原文链接:https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/80393070
「上一篇教程:」 https://godweiyang.com/2021/03/18/torch-cpp-cuda
接下来,你可能缺一些依赖,这一点在文档中没有涉及但是我整理了我缺少的依赖,依次运行即可。
项目Github地址:https://github.com/lava/matplotlib-cpp
我想比较一下 C++ 和 Python 的标准输入,但实验的结果让人大吃一惊,C++ 慢了许多。下面是我的实验代码:
大型语言模型(llm)正变得越来越流行,但是它需要很多的资源,尤其时GPU。在这篇文章中,我们将介绍如何使用Python中的llama.cpp库在高性能的cpu上运行llm。
文章主要介绍了如何将深度学习模型应用于文本分类任务,并重点介绍了基于Caffe的深度学习框架和CUDA加速库的使用方法。此外,文章还介绍了一些实验结果,包括使用不同的深度学习模型和优化算法的比较,以及使用Caffe和CUDA加速库实现文本分类任务的实验结果。
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/briblue/article/details/89515470
YouCompleteMe插件用来自动补全代码,但是使用vim打开文件时候提示: The ycmd server SHUT DOWN (restart with ...low the instructions in the documentation. 解决方法如下: 注意:需要使用bundle方式安装的插件才行 $ cd ~ $ cd .vim/bundle/YouCompleteMe/ $ ./install.py Searching Python 2.7 libraries... Found Py
chatglm.cpp可以对ChatGLM系列的模型进行量化,满足在低性能的机器上进行推理,其使用的教程如下。
ffpython ffpython is a c++ lib,which is to simplify task that embed python and extend python. For example, call python function, register c++ function to python, register c++ class to python. Only one implement c++ header file. Project Goals easier to embe
本文作者:任坤,厦门大学王亚南经济研究院金融硕士生,研究兴趣为计算统计和金融量化交易,pipeR,learnR,rlist等项目的作者。
1)此时脚本开始运行 2)选择python3解释编译ycm文件 此时脚本文件会问你是选择python2还是python3来编译ycm文件?我在这里选择3,在此之前请安装python3 3)开始安装插件 4)此时vimplus就安装成功了
本文原链接见 Godot-GDExtension C++ 环境搭建 (Docker+MinGW/跨平台) | Convexwf's Kirakira Blog。
将stdafx.h、targetver.h、dllmain.cpp、MyDLL.cpp、stdafxc.pp删除。
在整理最近学习的知识时,突然意识到机器学习与深度学习的差别。之前学的gd算法,logistic回归算法,svm算法等都属于机器学习的范畴,而深度学习与他们其实是并列的关系,同属机器学习这个大的范畴。个人认为深度学习其实是曾经没落的BP神经网络的发展,可以说神经网络就是趁着深度学习的浪潮借尸还魂的。不过,深度学习想要理解起来也不是那么容易的。既然如此,我们何不搭建一个黑盒环境,先直观感受一下深度学习的魅力再慢慢研究呢?这里我们用到的工具就是Caffe深度学习框架。
当我们在使用PyTorch的cpp_extension扩展时,有时可能会遇到以下错误信息:"dist must be a Distribution instance"。这个错误通常发生在我们尝试使用cpp_extension构建和安装扩展时。
我们做的项目测试代码用的是python,但是由于开发用的代码是c++,所以很多交互的地方是需要python调用c++的代码。为此我们将c++的函数打包成.so文件被调用。在实际项目中会遇到各种类型的应用,项目组的郭松同学做了比较详细的总结。我将之收集成文,记录如下,便于自己以后翻阅,也为自己博客添砖加瓦,感谢的话就不说了,如果有朋友因为这篇文章受益,请感谢小松同学。
目前绝大多数LLM模型都是python实现的,运行速度有限(包括ChatGLM2-6b),幸好有大神将其用C++重写了一遍,让运行速度大大提高。
text-generation-webui 是一个基于Gradio的LLM Web UI开源项目,可以利用其快速搭建各种文本生成的大模型环境。
首先,您需要一个命令行工具(CLI 工具)—— LLM,用于与语言模型进行交互,包括安装在您自己机器上的OpenAI、PaLM和本地模型。
