使用conda创建一个新的虚拟环境 输入 conda create -n intelligent-judge python=3.6 创建一个python版本为3.6的名字是intelligent-judge的虚拟环境 查看显卡信息 输入lspci | grep -i vga查看显卡信息 很明显是NVIDIA Quadro GP100 配置CUDA和CUDNN 本来是要去下载cuda和cudnn的,结果一看,服务器上已经有现成的了 输入 cat /usr/local/cuda/version.tx

Google Colab简介 Google Colaboratory是谷歌开放的一款研究工具,主要用于机器学习的开发和研究.这款工具现在可以免费使用,但是不是永久免费暂时还不确定.Google Colab最大的好处是给广大的AI开发者提供了免费的GPU使用!GPU型号是Tesla K80!你可以在上面轻松地跑例如:Keras.Tensorflow.Pytorch等框架. 官方教程 新手指引:https://medium.com/deep-learning-turkey/google-colab-

从事深度学习的研究者都知道,深度学习代码需要设计海量的数据,需要很大很大很大(重要的事情说三遍)的计算量,以至于CPU算不过来,需要通过GPU帮忙,但这必不意味着CPU的性能没GPU强,CPU是那种综合性的,GPU是专门用来做图像渲染的,这我们大家都知道,做图像矩阵的计算GPU更加在行,应该我们一般把深度学习程序让GPU来计算,事实也证明GPU的计算速度比CPU块,但是(但是前面的话都是废话)我们穷,买不起呀,一块1080Ti现在也要3500左右,2080Ti要9000左右,具体价格还要看显存大

https://blog.csdn.net/qq_26591517/article/details/82469680 查看机器上GPU情况 命令: nvidia-smi 功能:显示机器上gpu的情况 命令: nvidia-smi -l 功能:定时更新显示机器上gpu的情况 命令:watch -n 3 nvidia-smi 功能:设定刷新时间(秒)显示GPU使用情况 其中左上侧有0.1.2.3的编号,表示GPU的编号,在后面指定GPU时需要使用这个编号. 在终端执行程序时指定GPU CUDA_VI

查看是否用GPU跑的TensorFlow程序 第一种方法,直接输出日志法(推荐) import tensorflow as tf sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) 第二种方法,跑计算量打的程序,然后用nvidia-smi查看GPU的使用情况

查看GPU-ID CMD输入: nvidia-smi 观察到存在序号为0的GPU ID 观察到存在序号为0.1.2.3的GPU ID 在终端运行代码时指定GPU 如果电脑有多个GPU,Tensorflow默认全部使用.如果想只使用部分GPU,可以设置CUDA_VISIBLE_DEVICES 命令行输入: # 指定采用1号GPU运行*.py CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python *.py Environment Variable Syntax Results CUDA_VIS

pre { direction: ltr; color: rgb(0, 0, 0) } pre.western { font-family: "Liberation Mono", "Courier New", monospace } pre.cjk { font-family: "Nimbus Mono L", "Courier New", monospace } pre.ctl { font-family: "Li

好久没写C#了,最近在学习著名***工具 shadowsocks-windows 的源代码,想着可以边断点调试,边加上一些注释以方便理解,stackoverflow 和 msdn 随便翻了一下,竟发现了Debug新世界. 一. 原始需求 原始需求是这样,本来我只是希望在断点调试项目的时候,可以增加一些注释,以方便理解. 但是遇到一个问题:在处于断点模式(Break Mode,即程序当前命中了断点,并在断点处阻塞着不能向下执行)时,是可以随意增加注释的: 当不处于命中断点的状态时(Debug Mo

用了一下午总算把java agent给跑通了,本篇文章记录一下具体的操作步骤,以免遗忘... 通过java agent可以动态修改代码(替换.修改类的定义),进行AOP. 目标: ? 1 为所有添加@ToString注解的类实现默认的toString方法 需要两个程序,一个是用来测试的程序,一个agent用于修改代码. 1. 测试程序 被测试的程序包括: - ToString.java - Foo.java - Main.java 具体代码如下: ToString.java:定义ToString

8月22日,Apache Flink 1.9.0 正式发布,早在今年1月,阿里便宣布将内部过去几年打磨的大数据处理引擎Blink进行开源并向 Apache Flink 贡献代码.当前 Flink 1.9.0是阿里内部版本 Blink 合并入 Flink 后的首次发版,修改代码150万行,此次发版不仅在结构上有重大变更,在功能特性上也更加强大与完善.本文将为大家介绍 Flink 1.9.0 有哪些重大变更与新增功能特性. 在此先简单回顾一下阿里巴巴 Blink 开源的部分要点: Blink 开源的

#禁用gpu版本TensorFlow,因为CUDA号码从0开始,这里直接让CUDA使用-1的GPU,自然就无法使用gpu了. 代码前面加入: import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"    import tensorflow as tfEnvironment Variable Syntax    ResultsCUDA_VISIBLE_DEVICES=1    Only device 1 will be see

