文章目录📕第一步：配置OpenXR+XRInteractionToolkit的开发环境📕第二步：导入人物模型⭐VRM模型导入Unity的方法📕第三步：配置VRIK⭐给模型加上VRIK组件⭐将模型的头部和手部的位置作为VR追踪目标的子物体⭐添加VRIK的IKTarget📕调整IK位置📕使用TwistRelaxer缓解手腕扭曲的问题IK（反向动力学）有利于提升VR应用中的沉浸感，我们可以通过IK实现VR中全身模型的追踪。本篇教程将基于Unity的XRInteractionToolkit和FinalIK插件中的VRIK功能介绍如何模拟VR中人物上半身的运动，特别是手臂和手肘的姿态。XRInterac
一、快速确定版查看cuda nvcc-V查看cudnn dpkg-l|grepcudnn二、历史方法 有一些已经失效，这里仅仅作为备选查看cuda 方法一 nvcc-V或者nvcc—version 方法二 cat/usr/local/cuda/version.txt或者cat/usr/local/cuda/version.json查看cudnn 方法一 dpkg-l|grepcudnn 方法二 whereiscudnn_version或者whereiscudnn.h获得真实路径。这里以/usr/local/cuda/include/为例 cat/
目录任务介绍环境所需相关软件下载与安装C语言：不调用库的GPU加速FFT代码C语言：调用fftw库的未使用GPU的FFT代码C语言：调用cufft库的GPU加速FFTgnuplot安装画图，maltab编写的FFT运算结果对比matlab测试信号和测试时的坑任务介绍时隔多年仍然逃不掉写C的命运……因为这个任务周期不短还踩了好多坑，必须记录一下了。任务简单要求就是使用C语言编写一个GPU加速的快速傅里叶变换（FFT）分为GPU加速的FFT代码改写、未使用GPU的FFT编写、运算速度对比、运算结果测试（与matlab结果对比），只要按照我文章写的顺序做就行环境所需相关软件下载与安装VisualSt
完整报错：RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate160.00MiB(GPU0;10.76GiBtotalcapacity;9.58GiBalreadyallocated;135.31MiBfree;9.61GiBreservedintotalbyPyTorch) 问题分析：内存分配不足：需要160MB，，但GPU只剩下135.31MB。解决办法：1.减小batch_size。注意batchsize的调整要配合学习率的调整，一般是正比关系，BS增大两倍，LR增大两倍或者根号二倍。减小也是相应更改。2.运行torch.cuda.empty_cach
在上一篇教程：VRIK+UnityXRInteractionToolkit配置VR全身模型（上）：实现上半身的追踪（附带VRM模型导入Unity方法和手腕扭曲的解决方法）当中，我们通过配置VRIK+UnityXRInteractionToolkit实现了VR全身模型上半身的追踪。这篇教程，我将介绍如何实现腿部行走的动画。实际上，当你按着上一篇教程配置过后，角色已经可以行走了，但是走路的姿势非常怪异，角色看上去像是被拖着走。因此，我们需要优化一下走路的表现形式。方法很简单，我们找到挂载到角色模型上的VRIK组件，在Locomotion中将Mode由原来的Procedural改为Animated原
目录简介下载链接及参考文章注意事项Visualstudio2019安装流程CUDA安装流程环境搭建结果验证自己进行CUDA编程验证总结简介去年虽然看了CUDA编程的基础知识（没学完つ﹏⊂），但是没有整理成笔记，并且一直没有使用，导致忘了好多。今年打算重新再把CUDA的基础知识学习一边，并进行总结梳理，记录成文，便于后续的复习。本篇博客是CUDA编程系列笔记的开篇，我打算先介绍下搭建CUDA编程环境的整体过程以及遇到的问题。我学习的参考书目为：樊哲勇老师的《CUDA编程基础与实践》。这本书我个人认为适合新手入门，书页不厚，内容通俗易懂，并且有C++代码示例。推荐一下。下载链接及参考文章1.vis
解决OSError:CUDA_HOMEenvironmentvariableisnotset.PleasesetittoyourCU在windows。anaconda虚拟环境下安装pytorch的C++Extension的时候出现原因C++Extension有对CUDA的依赖，并且此cuda需要是电脑安装的而不是使用anaconda下载的cudatookit。具体原因请见：cuda和cudatoolkit_独孤的大山猫的博客-CSDN博客_cudatoolkit和cuda有关系吗在大多数情况下，上述cudatoolkit是可以满足Pytorch等框架的使用需求的。但对于一些特殊需求，如需要为P
目录一、环境二、卸载显卡驱动1.执行卸载2.如果也要卸载CUDA：三、禁用Nouveau驱动1.编辑黑名单2.在黑名单最后加入以下内容3.更新使其生效4.重启机器5.检查是否禁用成功，没有内容输出，说明禁用成功。一、环境ubuntu18.04.4LTS显卡驱动版本：450.80.02 二、卸载显卡驱动1.执行卸载sudoapt-get--purgeremovenvidia*sudoaptautoremove2.如果也要卸载CUDA：sudoapt-get--purgeremove"*cublas*""cuda*"三、禁用Nouveau驱动在安装新的驱动时如果发生如下报错，则需要禁用Nouvea
目录一、环境二、卸载显卡驱动1.执行卸载2.如果也要卸载CUDA：三、禁用Nouveau驱动1.编辑黑名单2.在黑名单最后加入以下内容3.更新使其生效4.重启机器5.检查是否禁用成功，没有内容输出，说明禁用成功。一、环境ubuntu18.04.4LTS显卡驱动版本：450.80.02 二、卸载显卡驱动1.执行卸载sudoapt-get--purgeremovenvidia*sudoaptautoremove2.如果也要卸载CUDA：sudoapt-get--purgeremove"*cublas*""cuda*"三、禁用Nouveau驱动在安装新的驱动时如果发生如下报错，则需要禁用Nouvea
CUDA编程模型系列三(矩阵乘)本系列教程将介绍具体的CUDA编程代码的细节CUDA编程模型系列三(矩阵乘)#include#include#defineBLOCK_SIZE32//errortype&event//a[][]*b[][]=c[][]////b00b01b02b03//b10b11b12b13//b20b21b22b23//b30b31b32b33////a00a01a02a03c00c01c02c03//a10a11a12a13c10c11c12c13//a20a21a22a23c20c21c22c23//a30a31a32a33c30c31c32c33////c21=a20