本文假设你已经完成了铂链本地节点部署和账户创建,没有完成的话,参考《铂链第3课 BOTTOS账户体系(密钥对/账号/钱包)的创建和管理》完成相关准备工作。 本文的主要内容包括: (1)用C++创建"Hello World"合约 (2)编译wasm和ABI文件 (3)部署和运行合约
Docker 是一个开源平台,专为简化开发、部署和运行应用程序而设计。通过使用称为“容器”(Container)的轻量级虚拟化技术,将应用程序及其依赖环境打包到一个独立的单元中,使应用程序能够在任何环境中一致地运行。
YamlCpp #1 环境 macOS 10.15.5 Cmake #2 安装 git clone git@gitee.com:Coxhuang/yaml-cpp.git cd yaml-cpp mkdir build cd build # 二选一 # 静态库 cmake .. # 动态库 cmake .. -D BUILD_SHARED_LIBS=ON make sudo make install 安装后,库文件和头文件路径: 头文件: /usr/local/include/yaml-cpp
前段时间一个刚转到C语言的同事问我,为什么C会多一个头文件,而不是像Java和Python那样所有的代码都在源文件中。我当时回答的是C是静态语言很多东西都是需要事先定义的,所以按照惯例我们是将所有的定义都放在头文件中的。事后我再仔细想想,这个答案并不不能很好的说明这个问题。所以我在这将关于这个问题的相关内容写下来,希望给大家一点提示,也算是一个总结
该文介绍了如何使用Faster R-CNN在CPU上进行目标检测,并总结了在实践过程中需要注意的一些关键点。包括使用预训练模型、修改训练脚本、设置合适的训练参数和优化模型等方面。同时,文章还提供了在CPU上运行Faster R-CNN的示例代码和具体操作流程。
选自Github 机器之心编译 参与:朱乾树、黄小天 PyTorch 中的基本单位是张量(Tensor)。本文的主旨是如何在 PyTorch 中实现 Tensor 的概述,以便用户可从 Python shell 与之交互。本文主要回答以下四个主要问题: 1. PyTorch 如何通过扩展 Python 解释器来定义可以从 Python 代码中调用的 Tensor 类型? 2. PyTorch 如何封装实际定义 Tensor 属性和方法的 C 的类库? 3. PyTorch 的 C 类包装器如何生成 Ten
该文介绍了如何使用CMake和Python进行交叉编译,并使用gdb调试C++代码。主要包括了以下步骤:安装Python、安装CMake、编写CMakeLists.txt、编译C++代码、使用gdb调试C++代码、使用numpy数组作为参数调用Python函数。
全部参数一览 //Path to a program. ANT_EXECUTABLE:FILEPATH=D:/apache-ant-1.10.1/bin/ant.bat //Build CUDA modules stubs when no CUDA SDK BUILD_CUDA_STUBS:BOOL=OFF //Create build rules for OpenCV Documentation BUILD_DOCS:BOOL=ON //Build all examples BUILD_EXAMPL
摘要: 在服务器编程中,经常会用到python脚本技术。Python是最流行的脚本之一,并且python拥有定义良好的C API接口,同时又有丰富的文档,与C++结合非常的适合。通常情况下使用C++封装机制,而用python脚本实现策略或者是控制。使用python和C++结合的技术拥有如下优势: l 主体系统使用C++实现,保持系统的高效。 l 控制部分使用python,增加开发效率,python的内存垃圾回收,丰富的类库都使C++开发者获益匪浅。 l Python脚本可以运行期重载,可以实现控制部分
首先删除原来的Py3.4 apt-get remove python3 apt-get remove python3.4 apt-get remove python3-minimal apt-get remove python3.4-minimal 然后添加源: apt-get install software-properties-common add-apt-repository ppa:jonathonf/python-3.6 apt-get update apt-get install python
给大家介绍一个C++上简单高效的图表绘制与数据可视化的神器 matplotlib-cpp。先交代我的系统配置跟软件版本信息
搭建local GPT:https://github.com/PromtEngineer/localGPT ==》本地版的 GPT,可以下載 source code
你需要在这个PR的基础上构建PyTorch:https://github.com/pytorch/pytorch/pull/18588
我的需求是,我刷完一道题,就将其记录在## 日期归档下,格式为: - uu 日期 题目名称与概括 类别A 类别B 类别C... [程序文件1] [程序文件2] [程序文件3]...
