适用于Windows的Plaidml-Keras GPU Author - > Stefanos Ginargyros 设置 如果您在这里，那么您已经知道Plaidml的安装确实非常棘手（尤其是在Windows中）。为了克服所有潜在的Windows错误，请仔细遵循。 安装Anaconda 从安装最新的Visual C ++ 重新开始！ 为plaidml创建一个conda虚拟环境 conda create -n plaidml 卸载任何冲突或较旧的版本 pip uninstall plaidml pip uninstall plaidml-keras pip uninstall plaidbench pip install plaidml==0.6.4 安装plaidml-keras pip install plaidml-keras plaidbench 设置plaidml（在1,2,

Windows10安装Anaconda和Pytorch(CPU版，无GPU加速)-附件资源

模式识别opencv的gpu加速

Windows平台上的cuda对应的cudnn

基于NVIDIA的GPU加速的各向异性二维三维地震有限差分正演模拟软件：包括二维VTI介质有限差分正演模拟，三维VTI介质有限差分正演模拟，等等。。。

PyTorch是一个Python软件包，提供了两个高级功能：具有强大GPU加速功能的Tensor计算（如NumPy）在基于磁带的autograd系统上构建的深层神经网络您可以重用自己喜欢的Python软件包。级功能：具有强大GPU加速功能的Tensor计算（如NumPy）基于基于磁带的自动毕业系统上构建的深度神经网络您可以在需要时重用自己喜欢的Python软件包（如NumPy，SciPy和Cython）来扩展PyTorch。 有关来自Docker镜像的PyTorch安装二进制文件的更多信息构建文档先前版本入门通讯版本和对Team System的贡献3.6 3.7 3.8

由于caffe安装环境非常麻烦，所以提供事先编译好的动态链接库。下载后直接解压到python的site-packages就好

GPU 在高性能计算和深度学习加速中扮演着非常重要的角色，GPU 的强大的并行计算能力，大大提升了运算性能。随着运算数据量的不断攀升，GPU 间需要大量的交换数据，GPU 通信性能成为了非常重要的指标。NVIDIA 推出的 GPU Direct 就是一组提升 GPU 通信性能的技术。但 GPU Direct 受限于 PCI Expresss 总线协议以及拓扑结构的一些限制，无法做到更高的带宽，为了解决这个问题，NVIDIA 提出了 NVLink 总线协议。

CST Studio Suite GPU 加速设置 CST Studio Suite GPU 支持显卡 CST Studio Suite GPU 详细列表

问题 我们使用anoconda创建envs环境下的Tensorflow-gpu版的，但是当我们在Pycharm设置里的工程中安装Keras后，发现调用keras无法使用gpu进行加速，且使用的是cpu在运算，这就违背了我们安装Tensorflow-gpu版初衷了。 原因 因为我们同时安装了tensorflow和tensorflow-gpu（在…Anaconda3\envs\fyy_tf\Lib\site-packages中可以找到他们的文件夹），使用keras时会默认调用tensorflow，从而无法使用GPU进行训练。 解决方法 同时卸载tensorflow、tensorflow-gpu 和