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RSS订阅原创 在visual studio配置hdf5环境以操作h5文件，流程及常见报错
4.新建两个环境变量：【xx\HDF5\bin】和【xx\HDF5\lib】，“xx”为你在第一步下载hdf5文件里的路径。2.在VC++目录里的包含目录加入【xx\HDF5\include】，在库目录加入【xx\HDF5\lib】。你的环境变量里的【xx\HDF5\bin】不是第一个，其他位置的hdf5库先被识别了。5.在链接器的输入的附加依赖项加入【hdf5.lib】和【hdf5_cpp.lib】。3.选中【系统变量】里的【Path】变量，点【编辑】。2.点【高级】的【环境变量】。
2025-12-05 21:58:37
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原创 使用Matlab调用GPU，加速1000倍以上
同样的一个算法，在matlab中以.m文件运行的时间：通过mexFunction调用，运行的时间：语法如下：使用函数gpuArray()“包裹”住数组，matlab会自动将数组转到GPU的显存中进行计算。再使用gather()取回结果到内存里。此方法编程难度很小，一般来说，可以加速2至20倍。对于复杂的，难以并行的任务，可以采用这种简单的方式。直接在matlab代码中将所有大数组全部用gpuArray包裹起来，然后在计算完成查看结果时使用gather取出数据。几行代码就能加速好几倍。此方法上手难度
2025-04-23 11:17:02
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原创 报错及解决：无法定位程序输入点H5Fis accessible于动态链接库hdf5_cpp.dll上
报错及解决：无法定位程序输入点H5Fis accessible于动态链接库hdf5_cpp.dll上
2024-11-20 19:15:24
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原创 使用mexcuda编译.cu文件报错的解决：The selected C++ compiler is not supported for CUDA compilation.
主要问题：MATLAB2022b不支持Visual studio 2022解决方法：装一个Visual studio 2019
2024-01-27 16:21:10
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原创 plot_model不可用，由此发现了jupyter在其他内核时使用pip装包，不会装到当前内核，而是装到了base内核。
jupyter notebook在其他内核时使用pip装包，不会装到当前内核，而是装到了base内核。不知道是为什么，我的这个内核是通过在tf_GPU使用ipkernel装到jupyter notebook的，有没有大佬来解答。我使用的还是tf_GPU内核，但是我用pip操作的全部是base内核。**
2024-01-06 22:42:35
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原创 windows上安装tensorflow、pytorch的GPU版本全路线和走过的坑。(cmd命令行+whl轮子文件安装)
本文实现了在windows系统下安装及检测CUDA、pytorch和tensorflow的GPU版本。主要通过cmd命令行加whl轮子文件安装。本文尽量简洁，尽量不要改文件配置，写命令行，而是尽可能傻瓜式点击。每一个cmd命令都有讲解截图。
2024-01-03 16:22:20
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空空如也
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