最近使用github上的一个开源项目训练基于CNN的翻译模型,使用THEANO_FLAGS='floatX=float32,device=gpu2,lib.cnmem=1' python run_nnet.py -w data/exp1/,运行时报错,打印"The image and the kernel must have the same type. inputs(float64), kerns(float32)"的错误,然后使用THEANO_FLAGS='floatX=float

win10 用cmake 3.5.2 和 vs 2015 update1 编译 GPU版本(cuda 8.0, cudnn v5 for cuda 8.0)  用vs 2015打开 编译Release和Debug版本 看网上那个例子里面 工程里面有是三个文件夹 include(包含mxnet,dmlc,mshadow的include目录) lib(包含libmxnet.dll, libmxnet.lib,把用vs编译好的放过去) python(包含一个mxnet,setup.py, 以及buil

https://www.cnblogs.com/lilto/p/9548736.html STM32F103_外部RAM用作运存   概述 SRAM的简介 折腾过电脑的朋友都知道,当电脑运行比较卡的时候,我们可以通过给电脑加装内存条来改善电脑的性能.那么号称微型计算机的单片机能不能像电脑一样加装内存条呢?装内存条倒是不行,但是我们可以给单片机外加和内存条效果一样的SRAM来提升单片机的性能.下面以STM32F407ZGT6单片机来讲解一下来扩展外部SRAM. 原理:给STM32芯片扩展内存与给P

系统采用最先进技术开发: (ASP.NET MVC 4.0 + easyui + EF6.0 + MYSQL/MSSQLSERVER +微软企业库5.0+日志绶存) 大家可以加我QQ讨论 309159808 权限管理系统控制细腻 ,完美之作.源码下载链接

setenv.bat set "JAVA_OPTS=-server -Xms256M -Xmx1024M -XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=1024m" 在Tomcat目录下的bin目录添加 setenv.bat 文件,添加 set "JAVA_OPTS=-server -Xms256M -Xmx1024M -XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=1024m" 内容,就配置jvm参数成功了 可以通过Jdk

在运行maskrcnn时,会碰到训练不动的问题,就卡在这儿 UserWarning: Converting sparse IndexedSlices to a dense Tensor of unknown shape. This may consume a large amount of memory. "Converting sparse IndexedSlices to a dense Tensor of unknown shape. " Epoch 1/10 image_id

1.source activate python362.source activate tensorflow-gpu3.pip install tensorflow-gpu(提示安装的这个版本:tensorflow_gpu-1.12.0-cp36-cp36m-m) 4.查询GPUfrom tensorflow.python.client import device_lib def get_available_gpus(): """ 查看GPU的命令:nvidia-smi 查看

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html 基本开发环境搭建 1. Microsoft Windows 版本 关于Windows的版本选择,本人强烈建议对于部分高性能的新机器采用Windows 10作为基础环境,部分老旧笔记本或低性能机器采用Windows 7即可,本文环境将以Windows 10作为开发环境进行描述.对于Windows 10的发行版本选择,笔者建议采用Windows_10_enterprise_

在一次跟踪路由的网络操作时发现自己路由器下一跳路由节点的IP地址比较奇怪,是100.64.0.1.好奇促使我查询了这个IP地址的归属,结果是保留地址,到这里觉得比较奇怪了,按照常理以IPv4为例保留的IP地址一般为以下几种,常用于内网通讯或者特殊用途: 地址块 起始 结束 备注 10.0.0.0/8 10.0.0.0 10.255.255.255 局域网分配 172.16.0.0/12 172.16.0.0 172.31.255.255 局域网分配 192.0.0.0/24 192.168.0.

https://github.com/google/render-timing-for-unity/blob/master/RenderTimingPlugin/RenderTimingPlugin.cpp 上面这个是unity的gpue query插件 export了unity里面的几个接口 要编个.so文件 看了一圈gpu query下来发现并没有 我记忆中的tag/marker +query 返回时间... 我想应该是我记错了, tag/maker应该是我之前看的几个平台的api里面自带的

概述 SRAM的简介 折腾过电脑的朋友都知道,当电脑运行比较卡的时候,我们可以通过给电脑加装内存条来改善电脑的性能.那么号称微型计算机的单片机能不能像电脑一样加装内存条呢?装内存条倒是不行,但是我们可以给单片机外加和内存条效果一样的SRAM来提升单片机的性能.下面以STM32F407ZGT6单片机来讲解一下来扩展外部SRAM. 原理:给STM32芯片扩展内存与给PC扩展内存的原理是一样的,只是PC上一般以内存条的形式扩展,内存条实质是由多个内存颗粒(即SRAM芯片)组成的通用标准模块,而STM3

BL8810是由台湾旺玖半导体推出的一款USB2.0 SD/MMC闪存读卡器单芯片.支持USB2.0高速传输,并符合通用串行总线规范.该芯片集成了一个高速的8051微处理器和一个最好的数据引擎,它的引脚设计适合卡插口提供更容易的PCB布局.它集成了5V至3.3V 3.3V到1.8V稳压器和电源MOSFET和它使芯片上的时钟源的功能(OCCS)这意味着任何外部12mhz XTAL是必要的,有效地降低了总的BOM成本.其性能可以替代GL823K,主要用在MMC/SD/MS等读卡设备上,免驱即插急用.

