1.在PyCharm里配置部署环境 打开PyCharmTools > Deployment > Configuration, 新建一个SFTP服务器,名字自己取: 输入如下图配置,注意这里的端口是你刚刚设置的映射到容器22端口的宿主机中的端口,这里的Root Path设置一个远程虚拟机服务器里的路径:  配置完点击Test SFTP connection,如果成功就恭喜你,可以进行下一步了. 最后在Mappings中配置路径,这里的路径是你本地存放代码的路径,与刚刚配置的Root Path相互

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 深度学习最大的贡献,个人认为就是表征学习(representation learning),通过端到端的训练,发现更好的features,而后面用于分类(或其他任务)的输出function,往往也只是普通的softmax(或者其他一些经典而又简单的方法)而已,所以,只要特征足够好,分类函数本身并不需要复杂--博主自己在做researc

树莓派是国内比较流行的一款卡片式计算机,但是受限于其硬件配置,用树莓派玩深度学习似乎有些艰难.最近OPENAI为嵌入式设备推出了一款AI框架Tengine,其对于配置的要求相比传统框架降低了很多,我尝试着在树莓派上进行了搭建并成功运行了Mobilenet-SSD. Tengine简介 OAID/Tengine|github Tengine 是OPEN AI LAB 为嵌入式设备开发的一个轻量级.高性能并且模块化的引擎. Tengine在嵌入式设备上支持CPU,GPU,DLA/NPU,DSP异构计

这里面有很多坑,最大的坑是发现各方面都装好了结果报错  Loaded runtime CuDNN library: 7.3.1 but source was compiled with: 7.4.1,这是由于最新的tensorflow1.13需要用 Cudnn7.4.1编译.这个问题,StackOverflow上有人问到,但是目前依然未有人给出解决办法,下文会详述. 1. 去nvida官网下载显卡对应的驱动 2.下载安装Anaconda3,安装时勾选加入环境变量 3. 进入Anaconda Pr

TensorFlow深度学习笔记 文本与序列的深度模型 Deep Models for Text and Sequence 转载请注明作者:梦里风林Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes欢迎star,有问题可以到Issue区讨论官方教程地址视频/字幕下载 Rare Event 与其他机器学习不同,在文本分析里,陌生的东西(rare event)往往是最重要的,而最常见的东西往往是最不重要的. 语法多义性 一个东西可能有多个名字,对这种re

适用场景 用户希望将特定云服务下的所有虚拟机从经典部署模型(以下简称:ASM)迁移到 Azure Resource Manager(以下简称:ARM). Note 如果云服务下使用 VNET 也希望将虚拟机从 ASM 模式迁移到 ARM 模式,您可以参考这篇文章:如何将同一个 VNET 下的虚拟机从 ASM 迁移到 ARM 上 解决方案 首先,我们登陆到需要迁移的虚拟机所在的订阅下,注册迁移服务: PowerShell复制 #登陆到需要迁移的虚拟机所在的订阅下PS C:\windows\syst

本文内容 适用场景 解决方案 适用场景 用户拥有多个云服务但是在同一个 VNET 下,希望将这些虚拟机从经典部署模型(以下简称:ASM)迁移到 Azure Resource Manager(以下简称:ARM). Note 如果您未使用 VNET,希望将同一个云服务下的虚拟机从 ASM 模式迁移到 ARM 模式,您可以参考这篇文章:如何将同一个云服务下的虚拟机从 ASM 迁移到 ARM 上 解决方案 首先,我们登陆到需要迁移的虚拟机所在的订阅下,注册迁移服务: PowerShell复制 #登陆到需

1. Main Point 0x1:行文框架 第二章:我们会分别介绍NNs神经网络和PR多项式回归各自的定义和应用场景. 第三章:讨论NNs和PR在数学公式上的等价性,NNs和PR是两个等价的理论方法,只是用了不同的方法解决了同一个问题,这样我们就形成了一个统一的观察视角,不再将深度神经网络看成是一个独立的算法. 第四章:讨论通用逼近理论,这是为了将视角提高到一个更高的框架体系,通用逼近理论证明了所有的目标函数都可以拟合,换句话说就是,所有的问题都可以通过深度学习解决.但是通用逼近理论并没有告诉

