CUDA并行程序设计 GPU编程指南 522页 + CUDA C编程权威指南_源码 GPU编程 并发编程

matlab最简单的代码 HandwrittenNumeralRecognition_ANN_CUDA Handwritten numeral recognition project using BP ANN with CPU & GPU (CUDA). 公告板 matlab下面的数据文件我导成字符型文件了50M左右4个文件，存在46/Tmp/CUDA_ANN_DATA下，要用先同步一下。 第一次文件X.dat文件出问题了，中间貌似有错数据。我这边又生成了，晚上过去传46。 正确文件生成方法如下： f=fopen('X2.dat','w'); for i = 1:5000 for j= 1:400 fprintf(f,'%f ',X(i,j)); end end map函数加了索引参数。用法如下： Matrix _X2(new float[X.row*(1 + X.col)], X.row, X.col + 1); Matrix X2 = _X2.map([&](float, int row, int col){ return col>0 ?

深度学习框架，gpu版本的pytorch，在python3.5+ cuda10.0 + cudnn7.6+pytorch1.2.0 gpu_torcvision0.4.0

《Multicore and GPU Programming》这本书是一本非常好的并行计算学习资源。以下是我对这本书的简要评价： 优点： 1. 全面性强：书中涵盖了多核和GPU计算的基础概念、编程模型、算法实现以及性能优化等方面，使读者可以全面了解并行计算的基础知识和实践技巧。 2. 实用性强：书中讲解的并行计算技术都是实际开发中常用的，通过实例代码的演示，可以帮助读者快速掌握如何在项目中应用这些技术。 3. 现代化：书中使用了现代C++和CUDA的特性，如Lambda表达式、CUDA C++ kernel函数等，使得代码更加简洁、易读、安全。 4. 丰富的代码示例：书中提供了丰富的代码示例，涵盖了多种并行计算技术的实现，包括OpenMP、CUDA、Intel TBB等，帮助读者更好地理解每个技术的实现过程。 5. 深入浅出：书中讲解的内容深入浅出，准确把握读者的学习需求和水平，使得读者可以快速掌握并行计算的基础知识和实践技巧。

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keras安装步骤的ppt 1、ANACONDA 安装 2、Cuda及cuDNN安装 3、Tensorflow-gpu版本安装 4、Keras安装 5、Anaconda的使用 6、Keras分类示例

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(1)嵌入式系统-linux (2)使用tvm的opencl后端调用mali-gpu (3)rk3588的mali-gpu安装包：G610

本文介绍了使用pytorch2.0进行图像分类的实战案例，包括数据集的准备，卷积神经网络的搭建，训练和测试的过程，以及模型的保存和加载。本案例使用了CIFAR-10数据集，包含10个类别的彩色图像，每个类别有6000张图像，其中5000张用于训练，1000张用于测试。本案例使用了一个简单的卷积神经网络，包含两个卷积层和两个全连接层，使用ReLU激活函数和交叉熵损失函数，使用随机梯度下降优化器。本案例可以在GPU和CPU上运行，根据设备的不同自动切换。本案例适合入门pytorch深度学习和练手，也可以用到项目当中。代码精炼，容易修改进行二次完善和开发。

本资源为Vitis-AI3.0版本docker镜像的.tar文件的下载链接，适用于NVIDIA显卡硬件平台，内置pytorch量化编译器镜像以及pytorch优化器镜像 使用方法： 使用docker load指令将镜像文件导入后（导入后可以使用docker tag指令改名），再按照官方手册中的使用方法即可 docker镜像生成过程： 按照官方github提供的3.0.0.001版本源代码中的dockerfile进行docker创建 以NVIDIA提供的nvidia/cuda:11.3.1-cudnn8-runtime-ubuntu20.04镜像为基础 仅修改apt、python、conda为国内下载源，其他未作变动 dockerfile修改内容： 参考文章https://blog.csdn.net/qq_36745999/article/details/129920225