win10+vs2013+caffe+gpu+python环境配置-附件资源
2021-08-15 20:25:03
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关于联想Y400/Y500刷BIOS解锁网卡、单双650M、单双750M超频
内含联想Y400/Y500的BIOS2.02和2.04版本，其他机型禁止使用、解锁网卡白名单、单双显卡超频。
文章地址：https://blog.csdn.net/Mr_Fei/article/details/107336215
2021-08-14 16:13:23
53.77MB
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NVIDIA-Linux-x86_64-384.90.run
nvidia的显卡驱动，版本号为396.90
2021-08-13 20:23:09
76.95MB
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使用Tensorflow数据并行，多GPU训练的demo。模型是一个image2image的模型，参考了dncnn。训练数据转为TFRecord文件。
2021-08-13 11:36:37
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Tensorflow 1.6 GPU版 适用于python3.5。
安装步骤（Windows 7 64bit 测试通过）：
1.下载并安装tensorflow_gpu-1.6.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
2.安装CUDA® Toolkit 9.0。完成后可运行deviceQuery例程来检测是否成功连接GPU。若成功，请把Cuda 路径名称（即系统变量CUDA_PATH的值）添加到用户的 PATH环境变量中。
3.安装cuDNN v7.0。然后把cudnn64_7.dll所在的目录添加到 PATH环境变量中。
4.在python控制台中运行import tensorflow as tf。若不报错则说明安装成功。
注意：若CPU不支持AVX指令集，则可适用的最高版本Tensorflow GPU见以下链接：
Python3.6：https://download.csdn.net/download/wudalongqiang/10309555
Python3.5：https://download.csdn.net/download/wudalongqiang/10309550
2021-08-12 11:12:35
81.94MB
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此提交包含在使用 MATLAB 进行并行和 GPU 计算的教程系列中使用的所有代码示例，可在此处获取： http://www.mathworks.com/products/parallel-computing/tutorials.html 涵盖的主题： 1. 产品格局（无代码示例） 2. 先决条件和设置（无代码示例） 3. parfor 快速成功4. 深入了解 parfor 的使用5. 批处理6. 扩展到集群7. spmd - 超越 parfor 的并行代码8. 分布式数组9. 用 MATLAB 进行 GPU 计算
2021-08-11 19:21:44
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