转自:http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6836568.html PyTorch默认使用从0开始的GPU,如果GPU0正在运行程序,需要指定其他GPU. 有如下两种方法来指定需要使用的GPU. 1. 类似tensorflow指定GPU的方式,使用CUDA_VISIBLE_DEVICES. 1.1 直接终端中设定: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python main.py 1.2 python代码中设定: import os os.env

0.检查配置 1. VMWare上运行的Ubuntu,并不能支持真实的GPU(除了特定版本的VMWare和特定的GPU,要求条件严格,所以我在VMWare上搭建好了Caffe环境后,又重新在Windows 7 64bit系统上安装了Ubuntu 14.04 64bit系统,链接在此,以此来搭建Caffe GPU版本): 2. 确定GPU支持CUDA 输入: lspci | grep -i nvidia 显示结果: 我的是GTX 650,然后到http://developer.nvidia.com

Linux系统中终端设备种类  终端是一种字符型设备,有多种类型,通常使用tty 来简称各种类型的终端设备.终端特殊设备文件一般有以下几种: 串行端口终端(/dev/ttySn ) ,伪终端(/dev/pty/ ),控制终端(/dev/tty ) ,控制台终端(/dev/ttyn, /dev/console ). 1. 串行端口终端(Serial Port Terminal )是使用计算机串行端口连接的终端设备.Linux中每个串行端口都看作是一个字符设备.串行端口所对应的设备名称是/dev/t

https://blog.csdn.net/confuciust/article/details/78982264 在终端执行程序时指定GPU CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python your_file.py 这样在跑你的网络之前,告诉程序只能看到1号GPU,其他的GPU它不可见 可用的形式如下: CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 Only device 1 will be seen CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 Devices 0 and 1

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 在终端执行程序时指定GPU CUDA_VISIBLE_DEVICES=1   python  your_file.py 这样在跑你的网络之前,告诉程序只能看到1号GPU,其他的GPU它不可见 可用的形式如下: CUDA_VISIBLE_DEVICES

[linux命令]setterm控制终端属性命令(中英文) 2018年03月23日 17:13:44 阅读数:489 标签: linux 更多 个人分类: linux 摘自:https://blog.csdn.net/u010168781/article/details/79670282   版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u010168781/article/details/79670282 setterm中文 SETTERM(

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

GPU 编程可以称为异构编程,最近由于机器学习的火热,很多模型越来越依赖于GPU来进行加速运算,所以异构计算的位置越来越重要:异构编程,主要是指CPU+GPU或者CPU+其他设备(FPGA等)协同计算.当前的计算模型中,CPU主要用来进行通用计算,其更多的是注重控制,我们可以通过GPU和FPGA等做专用的计算. CPU负责逻辑性强的事物处理和串行计算,GPU则专注于执行高度线程化的并行处理任务(大规模计算任务) 编程框架: C++ AMP:Accelerator Massive Parallel

服务器端的GPU使用 查看GPU信息 查看nvidia GPU信息: # 输入指令 lspci | grep -i nvidia # 结果如下: # 04:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation Device 1db4 (rev a1) # 05:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation Device 1db4 (rev a1) # 08:00.0 3D controller: NVIDIA Corporation Dev

前言 做iOS开发的朋友们都知道,目前最新的Xcode7,新建项目默认就打开了bitcode设置.而且大部分开发者都被这个突如其来的bitcode功能给坑过导致项目编译失败,而这些因为bitcode而编译失败的的项目都有一个共同点,就是链接了第三方二进制的库或者框架,而这些框架或者库恰好没有包含bitcode的东西(暂且称为东西),从而导致项目编译不成功.所以每当遇到这个情况时候大部分人都是直接设置Xcode关闭bitcode功能,全部不生成bitcode.也不去深究这一开关背后隐藏的原理.中枪

Mac OS X 背后的故事 作者: 王越  来源: <程序员>  发布时间: 2013-01-22 10:55  阅读: 25840 次  推荐: 49   原文链接   [收藏]   作者王越,美国宾夕法尼亚大学计算机系研究生,中国著名 TeX 开发者,非著名 OpenFOAM 开发者. Mac OS X 背后的故事(一)力挽狂澜的Ellen Hancock Mac OS X 背后的故事(二)Linus Torvalds的短视 Mac OS X 背后的故事(三)Mach之父Avie Tev

