运行TensorFlow程序会占用过多的显卡比例,多人共同使用GPU的时候,会造成后面的人无法运行程序. 一.TensorFlow 1.预加载比例限制 tf_config = tensorflow.ConfigProto() tf_config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5 # 分配50% session = tensorflow.Session(config=tf_config) 2.自适应 tf_config = tens…
AD组策略添加本地账号 1. 管理工具--组策略管理--选择相应GPO(编辑)----首选项--控制面板设置--本地用户和组--右键添加账号 2.域成员计算机刷新组策略(gpupdate/force),添加成功 设置允许ping回显 选择相应的GPO设置  入站规则添加添加规则(文件和打印机共享(回显请求 - ICMPv4-In))…
1 django 后台实现设置input标签属性,设置input标签默认显示值,设置input输入框类型 # Form生成html标签 a. 通过Form生成Input输入框,Form标签,以及submit标签还是要在前端写的, 但是Form标签内的Input标签可以在后台实现:只需要按以下步骤 - views定义StudentForm(Form)类 - views视图函数将Form实例化对象传递给前端 - 前端{{ obj.段 }}即可 b. 通过Form设置前端Input的type属性,即设…
转载自: https://github.com/digoal/blog/blob/master/201708/20170818_02.md?spm=a2c4e.11153940.blogcont179210.17.6f682764HWr8pC&file=20170818_02.md 背景 Greenplum支持行存和列存,支持堆表和AO表,那么他们有什么不同,如何选择呢? 行存和列存的原理 1.行存,以行为形式组织存储,一行是一个tuple,存在一起.当需要读取某列时,需要将这列前面的所有列都进…
1.viewport 移动设备上的viewport是设备屏幕上用来显示网页的那部分区域,再具体一点就是浏览器上用来显示网页的那部分区域,但viewport又不局限于浏览器可视区域的大小,它可能比浏览器的可视区域大,也可能比浏览器的可视区域小.在默认情况下,移动设备上的viewport都是大于浏览器可视区域的,这是因为移动设备的分辨率相对于PC来说都比较小,所以为了能在移动设备上正常显示那些为PC浏览器设计的网站,移动设备上的浏览器都会把自己默认的viewport设为980px或1024px(也可…
一次小事故,让我对时间戳存char还是存int有了深刻的印象. 生产环境的sql条件涉及到时间戳字段的大小比较(between and),当时设计的时间戳类型是char(10),结果当数据量达到200万时,虽然建立了索引,但仍旧瞬间崩溃.查询时间到达几十分钟. 多方调试无果下,将时间戳类型是char(10)改成int(10),瞬间秒开.查询速度控制在了 0.03秒以内.性能提升万倍. 小广告: apipost介绍: ApiPost 是一个可直接生成文档的API调试.管理工具,支持模拟会员登录请求…
viewport原理和使用和设置移动端自适应的方法 HTML中: <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0, maximum-scale=1.0, user-scalable=0"> 该meta标签的作用是让当前viewport的宽度等于设备的宽度,同时不允许用户手动缩放.当然maximum-scale=1.0, user-scalable=0不是必需的,是否…
显示屏与主机之间连接,出现无信号字样时,应检查是否正确选择集显和独显VGA接口 通过VGA接口判断集成显卡和独立显卡.在台式机主机上,VGA接口竖着放置的说明是集成显卡,VGA接口横着放置的说明是独立显卡. 如图所示为VGA接口…
用惯了theano.再用tensoflow发现一运行显存就满载了,吓得我吃了一个苹果. 用天朝搜索引擎毛都搜不到,于是FQ找了下问题的解决方法,原来有两种 按比例 config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 session = tf.Session(config=config, ...) 按需求增长(theano那种) config = tf.ConfigProto() co…
1. 按比例 config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 session = tf.Session(config=config, ...) or session_bundle_config.mutable_session_config() ->mutable_gpu_options() ->set_per_process_gpu_memory_fraction(0.4);…