CSV文件是一种纯文本文件,其使用特定的结构来排列表格数据。CSV是一种紧凑,简单且通用的数据交换通用格式。许多在线服务允许其用户将网站中的表格数据导出到CSV文件中。CSV文件将在Excel中打开,几乎所有数据库都具有允许从CSV文件导入的工具。标准格式由行和列数据定义。此外,每行以换行符终止,以开始下一行。同样在行内,每列用逗号分隔。
魔搭社区和Xinference合作, 提供了模型GGML的部署方式, 以ChatGLM3为例。
作者: 付汉杰 hankf@xilinx.com hankf@amd.com 测试环境: PetaLinux 2021.2
C/C++ 工程提供 Python 接口,有利于融合进 Python 的生态。现在 Python 在应用层,有其得天独厚的优势。尤其因为人工智能和大数据的推波助澜, Python 现在以及未来,将长期是最流行的语言之一。
有段时间对免杀十分感兴趣,想了想好久没在公众号发东西了,一直以来都是写语雀(这可真是好东西啊),决定把以前学习别人项目的和自己试着做的免杀(已失效)的记录发出来凑一凑文章
PyTorch 提供了大量与神经网络、任意张量代数、数据处理和其他目的相关的操作。然而,您可能仍然需要更定制化的操作。例如,您可能想使用在论文中找到的新型激活函数,或者实现您作为研究的一部分开发的操作。
我们要造的轮子是一个最简单的栈的实现,用 C/C++来编写能够减小不必要的开销,带来显著的加速。
N年前学的makefile,当时还勉强能写一些简单的工程编译,现在已经基本忘了。makefile确实编写复杂,而且平时也不是经常使用,容易忘记。偶识了scons,一切都变的简单了。最近研究了下scons,原来需要上百行的makefile编译过程,现在只需要十行不到,而且没有makefile那些繁杂的结构语法,完全使用python语言就可以进行编译脚本编写,非常好记忆和编译一些大的工程。 直接使用apt-get install scons命令就可以完成安装,需要python环境。 Scons命令
iDeep 是英特尔的深度学习扩展包,用于收集加速深度学习操作(如卷积,解卷积,relu 等)的模块。iDeep 使用英特尔 MKL-DNN 作为加速引擎。
摘要总结:本文介绍了如何在Ubuntu系统下使用g++编译出动态库,并使用Python调用cpp的函数。通过实例介绍了OpenTLD算法,并给出了具体的实现步骤和代码示例。
最近写BUG的时候遇到python计算很慢的情况,于是调研了一波在python中嵌入C++程序的方法,记录一下,便于查询。
在正式开始前,我们需要了解 PyTorch 如何自定义module。这其中,最常见的就是在 python 中继承torch.nn.Module,用 PyTorch 中已有的 operator 来组装成自己的模块。这种方式实现简单,但是,计算效率却未必最佳,另外,如果我们想实现的功能过于复杂,可能 PyTorch 中那些已有的函数也没法满足我们的要求。这时,用 C、C++、CUDA 来扩展 PyTorch 的模块就是最佳的选择了。
公司最近几个项目在申请软著和专利,申请过的小伙伴都知道,申请软著的时候, 需要提交一份word代码.
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