我有一个非常有趣的问题，但我花了3个小时才解决它，但我只是想不通发生了什么以及为什么它不起作用。我试过谷歌它，但没有结果。我正在CUDA上编写程序。我有一段非常简单的代码:__global__voidcalcErrorOutputLayer_kernel(*arguments...*){intidx=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;floatgradient;floatderivation;derivation=pow((2/(pow(euler,neuron_device[startIndex+idx].outputValue)+pow(euler
我正在使用OpenCV模板匹配在另一幅图像中查找一幅图像。特别是matchTemplate()，它返回包含匹配相似度图的cv::Mat。除了使用minMaxLoc()之外，还有什么方法可以对包含在cv::Mat中的cv::Point进行排序吗？minMaxLoc(result,&minVal,&maxVal,&minLoc,&maxLoc);我试过:cv::Mat_::iteratorit=result.begin();cv::Mat_::iteratorend=result.end();for(;it!=end;++it){cv::Pointtest(it.pos());}成功有限。
由于Thrust库存在一些性能问题(有关详细信息，请参阅thispage)，我计划重构一个CUDA应用程序以使用CUB而不是Thrust。具体来说，就是替换thrust::sort_by_key和thrust::inclusive_scan调用)。在我的应用程序的特定点上，我需要按键对3个数组进行排序。这就是我用推力做到这一点的方式:thrust::sort_by_key(key_iter,key_iter+numKeys,indices);thrust::gather_wrapper(indices,indices+numKeys,thrust::make_zip_iterator(
我之前已经能够通过以下方式在CUDA中填充纹理以用于OpenGL:创建并初始化GL纹理(gl::GenTextures()等)创建GL像素缓冲区对象向CUDA注册PBO在更新/渲染循环中:cudaGraphicsMapResource()与PBO启动内核以更新PBOcudaGraphicsUnmapResource()来自CUDA的PBO加载GL程序，绑定(bind)纹理，正常渲染重复清洗、漂洗。但是，我想知道PBO是否仍然是从内核编写纹理的最佳方式。我看过类似thisone的文章(updatedforv5here)似乎根本没有使用PBO。我看到了一些对cudaTextureObjec
有没有办法在CUDA设备功能运行时运行主机代码？由于CUDA运行时必须等到设备功能完成，我想知道是否有可能在此期间调用提供的主机功能委托(delegate)。像这样:在>>之前启动线程call对我来说不一样[Overhead,...]。 最佳答案 CUDA内核调用是异步。这意味着在内核实际开始执行之前，控制权返回到进行内核调用的主机线程。因此，您只需将主机代码放在内核调用之后(以及任何其他CUDAAPI调用之前，例如cudaDeviceSynchronize()或cudaMemcpy())。放置在那里的主机代码将与内核同时运行，只要
你能告诉我，有什么方法可以在设备代码中使用constexpr数组吗？根据“CudaCprogrammingguide7.0”，我对constexpr标量没有任何问题，但数组似乎无法编译。下面是一些例子:templateclassLatticeArrangement{};templateclassLatticeArrangement{public:staticconstexprdoublec[19]={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18};staticconstexprdoubled=19.0;__host____device__
给定两个cv-unqualified非数组对象类型T1和T2,可以表达true?std::declval():std::declval()曾经有过cv限定的数组或函数类型吗？我很确定它不能，但我想确保我没有遗漏任何东西。动机:当前提议的决议LWGissue2465不会衰减true?std::declval():std::declval()形式的条件表达式的类型,其中D1和D2由std::decay生产(因此是cv-unqualified非数组对象类型*)。只有当衰减条件表达式的类型没有影响时，这是正确的(如果类型是cv限定的、数组或函数类型**，则不正确)。*忽略“异常函数类型”的情况
我正在阅读valuecategories,并遇到以下内容(为简洁起见省略了很多):Thefollowingexpressionsareprvalueexpressions:aliteral(exceptforstringliteral),suchas42,trueornullptr;Properties:Anon-classnon-arrayprvaluecannotbecv-qualified.但是...下面的程序可以正常编译和运行onideone.com和g++5.4.0:#includeintmain(){std::cout我知道编译器提供扩展，并且可以在遇到未定义行为时执行各种
这两种转置在opencv中有什么区别？使用cv::Mat::t():cv::Mata;a=a.t();使用cv::transpose():cv::Mata;cv::transpose(a,a);我对效率特别感兴趣。 最佳答案 没有区别。以下是来自opencv/modules/core/src/matop.cpp的cv::Mat::t()代码:MatExprMatExpr::t()const{MatExpre;op->transpose(*this,e);returne;}所以cv::Mat::t()只是调用cv::transpose
我正在尝试通过CUDA代码将现有项目的一部分移植到GPU。我知道cmake有选项(find_cuda...)来单独处理.cu文件，但我仍在尝试弄清楚如何在现有项目的上下文中使用这个生态系统。我的问题如下。假设我有一个带有cmake配置文件(CMakeLists)的现有C++项目。目前优雅地(如果可能)包含CUDA内核的做法是什么？CMakeLists能否以某种方式构造，.cu文件仅在GPU存在时才编译？我目前的想法是创建一个单独的文件夹，其中只存在CUDA相关代码，然后将其编译为静态库。是这样吗？ 最佳答案 将CUDA文件放在单独的
