下载链接:https://software.intel.com/en-us/mkl 1.文件下载 官网注册后,选择MKL下载下来,安装到指定目录就行,不在多说. 2.配置文件 首先创建一个Windows桌面项目,再添加一个CPP源文件. 打开项目属性页--配置属性,会多出Intel Performance...这一项,看下图配置 在打开VC++目录,进行配置.我安装MKL的地方在D:\IntelSWTools 打开D:\IntelSWTools\compilers_and_libraries_2

python -c "import tensorflow; print(tensorflow.pywrap_tensorflow.IsMklEnabled())" source activate_tf.sh export MKL Verbose=1

引子: 运行from sklearn.dataset import load_iris 时提示: Traceback (most recent call last): File "F:/github/MiningStart/Chapter1/affinity.py", line 5, in <module> from sklearn.datasets import load_iris # 鸢尾属植物 File "C:\Python27\lib\site-packa

from:http://unifius.wordpress.com.cn/archives/5 系统:Gentoo Linux (64bit, Kernel 3.7.1)配置:Intel(R) Core(TM) i7-2670QM在Gentoo中安装Numpy/Scipy非常简单,直接emerge就可以解决.但是默认链接的blas/lapack库性能非常差,在矩阵计算方面比MATLAB慢了不少.原因在于MATLAB使用的是高度优化的数值计算库Intel math kernel library (

下载地址       https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 另一个Python packages地址为    https://pypi.org/ 下载后使用pip install xxx.whl 安装即可 ---------------------------------------------------------------------------------- pip 是一个安装和管理 Python 包的工具 , 是 easy_insta

本文转自:https://www.solarck.com/compile-tensorflow-gpu.html 我的电脑系统是基于 Archlinux 的 Manjaro,软件包更新的比较激进,很早就已经是 CUDA 9.2 了,而目前 Tensorflow 的官方编译版本对 CUDA 的支持还只停留在 CUDA 9.0.由于还不太会用 mxnet 和 pytorch,这时倍加想念 Keras 的简单.最近忙里偷闲研究了一下编译安装 Tensorflow,发现还挺简单的,把成功的喜悦分享出来,

我们通常使用的 R 版本是单线程的,即只使用一个 CPU 线程运行所有 R 代码.这样的好处是运行模型比较简单且安全,但是它并没有利用多核计算.Microsoft R Open(MRO,https://mran.microsoft.com/open/)是 R 的一个增强版本.由 IntelMath Kernel Library(MKL,https://software.intel.com/en-us/intel-mkl)提供技术支持,MRO 自动使用多线程计算以增强矩阵算法.在多核计算机上,MR

对于多核程序,多线程对于程序的性能至关重要. 下面,我们将对Intel MKL 有关多线程方面的设置做一些介绍: 我们提到MKL 支持多线程,它包括的两个概念:1>MKL 是线程安全的: MKL在设计时,就保证它是一个线程安全的库函数. 也就是说,无论是在单个线程中调用MKL函数,还是在多个线程中同时使用Intel MKL 函数,都能够确保函数有正确的计算结果. 2>MKL函数内部实现了多线程优化.许多MKL的函数,已经包括内部多线程的实现.用户调这些函数时,只需设置多线程的数目,MKL 函数

查看某个安装包XXX的依赖项的conda指令为: conda search XXX -info 比如XXX为pytorch0.3.1,就会有如下输出: pytorch 0.3.1 py36hfbe7015_1 ---------------------------- file name : pytorch-0.3.1-py36hfbe7015_1.tar.bz2 name : pytorch version : 0.3.1 build string: py36hfbe7015_1 build n

函数库接口标准:BLAS (Basic Linear Algebra Subprograms)和LAPACK (Linear Algebra PACKage) 1979年,Netlib首先用Fortran实现基本的向量乘法.矩阵乘法的函数库(该库没有对运算做过多优化).后来该代码库对应的接口规范被称为BLAS. (注:NetLib是一个古老的代码社区,https://en.wikipedia.org/wiki/Netlib) LAPACK也是Netlib用Fortan编写的代码库,实现了高级的线

说明:linux下编译软件都需要先配置好该软件依赖的系统环境.系统环境可以通过软件的安装说明了解,例如:readme.md等文件或网页.这个前提条件很重要!后面正式编译出错基本都可以归结到系统环境配置不对! 获取软件:GAMESS 官网:https://www.msg.chem.iastate.edu/GAMESS/download/register/,按提示通过邮箱申请获取,注意对邮箱后缀有限制,大概一到两天会有回复. 配置环境: 配置的系统环境所需软件都从intel官网下载. ifort :