1.说明 BL8810是一款USB 2.0读卡器控制器,采用高度集成的单芯片解决方案,旨在提供USB2.0和SD.SDHC.mini SD.Micro SD(T-Flash)接口规范之间的高速数据传输.BL8810随SSOP16套件提供. BL8810符合USB规范修订版.2.0和USB大容量存储类规范修订版.1.0. BL8810集成了一个片上时钟源,该时钟源提供稳定的时钟源,可用于替代外部12Mhz晶体振荡器.制造商可以有效降低PCBA上的BOM和人工成本.BL8810是具有最佳C/P值的S

在互联网+制造业的时代背景下,制造业在利用互联网技术进行转型升级的同时,也面临着供应链体系和生产模式的重塑,主要呈现出以下特点: 多元化发展 对外,传统企业正在通过"互联网+"逐步进行业务的改造,延伸.衍生新的业务及市场发展空间,实现产品结构的多元化,以降低经营风险:对内,也在积极通过组织机构的调整.精细化管理提升等方式来充分利用内部资源,培养新的利润增长点. 组织裂变 提高组织运营的积极性,不仅能解决企业发展的问题,也是企业未来生命力的关键要素.对于集团化企业来说,各组织自主管控成本

HDMI接显示器或电视,有黑边或者被放大了是个很常见的问题,显卡设置界面里改下Scale或者Overscan/Underscan就行,可问题是WindowsServer版的CCC没有控制颜色对比度和缩放的那个界面. 不怕,直接改注册表就好. [HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\CurrentControlSet\Control\Video\{Your Card GUID}\0000]"TVEnableOverscan"=dword:00000000"Digi

线上程序随着业务增多,运行的越来越慢,初步判定是因为内存分配的太小导致频繁的进行GC和OOM,于是着手增加内存上限. 增加内存上限都知道是修改java启动的opt,因为服务容器是tomcat 首先是在tomcat的\bin\catalina.bat文件中修改 set JAVA_OPTS = "-server -Xms1024m -Xmx1024m -XX:PermSize=128m -XX:MaxPermSize=512m" 但实际上不起作用,因为catalina.bat配置文件是由s

NRF51822的内核为M0,FLASH是256K,RAM是16K,蓝牙BLE4.0/4.2(SDK新版本支持4.2)NRF51802的内核为M0,FLASH是256K,RAM是16K,蓝牙BLE4.0/4.2(SDK新版本支持4.2)NRF52832的内核为M4F,FLASH是512K,RAM是64K,蓝牙BLE5.0NRF52810的内核为M4,FLASH是192K,RAM是24K,蓝牙BLE5.0NRF52840的内核为M4F,FLASH是1024K,RAM是256K,蓝牙BLE5.0NR

写在前面 本文叙述了在Ubuntu16.04 Server下安装CUDA8.0,cuDNN6.0以及源码编译安装TensorFlow1.4.0(GPU版)的亲身经历,包括遇到的问题及解决办法,也有一些自己的经验,希望能对读者有所帮助.期间参考了许多前人的文章,后文会一一附上链接,在此先行谢过.在下能力有限,经验不足,请大家多多指教. 关键词:Ubuntu16.04 Server   深度学习环境搭建   安装   显卡驱动   CUDA8.0   cuDNN6.0   Bazel   源码编译 

原文地址: https://blog.csdn.net/Jamesjjjjj/article/details/83414680 ------------------------------------------------------------------------------------- os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER”] = “PCI_BUS_ID” # 按照PCI_BUS_ID顺序从0开始排列GPU设备 os.environ[“CUDA_VISIBLE_

  昨天把GPU版本的tf2.0 安装成功之后,现在所有的代码运行居然都在gpu上跑了,并且在对gpu使用情况没有限制的条件下,既然gpu内存跑满了,代码就崩了怎么样才能随心所欲的指定代码是在cpu还是gpu呢首先若不加任何配置情况下,是默认使用gpu的,加上下面这句代码就使用cpu了 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"

ML.NET 0.9已于上周发布,距离上次0.8版本的发布只有一个多月,此次增加的新特性主要包括特征贡献计算,模型可解释性增强,ONNX转换对GPU的支持,Visual Studio ML.NET项目模板预览,以及API改进. 特征贡献计算 特征贡献计算(Feature Contribution Calculation)通过决定每个特征对模型分数的贡献,从而显示哪些特征在对特别个体的数据样本的模型预测最有影响力. 当你面临历史数据中有许多特征时而又想选择使用最重要的特征时,特征贡献计算显得十分重