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搜索资源列表

  1. cuda3.2的技术文档与手册（英文）

  2. cuda3.2版本的全部有用技术资料（英文版） 主要针对NVIDIA FERMI新架构

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-03-16
    • 文件大小：16mb
    • 提供者：gliu_ustc

  1. cuda（gpu）

  2. 这是一个介绍CUDA演示文稿。介绍了CUDA的详细资料

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2014-01-07
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：frank133788

  1. tensorflow -gpu安装方法（不用自己装cuda，cdnn）

  2. 主要介绍了tensorflow -gpu安装，史上最新最简单的途径（不用自己装cuda，cdnn）,非常不错，具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：51kb
    • 提供者：weixin_38703787

  1. Anaconda+spyder+pycharm的pytorch配置详解(GPU)

  2. 第一步 ： 从清华大学开源软件镜像站下载Anaconda：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O=D 安装过程中需要勾选如下图 装好后测试是否装好，先配置环境变量（可能anaconda安装好后自己就有了） 打开CMD，输入代码 conda list 回车出现包的信息则说明安装完成 打开Anaconda Navigator（桌面没有的话就点击左下角看最近添加）可以看到spyder已经下好了

  3. 所属分类：其它

  1. Ubuntu16.04下tensorflow+SSD实现（人脸，通用物体）目标检测，环境的搭建与测试以及搭建环境的踩坑环节的梳理（一）

  2. Ubuntu16.04下tensorflow+SSD实现（人脸，通用物体）目标检测，环境的搭建与测试以及搭建环境的踩坑环节的梳理（一） 开发环境：Ubuntu16.04、cuda、cudnn 语言：Python3.5（也可以Python3.6） 框架：tensorflow1.12 、SSD 英伟达GPU配置步骤： 1.tensorflow1.12使用的Python版本不能是3.7的，要求在3.7以下 2.cuda和cudnn的环境在英伟达下进行下载，由于每个人的计算机环境是否有GPU显卡和显卡的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：527kb
    • 提供者：weixin_38710323

  1. ICCV2019_MIC:（ICCV 2019）此存储库包含“ MIC-源码

  2. MIC：挖掘类间特征以改进深度度量学习 编者： 卡斯滕·罗斯（ ） 比亚乔·布拉托利（Biagio Brattoli）（ ） 比约恩·奥默（BjörnOmmer） 主要联系人：Karsten Roth 对于基线实现，请查看和随附的论文！ 该存储库包含用于运行我们的ICCV 2019论文《挖掘类间特征以改进深度度量学习》 （ ）中提出的运行管线的代码。 由于改进了基线方法的实施，因此将该管道用于具有半硬采样的ProxyNCA和Triplet的结果要好于本文中提到的结果。 注意：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：34kb
    • 提供者：weixin_42127937

  1. 一个教程搞定GPU-tensorflow和GPU-darknet。ubuntu14.04LTS+GTX1080Ti跑GPU版本YOLO-V3（安装CUDA+cudnn+OpenCV）-附件资源

  2. 一个教程搞定GPU-tensorflow和GPU-darknet。ubuntu14.04LTS+GTX1080Ti跑GPU版本YOLO-V3（安装CUDA+cudnn+OpenCV）-附件资源

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：106byte
    • 提供者：weixin_42190030

  1. pytorch gpu版本的小白安装教程，含环境配置、CUDA（百度云下载）安装程序失败解决方案-附件资源

  2. pytorch gpu版本的小白安装教程，含环境配置、CUDA（百度云下载）安装程序失败解决方案-附件资源

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：106byte
    • 提供者：weixin_42201721

  1. 一个教程搞定GPU-tensorflow和GPU-darknet。ubuntu14.04LTS+GTX1080Ti跑GPU版本YOLO-V3（安装CUDA+cudnn+OpenCV）-附件资源

  2. 一个教程搞定GPU-tensorflow和GPU-darknet。ubuntu14.04LTS+GTX1080Ti跑GPU版本YOLO-V3（安装CUDA+cudnn+OpenCV）-附件资源

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：23byte
    • 提供者：weixin_42186579

  1. pytorch gpu版本的小白安装教程，含环境配置、CUDA（百度云下载）安装程序失败解决方案-附件资源

  2. pytorch gpu版本的小白安装教程，含环境配置、CUDA（百度云下载）安装程序失败解决方案-附件资源

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：23byte
    • 提供者：weixin_42200829

  1. OpenDBA：GPU加速的动态时间扭曲（DTW）重心平均-源码

  2. OpenDBA的 GPU加速的动态时间扭曲（DTW）重心平均 tl; dr该代码使大型时序数据集的平均速度比现有的基于单线程CPU的方法至少快100倍，并且作为奖励可生成距离矩阵，从而有助于扭曲的时间序列聚类分析（例如，纳米Kong直接的白盒分析） RNA测序信号）。 编译中 需要CUDA Toolkit 7或更高版本： : 此代码仅在Linux上经过测试。 make 如果要在Compute Capability小于6.1（〜2016之前制造）的GPU上运行此代码，则需要通过以下方式从

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-27
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：weixin_42138376

  1. tf-crnn：用于文本识别的TensorFlow卷积递归神经网络（CRNN）-源码

  2. 使用卷积递归神经网络和TensorFlow 2.0（tf2-crnn）进行文本识别 卷积递归神经网络（CRNN）的实现，用于基于图像的序列识别任务，例如场景文本识别和OCR。 此实现基于Tensorflow 2.0并使用tf.keras和tf.data模块构建模型并处理输入数据。 要访问实现Shi等人的早期版本。 纸张，请转到标签。 安装 tf_crnn使用tensorflow-gpu软件包（因此需要CUDA和cuDNN）。 您可以使用提供的environment.yml文件安装它，并在

