收藏他人的博客-----GPU和CPU的对比

最新推荐文章于 2025-11-26 14:25:34 发布
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这段摘要包含了博客的关键信息，忽略信息技术无关的内容，提供核心价值。
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Win10下用Anaconda安装TensorFlow（CPU和GPU）
Gransand的博客
06-16 1万+
　　TensorFlow的CPU版本的安装相对来说比较简单，这里没有介绍GPU版本的安装方法，GPU版本需要安装cuda8+cudnn5，如需要的请搜索其他博文。 1. 安装Anaconda 　　选择相应的Anaconda进行安装，下载地址点击这里，下载对应系统版本的Anaconda，官网现在的版本是Anaconda 5.2 for Python3.6，点击下载即可。 　　就和安...
Win10使用Anaconda安装Tensorflow CPU和GPU版并简单测试谷歌Objectdetection API
qq_40866127的博客
01-13 674
Win10使用Anaconda安装Tensorflow CPU和GPU版并简单测试谷歌Objectdetection API 安装Anaconda3（方便管理Tensorflow和Python环境） 从官网下载(https://www.anaconda.com/download/#windows)， 一直点下一步。 将两个全部勾选（第一个是将环境变量自动配置） 其他默认就好。 在 Anacond...
确定自己的TensorFlow是CPU还是GPU的版本
Jack_Kuo的博客
04-02 8925
在Python环境中输入： import numpy import tensorflow as tf a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name='a') b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], sha...
PyTorch实践系列（二）：GPU与CPU运行对比
明曦君的小家
04-01 1万+
写在开头：本节其实在学习了上一节的MNIST手写体分类后，自己又按照VGG的迷你版搭建了一遍网络，再运行的时候突然想到可以用GPU来跑，于是本节就GPU与CPU运算速度进行一个对比。 内容安排 今天主要是简单介绍一下VGG16网络架构还有如何将Torch代码放到GPU上运行，然后比较GPU与CPU运行的花费时间，因为采用的是MNIST数据集所以没办法搭建完整的VGG16网络，就按个迷你版的把。...
CPU和GPU的区别
Together_CZ的博客
06-07 5502
作者：知乎用户 链接：https://www.zhihu.com/question/19903344/answer/96081382 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 看了好多，觉得下面这个介绍才是我想要的以及能看明白的，转载自： 1.2CPU和GPU的设计区别 CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了
Miniconda安装tensorflow-gpu的注意事项
weixin_35307279的博客
11-26 339
本文详细介绍如何使用Miniconda搭建支持GPU的TensorFlow环境，涵盖虚拟环境创建、CUDA与cuDNN版本匹配、依赖安装顺序及GPU验证方法，并提供常见问题解决方案和团队环境共享技巧，确保深度学习训练高效稳定运行。
CPU-Z 1.61 中文版 CPU检测工具安装包
cpu-Z1.61 是一款专门用于检测和分析 CPU（中央处理器）相关信息的软件工具，广泛适用于需要了解计算机硬件性能、诊断问题或进行系统优化的用户。该工具虽然体积小巧，但功能非常强大，能够提供详尽的处理器信息，...
GPU-Z 0.3.8汉化版发布，支持多款新显卡识别
GPU-Z V0.3.8（显卡检测）汉化版是一款由国外知名硬件网站TechPowerUp开发的轻量级但功能强大的显卡信息识别与监控工具，其定位类似于广为人知的CPU-Z，只不过专注于图形处理单元（GPU）的信息读取和实时监测。...
GPU-Z显卡信息查询工具使用教程
GPU-Z是一个专注于显示卡信息的轻量级且功能强大的诊断工具，它主要用于收集和展示图形处理单元（GPU）和视频卡的各种详细信息。这款软件以其简洁直观的用户界面、免安装的特性以及全面的硬件信息检测能力而受到用户...
sklearn支持gpu_anaconda3下配置python-3.5+tensorflow-gpu-1.9.0人脸识别项目环境
weixin_40003046的博客
12-22 1068
之前为了配置tensorflow-gpu的环境又是装cuda,又是装cudnn，还有tensoflow-gpu等等，，因为当时也是第一次搭建这个环境，所以完全是按照别人的搭建方法来一步一步的弄得，，后来我在给室友安装环境的时候，发现cuda,cudnn什么的完全不用自己安装，，，全部交给 anaconda3 (好东西)就行了Anaconda3安装几乎最后所有的东西都是用这个完成的，，所以先去安装这...
[V-02] 虚拟化基础-CPU架构(基于AArch64)
基层架构师的分享
05-11 2131
虚拟化的最重要课题就是虚拟CPU，VM如果没有vCPU的加持是不能正常工作的。俗话说百闻不如一见，本文我们从一个PCB板子开始一步一步的分解放大局部，最后到了CPU的一个core上，了解了CPU的内部的物理结构和逻辑结构。这些知识点都是我们继续前进的基础，虽然限于篇幅，书不尽言，但是核心的知识点基本都呈现了出来。后面如果有必要，会专门开一个系列写一写ARM体系的文章。限于个人水平，难免有纰漏之处，还希望大家多多指教，共同提高。后面还有几篇文章继续阐述硬件的架构，on the way。
keras踩坑记——gpu和cpu结果不同
huowa9077的博客
05-08 1万+
问题描述: 训练了大概6个epoch 模型在cpu上的loss开始出现nan，在gpu上表现正常经查找资料https://www.oschina.net/question/3683714_2266089 这位兄台和我遇到了同样的问题，然而他并没有解决https://www.zhihu.com/question/62441748这位兄台给出了一个解释，但是和我的模型问题应该不相同，因为我的RNN模型...
