用pytorch自带模型实现图像分类

ubuntu的cuda升级.odt

NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中，如tensorflow，pytorch，此版本为cudnn7，适用于win10操作系统，匹配NVIDIA cuda10.1

NVIDIA CUDA 硬件解码编码器FFmpeg开发者包

这是使用TensorRT和CUDA的CenterNet的C ++实现。 感谢的正式实施 ！ 依存关系： Ubuntu 16.04 PyTorch 1.2.0（用于与Tenson RT5在Jetson Tx2中的兼容性） CUDA 10.0 [必需] TensorRT-7.0.0.11（用于CUDA10.0）[必需] CUDNN（对于CUDA10.0，可能不使用）[必需] libtorch（cpu版本的Torch c ++ lib，gpu版本可能与环境冲突）[可选] gtest（Google C ++测试框架）[可选] 注意 TensorRT库必须与已安装的CUDA和CUDNN一致 TensorRT 5不支持动态形状 TensorRT 7.0.x不直接支持动态形状的Int8校准 TensorRT 7.1.x支持动态形状的Int8校准 TensorRT的插件： MyUpsam

在本例中，CUFFT被用来计算一维信号在给定滤波器下的滤波实现：首先进行时间域到频率域的变换，即将信号与滤波器都变换到频率域，然后二者相乘，最后逆变换回频率域。cuFFT plans被创建出来，且分别使用简单和高级的API。 使用方法： 1.make clean 2.make 3. ./simpleCUFFT //----------------------------------------------------------------------------------------------- // 程序执行，需放到 // Your_directory/NVIDIA_CUDA-10.1_Samples/7_CUDALibraries/simpleCUFFT //----------------------------------------------------------------------------------------------- 有问题欢迎交流：yuehankelisiduofu@126.com 微信：xiaofengfudong

Yolact/Yolov5的C++实现，包括ONNX(CPU/CUDA), TensorRT版本。

一、环境配置与测试 二、cuda与OpenCV结合方法 三、代码实例：图像均值滤波和图像反色 3.1 代码 3.2 代码说明 3.3 网格大小与线程块大小的确定 3.3.1 网格与线程块大小的限制 3.3.2 如何确定网格大小与线程块大小？ 3.4 并行与串行的加速比 四、总结

具体内容为适用于jetson nano等arm64架构的嵌入式开发平台的的clang+llvm-7.0.1-aarch64-linux-gnu.tar.xz

祖鲁达 ZLUDA是Intel GPU上CUDA的直接替代产品。 ZLUDA允许使用性能接近自然的Intel GPU运行未经修改的CUDA应用程序（详情请参见下文）。 它可与当前集成的英特尔UHD GPU配合使用，并将与未来的Intel Xe GPU配合使用 性能 ZLUDA性能已通过Intel UHD 630上的GeekBench 5.2.3进行了测量。 一种测量是使用OpenCL完成的，另一种测量是使用CUDA进行的，而Intel GPU在ZLUDA的帮助下伪装成（相对较慢的）NVIDIA GPU。 两种测量都使用相同的GPU。 以下性能已标准化为OpenCL性能。 110％意味着ZLU