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：52kb
    • 提供者：weixin_42118160

  1. gominer：基于Go（golang）的GPU挖矿器，用于Decred-源码

  2. 矿工 gominer是用于在Decred网络上执行工作量证明（PoW）挖掘的应用程序。 它支持使用CUDA和OpenCL设备进行单独和层次/池挖掘。 正在下载 Linux和Windows 64位二进制文​​件可以从以下位置下载： 跑步 基准模式： gominer -B 使用在本地主机上运行的dcrd在mainnet上进行单机挖​​掘： gominer -u myusername -P hunter2 地层/水池开采： gominer -o stratum+tcp://pool:port -

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：223kb
    • 提供者：weixin_42125770

  1. 陷阱：为Pytorch C ++ API（libtorch）进行绑定-源码

  2. 高奇 总览 Gotch为Pytorch C ++ API（Libtorch）创建了一个薄包装器，以利用其已优化的C ++张量API（约1400多种）和带有CUDA支持的动态图计算，并提供惯用的Go API以在Go中开发和实现深度学习。 一些功能是 全面的Pytorch张量API（〜1404） 功能齐全的Pytorch动态图计算 JIT界面运行使用PyTorch Python API训练/保存的模型 加载预训练的Pytorch模型并进行推理 Pure Go API通过CPU和GPU支持

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：54mb
    • 提供者：weixin_42137032

  1. mcx：蒙特卡洛eXtreme（MCX）-GPU加速的光子传输模拟器-源码

  2. 蒙特卡洛eXtreme（MCX）-CUDA版 作者：方千千（neu.edu的q.fang） 许可证：GNU通用公共许可证版本3（GPLv3） 版本：1.8（v2020，狂暴费米子） 网站： ： 表中的内容： 什么是新的 MCX v2020代表着快速，通用和功能丰富的开源Monte Carlo 3D光子模拟器开发的新里程碑。 它在功能和稳定性方面都进行了许多改进。 我们要特别强调以下主要新增功能： 内置基准，易于新用户测试和采用 过渡到JSON / JNIfTI输入/输出文件以方便数据

  3. 所属分类：其它

  1. keras2sql：使用SQL数据库的深度学习（Keras）模型部署-源码

  2. 使用SQL数据库的深度学习（Keras）模型部署 您是否想知道是否可以使用SQL数据库而不是标准的CPU / GPU / CUDA / OpenCL机制来部署/评估深度学习模型？ 我们使用Sklearn2sql。 Sklearn2sql提供了一个框架，用于将预测模型转换为SQL代码以进行部署。 例如，使用此框架，C，perl或java开发人员可以通过执行简单地部署这种模型。 该系统支持主要的市场数据库（db2，firebird，hive，impala，monetdb，MS SQL Server

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：19mb
    • 提供者：weixin_42118701

  1. TextGAN-PyTorch：TextGAN是用于基于生成对抗网络（GAN）的文本生成模型的PyTorch框架-源码

  2. TextGAN-PyTorch TextGAN是用于基于生成对抗网络（GAN）的文本生成模型的PyTorch框架，包括常规文本生成模型和类别文本生成模型。 TextGAN是一个基准测试平台，可支持基于GAN的文本生成模型的研究。 由于大多数基于GAN的文本生成模型都是由Tensorflow实现的，因此TextGAN可以帮助那些习惯PyTorch的人更快地进入文本生成领域。 如果您在执行中发现任何错误，请告诉我！ 另外，如果您要添加其他模型，请随时为该存储库做出贡献。 要求 PyTorch&g

  3. 所属分类：其它

  1. crnn：卷积递归神经网络（CRNN），用于基于图像的序列识别-源码

  2. 卷积递归神经网络 该软件实现了卷积递归神经网络（CRNN），它结合了CNN，RNN和CTC损失，可用于基于图像的序列识别任务，例如场景文本识别和OCR。 有关详细信息，请参阅我们的论文 。 更新2017年3月14日，一个Docker文件已添加到项目中。 感谢 。 UPDATE 2017年5月1日一PyTorch已作出 。 更新2017年6月19日对于端到端文本检测器+识别器，请通过签出 。 建立 该软件仅在Ubuntu 14.04（x64）上经过测试。 需要启用CUDA的GPU。 要构建项

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：67kb
    • 提供者：weixin_42131785

  1. 深度学习容器：AWS深度学习容器（DLC）是一组Docker映像，用于在TensorFlow，TensorFlow 2，PyTorch和MXNet中训练和提供模型-源码

  2. AWS深度学习容器 AWS 是一组Docker映像，用于在TensorFlow，TensorFlow 2，PyTorch和MXNet中训练和提供模型。 深度学习容器使用TensorFlow和MXNet，Nvidia CUDA（用于GPU实例）和英特尔MKL（用于CPU实例）库提供优化的环境，可在Amazon Elastic Container Registry（Amazon ECR）中使用。 AWS DLC在Amazon SageMaker中用作您SageMaker作业（例如培训，推理，转换等

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-29
    • 文件大小：78mb
    • 提供者：weixin_42170064

  1. docker-nsfminerOC:使用具有Nvidia OC功能的CUDA（nsfminer）进行以太坊挖矿的Docker容器-源码

  2. 用于具有Nvidia OC功能的CUDA（nsfminer）的以太坊挖矿的Docker容器。 此多克尔容器是由激发其通过启发 。 它使用 。 注意：已使用Unraid 6.9.1进行了测试 要求 已为您的GPU安装了NVIDIA驱动程序。 用法 docker run \ -it --priveleged --restart unless-stopped --name=nsfminerOC --runtime=nvidia --gpus=all \ olehj/docker-nsfminerO

  3. 所属分类：其它

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