Anaconda Tensorflow GPU 版本的安装问题
菜鸟驿站
03-14 1万+
Anaconda Tensorflow GPU 版本的安装问题 尝试一 由于之前pip指令默认安装在系统自带python里，所以就不能使用pip安装tensorflow。故转而求其次，利用conda指令安装CPU版本的tensorflow。步骤如下： 1. 首先在终端执行： anaconda search -t conda tensorflow 此指令会查询conda环境...
CPU和GPU的区别、工作原理、及如何tensorflow-GPU安装等操作
热门推荐
机器学习-深度学习-图像处理-opencv-段子
12-12 2万+
最近深度学习CPU根本不够用，老板配置了GPU 怎么能不会用呢？ 原来从来没有关注过的底层东西，于是乎痛下决心搞清楚原理和操作先来看看第一部分为什么GPU比CPU更diao呢？ 这里就需要从他么的区别入手 那他么的区别是什么呢？ 这里就需要从他的原理出发了，由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景CPU 需要很强的通用性 为了处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大
大规模MIMO通信系统的发射端采用混合波束成形(Matlab代码实现）
12-14
大规模MIMO通信系统的发射端采用混合波束成形(Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了大规模MIMO通信系统中发射端采用混合波束成形的技术方案，并提供了基于Matlab的代码实现。混合波束成形结合了数字和模拟波束成形的优势，旨在提升系统频谱效率与能量效率，同时降低硬件成本和功耗。文中详细阐述了混合波束成形的基本原理、系统模型构建以及常用算法（如基于酉矩阵设计、迭代优化等）的设计思路与实现方法，通过仿真验证了不同算法在不同信道条件下的性能表现，帮助读者深入理解该技术的关键环节与优化方向。; 适合人群：具备通信工程、电子信息类专业背景，熟悉MIMO通信系统及Matlab编程的研究生、科研人员或相关领域工程师。; 使用场景及目标：①用于学习和复现大规模MIMO系统中的混合波束成形技术；②支撑科研项目中对波束成形算法的仿真验证与性能对比；③作为课程设计或毕业设计的技术参考资源。; 阅读建议：建议结合通信原理和阵列信号处理基础知识进行学习，重点关注系统建模与算法实现部分，动手运行并调试提供的Matlab代码，进一步尝试改进算法或扩展仿真场景以加深理解。
【计算机视觉】基于MATLAB的图像去反光技术：玻璃表面拍摄中Retinex与高光修复方法的应用
12-14
内容概要：本文介绍了利用MATLAB实现玻璃表面拍摄图像去反光的两种核心技术方案。方案一基于Retinex理论，通过分解图像的照度层与反射层，抑制反光区域，适用于整体均匀反光场景；方案二采用高光检测结合纹理修复方法，先在Lab颜色空间中通过亮度阈值检测反光区域，再使用插值或纹理合成技术修复，适用于局部强反光情况。文章提供了完整的MATLAB代码实现、关键参数调整建议以及进阶优化策略，如多尺度Retinex（MSR）、色彩校正和手动mask优化，帮助用户有效恢复被反光遮蔽的真实图像信息。;
基于RASA框架的智能语音聊天机器人系统：多轮对话中的意图识别与实体抽取优化
12-14
本项目构建于RASA开源架构之上，旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面，研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能，并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求，从而生成恰当的反馈；信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素，例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果，相比经典算法，其能够解析更为复杂的语言结构，展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制，这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性，使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性，包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力，例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景，如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应，系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性，系统还可持续优化语言模式理解能力，逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面，RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计，支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集，开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册，有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程，确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中，构成完整的解决方案体系。 总体而言，本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术，致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
基于模型预测控制对PMSM进行FOC控制，模拟控制了PMSM的速度（Simulink仿真实现）
12-14
基于模型预测控制对PMSM进行FOC控制，模拟控制了PMSM的速度（Simulink仿真实现）内容概要：本文介绍了基于模型预测控制（MPC）对永磁同步电机（PMSM）进行磁场定向控制（FOC），并通过Simulink仿真平台实现了对PMSM转速的精确控制。文中详细阐述了FOC的控制原理，包括坐标变换、电流环与速度环的设计，并结合模型预测控制算法优化了传统FOC的性能，提升了系统的动态响应与抗干扰能力。该仿真模型涵盖了PMSM数学建模、SVPWM调制、电流采样与反馈、PI调节器设计以及MPC控制器的实现，展示了完整的闭环控制系统架构。; 适合人群：具备电机控制基础知识、熟悉Simulink仿真工具的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动开发的工程师。; 使用场景及目标：①用于深入理解FOC与MPC在电机控制中的结合机制；②为高性能电机控制系统的设计与仿真提供参考方案；③适用于教学演示、科研验证及工业原型开发。; 阅读建议：建议读者结合Simulink模型文件同步运行与调试，重点关注MPC代价函数的设计、预测模型构建及与传统PI控制的效果对比，以充分掌握其优化优势与实现细节。
基于小波变换的音频信号实时去噪算法。.zip
最新发布
12-14
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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