深度学习在NVIDIA GPU的模金宝app型:使用GPU编码器生成CUDA代码
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学习如何运行的模拟一个车道,车辆检测器使用深度学习网络基于YOLO v2意思在NVIDIA的仿真软件金宝app®gpu。仿真软件金宝app模型包括预处理和后处理的组件执行操作,如调整输入视频,检测坐标,绘制边框在检测到车辆。使用相同的仿真软件模型,您可金宝app以使用cuDNN生成优化的CUDA代码或TensorRT目标如NVIDIA Tesla gpu®和英伟达杰森®平台。
金宝app模型是一个值得信赖的工具设计复杂的系统,包括决策逻辑、控制器、传感器融合、车辆动力学、三维可视化组件。释放2020 b,你可以深入学习网络合并到仿真软件模型进行系统级仿真和部署。金宝app如果我们观察车辆内部和车道检测子系统,我们会看到使用两个顶部和底部深度学习网络。我们的输入视频会进来,然后我们将做一些调整图像预处理,然后我们给我们的车道检测网络。
在这里,你可以看到这是一个数学带来的文件我们的MATLAB目录。我们会做一些后期处理来检测左数右车道的坐标,最后我们会做一些注释强调道。底部深度学习网络检测工具,它是基于YOLOv2。再一次,你可以看到这是正在加载垫的文件在我们的目录中。所以回来,我们可以模拟运行。你看到我们的输入视频左边和右边输出视频,我们强调的左和右车道绿色标记。然后我们开车我们确实看到黄色边框周围车辆。所以在这一点上,我们准备继续生成代码我们可以启动仿真软件编码器或嵌入代码。金宝app
让我们先看看代码生成设置。在这里,您将看到我们使用正确的系统目标文件,我们已经检查了复选框来生成CUDA代码。我们也可以看看深度学习库。在这种情况下,我们可以选择cuDNN或TensorRT我们会保持cuDNN现在。工具链的设置,我们使用NVIDIA的CUDA工具包。最后,方式学习部分,我们使用优化图书馆像cuBLAS cuSOLVER, cuFFT。
我们都准备好了,让我们继续和生成代码。这是代码生成的报告,你可以看到左边的文件生成的。我们先找阶跃函数。在这里,你可以看到cudaMalloc调用分配变量在GPU内存。在这里,我们有cudaMemcpy从CPU内存复制数据到GPU内存和回到正确的位置。在这里,有几个GPU内核启动为了加快速度在GPU核心。我们有两个深度学习网络。这是我们的第一次,LaneNet。你可以看到所有的公共和私有方法。这里我们有设置,预测,清理,除了几个人。
这是我们的第二个深学习网络,使用YOLOv2车辆检测器。再一次,我们有相同的一组方法。如果我们看内部设置方法,你可以看到的代码运行一次程序的开始深入学习网络加载到内存中。如果你在这里,我们正在经历一次一层,我们装载重量和偏见当我们经历。这是一个快速查看生成CUDA代码从仿真软件模型,使用深度学习网络。金宝app有关更多信息,看一下下面的链接。
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