深究Xcode的bitcode设置 转发至:http://www.jianshu.com/p/f42a33f5eb61 前言 做iOS开发的朋友们都知道,目前最新的Xcode7,新建项目默认就打开了bitcode设置.而且大部分开发者都被这个突如其来的bitcode功能给坑过导致项目编译失败,而这些因为bitcode而编译失败的的项目都有一个共同点,就是链接了第三方二进制的库或者框架,而这些框架或者库恰好没有包含bitcode的东西(暂且称为东西),从而导致项目编译不成功.所以每当遇到这个情况时

Documentation: https://keras.io/ 1. 利用anaconda 管理python库是明智的选择. conda update conda conda update anaconda conda update --all conda install mingw libpython pip install --upgrade --no-deps theano pip install keras 2. 测试theano python执行: import theano the

MODBUS-RTU通讯协议简介   什么是MODBUS? MODBUS 是MODICON公司最先倡导的一种软的通讯规约,经过大多数公司 的实际应用,逐渐被认可,成为一种标准的通讯规约,只要按照这种规约进行数据通讯或传输,不同的系统就可以通讯.目前,在RS232/RS485通讯过程中,更是广泛采用这种规约.    常用的MODBUS 通讯规约有两种,一种是MODBUS ASCII,一种是MODBUS RTU. 一般来说,通讯数据量少而且主要是文本的通讯则采用MODBUS ASCII规约,通讯数据

一.说明 本文是继<Ubuntu-安装-cuda7.0-单显卡-超详细教程> 之后的续篇.theano和caffe是深度学习库,对运算能力需求很大,最好使用cuda进行加速.所以,请先阅读<Ubuntu-安装-cuda7.0-单显卡-超详细教程>,成功安装cuda之后,再来安装theano和caffe. 二.安装Theano 1. 安装各种包 安装gfortran, numpy, scipy, sklearn, blas, atlas等包 # 安装gfortran,后面编译过程中会

转自:http://www.cocoachina.com/ios/20141104/10124.html iOS实现图形编程可以使用三种API(UIKIT.Core Graphics.OpenGL ES及GLKit). 这些api包含的绘制操作都在一个图形环境中进行绘制.一个图形环境包含绘制参数和所有的绘制需要的设备特定信息,包括屏幕图形环境.offscreen 位图环境和PDF图形环境,用来在屏幕表面.一个位图或一个pdf文件中进行图形和图像绘制.在屏幕图形环境中进行的绘制限定于在一个UIVi

使用docker安装部署Spark集群来训练CNN(含Python实例) http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/49683221 实验室有4台神服务器,每台有8个tesla-GPU,然而平时做实验都只使用了其中的一个GPU,实在暴遣天物! 于是想用Spark来把这些GPU都利用起来.听闻Docker是部署环境的神器,于是决定使用docker安装部署Spark集群来训练CNN.配置环境虽然简单,纯苦力活,但配过的人都知道,里面有太多坑了. 本文是博

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iOS实现图形编程可以使用三种API(UIKIT.Core Graphics.OpenGL ES及GLKit). 这些api包含的绘制操作都在一个图形环境中进行绘制.一个图形环境包含绘制参数和所有的绘制需要的设备特定信息,包括屏幕图形环境.offscreen 位图环境和PDF图形环境,用来在屏幕表面.一个位图或一个pdf文件中进行图形和图像绘制.在屏幕图形环境中进行的绘制限定于在一个UIView类或其子类的实例中绘制,并直接在屏幕显示,在offscreen位图或PDF图形环境中进行的绘制不直接在

命令行在外部 从命令行运行编辑项目 1 导航到您的[LauncherInstall][VersionNumber]\Engine\Binaries\Win64 目录中. 2 右键单击上 UE4Editor.exe 的可执行文件,并选择创建快捷方式. 3 重命名该快捷方式,它会启动编辑器,即 MyProject 的- Editor.exe. 4 右键单击新创建的快捷方式并选择属性. 5 加入项目文件参数属性: [LauncherInstall][VersionNumber]\Engine\Bina

本文整理自知乎专栏深度炼丹,转载请征求原作者同意. 本文的全部代码都在原作者GitHub仓库github CS20SI是Stanford大学开设的基于Tensorflow的深度学习研究课程. 什么是TensorFlow 使用数据流图来做数值计算的开源软件 Google Brain团队开发 TensorFlow的优势 Python API 能够使用多个CPU和GPU.很容易部署到服务器上和移动端 足够灵活.非常底层 tensorboard可视化做的好 Checkpoints作为实验管理,随时保存模