先看下两个坐标图谱：变换前：变换后： 我们根据1号点和9号点前后的关系，计算变换后其他点的坐标：这其实就是根据MARK点进行定位的原理 halcon代码： 执行结果： 我们发现，两种变换方式差别在于：affine_trans_pixel在变换前先减去0.5，变换后又加上0.5这样才会使结果和affine_trans_point_2d是一致的。（可以自己尝试一下不做加减0.5的操作去验证结果是否正确）这是因为affine_trans_pixel是基于亚像素概念，我们知道图像的最小单位是1pixel（1个像素就是一个方格），所以如果在一个像素内使用亚像素去表示像素的中心时，那中心点距离像素边缘是
目录1、查看GPU的数量2、设置GPU加速3、单GPU模拟多GPU环境1、查看GPU的数量importtensorflowastf#查看gpu和cpu的数量gpus=tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='GPU')cpus=tf.config.experimental.list_physical_devices(device_type='CPU')print(gpus,cpus)2、设置GPU加速第一种：限制使用的gpu，没有限制消耗内存的大小： 通过tf.config.experimental.set_visib
在远程服务器安装pytorch，根据官网命令进行安装，但在完成之后，显示GPU不可用，故记录此大坑。一、根据官网进行安装 安装的很快，但是！！安装结束之后，输入以下代码进行安装验证却显示没有成功安装！！importtorch#如果pytorch安装成功即可导入print(torch.cuda.is_available())#查看CUDA是否可用print(torch.cuda.device_count())#查看可用的CUDA数量print(torch.version.cuda)#查看CUDA的版本号所以这表明安装大失败！但是不死心的我又输入以下语句来检查torchcondalist这表明我们
一、准备工作查看GPU状态和信息，找到空闲的GPU：nvidia-smi二、指定单GPU从图中Processes 表格我们可以发现0、1、2号GPU均是可以利用的。于是我们可以在python文件中加入以下代码，表示使用0号GPU：importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"#使用0号GPU或者可以在命令行窗口处输入，表示使用1号GPU运行代码：CUDA_VISIBLE_DEVICES=1pythonyour_model.py#使用1号GPU运行代码再或者使用 torch.cuda.set_device()函数指定gpu使用编号：importtor
一、准备工作查看GPU状态和信息，找到空闲的GPU：nvidia-smi二、指定单GPU从图中Processes 表格我们可以发现0、1、2号GPU均是可以利用的。于是我们可以在python文件中加入以下代码，表示使用0号GPU：importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"#使用0号GPU或者可以在命令行窗口处输入，表示使用1号GPU运行代码：CUDA_VISIBLE_DEVICES=1pythonyour_model.py#使用1号GPU运行代码再或者使用 torch.cuda.set_device()函数指定gpu使用编号：importtor
使用两种方法，实时查看GPU使用情况；彻底杀死制定进程1.nvidia-smi使用终端命令nvidia-smi查看显卡信息如果你想实时检测显卡使用情况，添加watch-n即可watch-n4nvidia-smi其中，4是指4秒刷新一次终端，可以根据自己的需求设置2.gpustat安装过程很简单，直接pip即可（本人是这样），使用gpustat--json以json形式呈现gpu信息使用gpustat-i命令可以查看用户使用gpu情况使用以下命令，可以查看更具体的信息，比如用户xxx的xxx进程占用情况watch--color-n1gpustat-cpu3.总结nvidia-smi方法显示的内容
一、下载M芯片的anaconda，并安装二、安装GPU版本的pytorch1.安装Xcodexcode-select--install2.创建环境condacreate-ntorch-gpupython=3.9condaactivatetorch-gpu3.打开pytorch官网复制命令, 注意:在macm上，device是’mps’而不是’cuda’,mac的MPS支持MacOS12.3+ 4.测试importtorchimportmathprint(torch.backends.mps.is_available())#Trueprint(torch.backends.mps.is_buil
NV12的格式为YYYYYYYY..UVUV..，OpenCV使用imread读出来的图像是BGR格式，但没有提供BGR直接转NV12的方法，只能先转成YUV_I420，再间接得到YUV_NV12。cv::MatBGR2YUV_NV12(constcv::Mat&src){autosrc_h=src.rows;autosrc_w=src.cols;cv::Matdst(src_h*1.5,src_w,CV_8UC1);cv::cvtColor(src,dst,cv::COLOR_BGR2YUV_I420);//I420:YYYY...UU...VV...auton_y=src_h*src_w;
文章目录Unity中的静态合批、动态合批、GPUInstance以及SRPBatching四种合批简介GPUinstancingstaticBatchingDynamicbatchingSRPBatcher图集的作用不同合批的优先级UGUI中的mask组件，会增加drawcall分析：Unity中的静态合批、动态合批、GPUInstance以及SRPBatching四种合批简介GPUinstancingGPUinstancing:对同一网格，同时渲染多个副本时使用，底层调用的是多实例渲染接口，例如OpenGL的glDrawArraysInstanced接口。GPU实例对于绘制场景中多次出现的几
文章目录Unity中的静态合批、动态合批、GPUInstance以及SRPBatching四种合批简介GPUinstancingstaticBatchingDynamicbatchingSRPBatcher图集的作用不同合批的优先级UGUI中的mask组件，会增加drawcall分析：Unity中的静态合批、动态合批、GPUInstance以及SRPBatching四种合批简介GPUinstancingGPUinstancing:对同一网格，同时渲染多个副本时使用，底层调用的是多实例渲染接口，例如OpenGL的glDrawArraysInstanced接口。GPU实例对于绘制场景中多次出现的几
