcc] fastmath = True 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. (4)测试代码...
5.2 detector_GPU.py classDetector:def__init__(self):self.img_size=640self.threshold=0.2self.stride=1self.weights='./best.pt'self.device='0'iftorch.cuda.is_available()else'cpu'self.device=select_device(self.device)model=attempt_load(self.weights,map_location=self.device)model.to(self.devic...
一个单独的 GPU 核心实际上相当简单,并且与现代单个 CPU 核心相比处于劣势,后者使用了许多花哨的工程技巧,比如分支预测来减少计算的延迟。延迟指的是执行单个计算的开始到结束的持续时间。 GPU 的强大之处在于它的核心比 CPU 多得多,这意味着吞吐量有了巨大的提升。这里的吞吐量指的是可以同时执行的计算数量。让...
device: 字符串类型,表示运行模型的设备,可选值:'cpu' 或 'gpu';默认值:'cpu' **kwargs: 额外的参数。 类函数LayoutAnalyzer.analyze() 对指定图片(列表)进行版面分析。 def analyze( self, img_list: Union[ str, Path, Image.Image, np.ndarray, List[Union[str, Path, Image.Image, np.ndarray]]...
ClickJacking是一种视觉欺骗攻击手段，在web端就是iframe嵌套一个透明不可见的
为了节省将 numpy 数组复制到指定设备,然后又将结果存储到 numpy 数组中所浪费的时间,Numba 提供了一些 函数 来声明并将数组送到指定设备,如:numba.cuda.device_array,numba.cuda。device_array_like,numba.cuda.to_device等函数来节省不必要的复制到 cpu 的时间(除非必要)。
device: 字符串类型,表示运行模型的设备,可选值:'cpu' 或 'gpu';默认值:'cpu' **kwargs: 额外的参数。 类函数LayoutAnalyzer.analyze() 对指定图片(列表)进行版面分析。 defanalyze(self,img_list:Union[str,Path,Image.Image,np.ndarray,List[Union[str,Path,Image.Image,np.ndarray]], ],resized_shape...