我将训练后的模型转换为onnx格式，然后从onnx模型创建TensorRT引擎文件。我使用下面的snnipet代码执行此操
我正在尝试将矩阵求逆应用于给定矩阵，但内核仅适用于最大为 5x5 的矩阵。
如果我使用任何维度
应该可以使用cupy / cudf进行填充吗？这个想法是执行schimitt触发函数，例如：
<pre><code># pandas version
df =
我正在尝试使用PyCuda程序调整图像大小。
<pre><code> import pycuda.autoinit
import pycuda.driver as drv
from pycuda.c
我正在尝试安装PyCUDA模块以运行我下载的某些python脚本，但是尝试通过pip安装它不起作用。
我在命
我只想测量Jetson TX2中的推理时间。我该如何改善我的功能呢？现在，我正在测量：
<ul>
<li> 图像从C
我有一个读取序列化<code>TensorRT</code>引擎的代码：
<pre><code>import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
cu
我有一个程序，每次迭代都读取图像：
<pre><code>for h in range(H):
for w in range(W):
z = depth_map[h,w]
我正在使用 tensorRT 通过 CUDA 执行推理。我想使用 CuPy 来预处理一些我将提供给 tensorRT 引擎的图像。只要
好吧，标题几乎总结了环境，也用 venv 尝试过，我已经通过终端安装了 pyCuda 和 cudatoolkit，并且在 Windows
我有一个非常简单的函数，我传入一个字符数组并进行简单的字符匹配。我想根据匹配的字符返回一个 1
我正在探索从 OpenCL 迁移到 CUDA，并做了一些测试来衡量 CUDA 在各种实现中的速度。令我惊讶的是，在下
如何在GPU上运行python代码，没有CUDA我找不到解决方案
我尝试了这些库，但它们不适合：
<ol>
<li>
我正在尝试使用 TensorRT 引擎在从多处理继承的 python 类中进行推理。该引擎在我系统上的独立 python 脚本
我需要将矩阵与其转置相乘，但我的 GPU 内存不足并显示错误消息 <code>numba.cuda.cudadrv.driver.CudaAPIError: [2]
我已经使用 google colab 将 gitBreath 克隆到 google 驱动器文件夹，但它不断给我错误，例如文件夹中不存在
我是 Cuda 的初学者，想开始使用它。所以我在我的 Ubuntu 18.04 和 GeForce GTX 1050 上安装了 Cuda11.2 和 CuDNN8.1
我尝试运行 Nvidia TensoRT 的 python 示例，但在导入 pycuda 时出错：
<code>ImportError: .../pycuda-2020.1-py3.6-lin
我尝试在 PyCuda 中使用已编译的 *.cubin 文件，但出现此错误：
<pre><code>func = mod.get_function("doublify"
当我尝试在下面运行这些行时，出现了一些错误：
<pre><code>from __future__ import absolute_import
import pycuda.gp
