tcnn的pytorch实现版本有两种使用方法: importcommentjsonasjsonimporttinycudannastcnnimporttorchwithopen("data/config_hash.json")asf:config=json.load(f)# Option 1: efficient Encoding+Network combo.model=tcnn.NetworkWithInputEncoding(n_input_dims,n_output_dims,config["encoding"],config["network"])#...
1,使用git拉取tinycudann仓库,注意两个依赖库是否也拉下来了。 2,进入binding/torch ,运行python setup.py install 如果是正常的win版本,到这里就已经成功安装了。但是在服务器上会报缺少libcuda.so的错误。这时候就是最坑的地方了,所有网上的教程是把setup.py的library里的cuda改成cudart。这样虽然能成功编译和...
【tinycudann的下载地址】——【fmt的下载地址】——【cutlass的下载地址】,下载好之后,做如下替换(图5,图源于所借鉴博客),并记住tinycudann的包所在位置路径: 好的,到这一步我们所需要的安装包就准备好了,接下来对tinycudann进行编译,在虚拟环境中使用命令行如下: cd path/to/tinycudann包/tiny-cuda-nn/bin...
Tiny CUDA neural networks have a simple C++/CUDA API: #include<tiny-cuda-nn/common.h>//Configure the modelnlohmann::json config = { {"loss", { {"otype","L2"} }}, {"optimizer", { {"otype","Adam"}, {"learning_rate",1e-3}, }}, {"encoding", { {"otype","HashGrid"}, ...
Tiny CUDA neural networks have a simple C++/CUDA API: #include<tiny-cuda-nn/common.h>// Configure the modelnlohmann::json config = { {"loss", { {"otype","L2"} }}, {"optimizer", { {"otype","Adam"}, {"learning_rate",1e-3}, }}, {"encoding", { {"otype","HashGrid"},...
Lightning fast C++/CUDA neural network framework. Contribute to tne-ai/tiny-cuda-nn development by creating an account on GitHub.
如果你没有显卡或者说没有安装cuda,把cuda设为False,这里默认是True。 这里是控制torch导出onnx的行为,其中最重要的是opset_version,请根据你所需要的算子版本来,这里默认是12,我需要的也是12,就不改了。此外默认是开启onnxsim简化的,这个简化很重要,能避免torch导出一些不必要的算子。
WITH_CUDA是我用不到的功能, WITH_TIFF是因为我在编译的时候出错了, 然后我去掉了这个功能。(我在网上看到,有人没有去掉这个功能也能编译,可能是因为我系统里缺少什么东西吧?) 配置更改完了之后点一下左下角的configure。然后再点generate. 到这里,cmake的工作做完了。
更低的配置要求也让系统可以运行在更多地方，近日NTDEV成功让Tiny11系统在GeForce RTX 3050 Laptop显卡的显存中运行。GeForce RTX 3050 Laptop显卡拥有三个版本，最早版本配备了2048个CUDA单元与4GB 128bit GDDR6显存，之后英伟达又推出了两个版本，CUDA单元数量提高到2560个，分别配备6GB 96bit GDDR6与4GB 64bit GDDR...
GPU Technology Conference—NVIDIA today announced theJetson Nano™, an AI computer that makes it possible to create millions of intelligent systems. The small but powerfulCUDA-X™AI computer delivers 472 GFLOPS of compute performance for running modern AI workloads and i...