文件是TensorRT-7.1.3.4.CentOS-7.6.x86_64-gnu.cuda-10.2.cudnn8.0.tar

高性能和高质量的图像模糊

具有并行计算的卷积神经网络的C ++库（openMP，CUDA，MPI） 用法： g ++ -std = c ++ 11 -fopenmp lenet.cpp -o lenet ./lenet 这是模型的多线程版本（具有数据并行性），您可以使用以下方法更改线程数： 导出OMP_NUM_THREADS = 4 要使用MPI版本的代码，您需要使用mpic ++进行编译： mpic ++ -std = c ++ 11 -fopenmp lenet.cpp -o lenet 您可以在多节点系统上运行它！ 创建自己的网络 您可以通过派生Model类并使用addLayer（）方法按顺序添加所有图层来创建自己的深度神经网络类。 您还可以通过扩展ActivationLayer来引入自己的激活层。 您可以通过扩展LossFunction类来创建自定义Loss函数。 工作正在进行中 使用以下方法进

CUDA Programming，中文名：CUDA并行程序设计-GPU编程指南 2014年 含书签，高清。

运用OpenMP和CUDA优化蒙特卡洛算法.doc

GPU高性能编程CUDA实战中文版.pdf

OpenCV从3.0开始，将部分算法封装在Contrib包中，并且仅发行源代码，给开发带来很大不便。本安装包是通过2017年10月27日从官方Git网站上下载的主线代码编译而成，几乎包含了全部的OpenCV3.3.1功能。该包的编译时间接近10小时，希望能给使用OpenCV的开发人员带来方便。

Linux创始人LinusTorvalds有一句名言：Talk is cheap, Show me the code.（冗谈不够，放码过来！）。 代码阅读是从入门到提高的必由之路。尤其对深度学习，许多框架隐藏了神经网络底层的实现，只能在上层调包使用，对其内部原理很难认识清晰，不利于进一步优化和创新。 YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法，以速度快见长。 YOLOv3的实现Darknet是使用C语言开发的轻型开源深度学习框架，依赖少，可移植性好，可以作为很好的代码阅读案例，让我们深入探究其实现原理。 本课程将解析YOLOv3的实现原理和源码，具体内容包括：      YOLO目标检测原理       神经网络及Darknet的C语言实现，尤其是反向传播的梯度求解和误差计算      代码阅读工具及方法      深度学习计算的利器：BLAS和GEMM      GPU的CUDA编程方法及在Darknet的应用      YOLOv3的程序流程及各层的源码解析本课程将提供注释后的Darknet的源码程序文件。 除本课程《YOLOv3目标检测：原理与源码解析》外，

下面小编就为大家带来一篇使用Python写CUDA程序的方法。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

| | 什么是新的？ ThunderGBM获得了IEEE计算机协会出版委员会颁发的IEEE并行和分布式系统事务奖（2019年最佳论文奖）（在987篇论文中，有1篇是因为“ Zeyi Wen ^，Jiahuaai Shi *，Bingsheng He，Jian Chen，Kotagiri Ramamohanarao和李勤彬*，“为高效梯度提升决策树训练开发GPU”，IEEE并行和分布式系统交易，第30卷，第12期，2019年，第2706-2717页。”）。 查看更多详细信息： ， 总览 ThunderGBM的任务是帮助用户轻松有效地应用GBDT和随机森林来解决问题。 ThunderGBM利用G