一 基础知识 在分析之前,先上一张图: 从上面可以看到,这个w3wp进程占用了376M内存,启动了54个线程. 在使用windbg查看之前,看到的进程含有 *32 字样,意思是在64位机器上已32位方式运行w3wp进程.这个可以通过查看IIS Application Pool 的高级选项进行设置: 好了,接下打开Windbg看看这个w3wp进程占用了376M内存,启动的54个线程. 1. 加载 WinDbg SOS 扩展命令 .load C:\Windows\Microsoft.NET\Fram

日志记录不仅对于我们开发的应用,还是对于ASP.NET Core框架功能都是一项非常重要的功能特性.我们知道ASP.NET Core使用的是一个极具扩展性的日志系统,该系统由Logger.LoggerFactory和LoggerProvider这三个核心对象组成.我们可以通过简单的配置实现对LoggerFactory的定制,以及对LoggerProvider添加. [ 本文已经同步到<ASP.NET Core框架揭秘>之中] 目录一. 配置LoggerFactory二.以当前请求作为日志范围三

首先,看看什么是超线程概念 超线程技术就是利用特殊的硬件指令,把两个逻辑内核模拟成两个物理芯片,让单个处理器都能使用线程级并行计算,进而兼容多线程操作系统和软件,减少了CPU的闲置时间,提高的CPU的运行效率.超线程技术是在一颗CPU同时执行多个程序而共同分享一颗CPU内的资源,理论上要像两颗CPU一样在同一时间执行两个线程,虽然采用超线程技术能同时执行两个线程,但它并不象两个真正的CPU那样,每个CPU都具有独立的资源.当两个线程都同时需要某一个资源时,其中一个要暂时停止,并让出资源,直到这些

因为修改过管理员账号的密码后重启服务器导致IIS无法启动,出现已下异常 1.解决:"启动Windows Process Activation Service时,出现错误13:数据无效" 将c:\inetpub\history文件夹中的这个applicationHost.config文件,替换掉c:\windows\system32\inetsrv\config中的applicationHost.config,如果在c:\inetpub\history文件夹中有好几个类似CFGHISTO

cpu信息 1.查看逻辑cpu核数 # cat /proc/cpuinfo| grep "processor"| wc -l 2.查看物理cpu个数 # cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"|sort |uniq|wc –l 3.cpu详细信息 # cat /proc/cpuinfo 4.cpu利用率查询:cpu利用率查询工具很多,常用的有vmstat,top,sar,dstat,这里我们了解dstat,详细信息:http://

windows上有各种软件可以进行"一键加速"之类的操作,释放掉一些内存(虽然我暂时不知道是怎么办到的,有待后续学习).而任务管理器也可以很方便地查看各进程使用的内存情况,如下图: 同样地,linux下也有一些方法来查看内存的使用情况. 一.free 对于free命令,可以加上-m参数,使其显示单位为Mb.如下: [ccx@ubuntu ~]$>free total used free shared buffers cached Mem: -/+ buffers/cache: S

转载:http://blog.chinaunix.net/uid-26782198-id-3242120.html # uname -a               # 查看内核/操作系统/CPU信息# head -n 1 /etc/issue   # 查看操作系统版本# cat /proc/cpuinfo      # 查看CPU信息# hostname               # 查看计算机名# lspci -tv              # 列出所有PCI设备# lsusb -tv 

转:http://blog.csdn.net/guodongdongnumber1/article/details/11383019 在linux一般使用netstat 来查看系统端口使用情况步.      netstat命令是一个监控TCP/IP网络的非常有用的工具,它可以显示路由表.实际的网络连接以及每一个网络接口设备的      netstat命令的功能是显示网络连接.路由表和网络接口信息,可以让用户得知目前都有哪些网络连接正在运作.      该命令的一般格式为:      netsta

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linux用户权限相关内容查看 1   用户信息 创建用户一个名为 webuser 的账号,并填写相应的信息: root@iZ94fabhqhuZ:~# adduser webuser Adding user `webuser' ... Adding new group `webuser' (1000) ... Adding new user `webuser' (1000) with group `webuser' ... Creating home directory `/home/webu