原因: 使用 GPU 版 TensorFlow ,并且在显卡高占用率的情况下(比如玩游戏)训练模型,要注意在初始化 Session 的时候为其分配固定数量的显存,否则可能会在开始训练的时候直接报错退出. 解决方法: gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333) sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)) 原先代码: wit

https://zh.wikipedia.org/wiki/自修改代码 自修改代码(Self-modifying code)是指程序在运行期间(Run time)修改自身指令.可能的用途有:病毒利用此方法逃避杀毒软件的查杀,反静态分析,反盗版[1] ,单片机程序升级. 在暂存存储器中执行代码的计算机,可修改内存中的代码段,以往这种方法常被黑客用来制造病毒(参见:EICAR 测试病毒),现今许多操作系统及CPU提供限制程序修改代码段的方法.还可用于程序保护,增加软件破解人员的静态分析难度[2].

最近得了一个项目,java开发的web项目,修改代码时,无论怎么改,都不生效: 各种度娘,没用. 原因是没有建立发布设定 这个东西我开始不理解它的作用,现在知道了: mysqleclipse项目在一个目录,它编译的class在这个目录下面,而apache-tomcat又在另外一个目录,设置这个东西的作用就是把mysqleclipse编译的文件拷贝到apache-tomcat的目录下面去,所以你没设定,文件始终是老的,因此怎么修改都不会生效!

<修改代码的艺术>[PDF]下载链接: https://u253469.pipipan.com/fs/253469-230382309 内容简介 <修改代码的艺术>针对大型的.无测试的遗留代码基,提供了从头到尾的方案,让你能够更有效地应付它们,将你的遗留代码基改善得具有更高性能.更多功能.更好的可靠性和可控性.本书还包括了一组共24项解依赖技术,它们能帮助你单独对付代码中的问题片段,并实现更安全的修改.本书适合各层次软件开发人员.管理人员和测试人员阅读. 编辑推荐 修改代码的集大成

从事DBA工作多年 MYSQL源码也是头一次接触 尝试记录下自己看MYSQL5.7源码的历程 目录: 51ak带你看MYSQL5.7源码1:main入口函数 51ak带你看MYSQL5.7源码2:编译现有的代码 51ak带你看MYSQL5.7源码3:修改代码实现你的第一个Mysql版本 经过开发和测试环境部署 现在到了我们动手的时候了,万事开头难,首先我们实现个小功能 今天我们准备实现这样一个功能:数据永远也不会被DELETE掉 当你把这个版本的MYSQL放到线上环境以后,就永远不用担心有人来D

一.首先,推荐用Anaconda安装 因为Anaconda本身就已经默认安装了很多常用的Python库,可以省去大量的库安装过程,并且解决兼容性问题. Anaconda本身的安装也非常简单,搜索Anaconda官网,下载最新的Anaconda对应的exe文件,约几百兆,双击安装即可. 启动Anaconda navigator,切换到Environments选项卡,选择Open Terminal启动DOS命令窗口.如下图: 二.接着,安装GPU版Tensorflow DOS命令行输入此命令开始安装

想着开始学习tf了怎么能不用GPU,网上查了一下发现GeForce GTX确实支持GPU运算,所以就尝试部署了一下,在这里记录一下,避免大家少走弯路. 使用个人笔记本电脑thinkpadE570,内存4G,显卡GeForce GTX 950M 前期电脑已经安装win0+Ubuntu16双系统,thinkpad安装win0+Ubuntu16配置参照这里(本人为了方便) 安装顺序为: (1)安装NVIDIA Driver 安装电脑对应的显卡驱动,安装完成能够在程序中找到NVIDIA.和windows

不修改代码就能优化ASP.NET网站性能的一些方法 阅读目录 开始 配置OutputCache 启用内容过期 解决资源文件升级问题 启用压缩 删除无用的HttpModule 其它优化选项 本文将介绍一些方法用于优化ASP.NET网站性能,这些方法都是不需要修改程序代码的.它们主要分为二个方面:1. 利用ASP.NET自身的扩展性进行优化.2. 优化IIS设置. 回到顶部 配置OutputCache 用缓存来优化网站性能的方法,估计是无人不知的. ASP.NET提供了HttpRuntime.Cac

最近碰到一个问题,就是vs在调试模式下无法修改代码之后再继续,这种严重影响工作效率的问题怎么能忍,所以决心把这个坑填满.网上搜了大堆有头无尾有尾无头的答案,我一个一个试了几乎都没啥用.最后通过不断的测试和网上答案的拼凑,终于是把这个坑给填掉了,现在总结一下,免得自己日后忘记又踩坑,也给园友们提个醒. 首先一般情况是在你击中断点的时候想修改代码的时候,就算是回车它也会弹出这个框,解决这个框的操作就是  调试>选项>调试>常规中去掉“使用托管兼容模式”和启用编辑并继续这两个选项,注意,是去掉