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

文章目录 程序计数器 定义 作用 特点 Java虚拟机栈 定义 特点 本地方法栈 定义 Java堆 定义 特点 方法区 定义 特点 运行常量池 直接内存 总结 Java虚拟机的内存空间分为五个部分: 方法区 堆 虚拟机栈 本地方法栈 程序计数器 程序计数器 定义 程序计数器是一个块较小的内存空间,它可以看作是当前线程所执行的字节码的行号指令器.程序计数器记录的是当前线程正在执行的那一条字节指令的地址. 如果当前线程正在执行的是一个本地方法,那么程序计数器为空. 作用 程序计数器有两个作用: 字节

作者:pengjunlee原文链接:https://blog.csdn.net/pengjunlee/article/details/71909239 目录 一.运行时数据区域 1.程序计数器 2.Java 虚拟机栈 3.本地方法栈 4.Java 堆 5.方法区 6.运行时常量池 7.直接内存 二.OutOfMemoryError异常 1.Java堆溢出 2.虚拟机栈和本地方法栈溢出 3.方法区和运行时常量池溢出 4.本机直接内存溢出 ------------------------------

一:Java技术体系模块图 二:JVM内存区域模型 1.方法区 也称"永久代” .“非堆”, 它用于存储虚拟机加载的类信息.常量.静态变量.是各个线程共享的内存区域.默认最小值为16MB,最大值为64MB,可以通过-XX:PermSize 和 -XX:MaxPermSize 参数限制方法区的大小.运行时常量池:是方法区的一部分,Class文件中除了有类的版本.字段.方法.接口等描述信息外,还有一项信息是常量池,用于存放编译器生成的各种符号引用,这部分内容将在类加载后放到方法区的运行时常量池中.

一:Java技术体系模块图 二:JVM内存区域模型 1.方法区 也称"永久代" ."非堆",  它用于存储虚拟机加载的类信息.常量.静态变量.是各个线程共享的内存区域.默认最小值为16MB,最大值为64MB,可以通过-XX:PermSize 和 -XX:MaxPermSize 参数限制方法区的大小. 运行时常量池:是方法区的一部分,Class文件中除了有类的版本.字段.方法.接口等描述信息外,还有一项信息是常量池,用于存放编译器生成的各种符号引用,这部分内容将在类加

原文链接:https://oldpan.me/archives/how-to-calculate-gpu-memory 前言 亲,显存炸了,你的显卡快冒烟了! torch.FatalError: cuda runtime error (2) : out of memory at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1524590031827/work/aten/src/THC/generic/THCStorage.cu:58 想必这是所有炼丹师们最不想看到的错误,没有之一.

No1. No2. java内存模型规定了所有的变量都存储在主内存中(Main Memory)中 每条线程还有自己的工作内存(Working Memory) 线程的工作内存中保存了被该线程使用到的变量的主内存副本拷贝,线程对变量的所有操作(读取.赋值等)都必须在工作内存中进行,而不能直接读写主内存中的变量. 不同线程之间也无法直接访问对方工作内存中的变量,线程间变量值的传递均需要通过主内存来完成 No3: 内存间交互操作: 1)lock(锁定):作用与主内存的变量,它把一个变量标识为一条线程独占

一:Java技术体系模块图 二:JVM内存区域模型 1.方法区 也称"永久代” .“非堆”,  它用于存储虚拟机加载的类信息.常量.静态变量.是各个线程共享的内存区域.默认最小值为16MB,最大值为64MB,可以通过-XX:PermSize 和 -XX:MaxPermSize 参数限制方法区的大小. 运行时常量池:是方法区的一部分,Class文件中除了有类的版本.字段.方法.接口等描述信息外,还有一项信息是常量池,用于存放编译器生成的各种符号引用,这部分内容将在类加载后放到方法区的运行时常量池中

本文参考慕课网相关视频和博客https://mp.weixin.qq.com/s/tV0MfDdJqGwGMHCIkqnAgA,图也是这个博客的,这篇只是自己的简单总结,想要深 入理解可以访问这两块内容 内存模型定义 java memory model(简称JMM),这是一个抽象的概念,不是真实存在的.它是一种规范一个线程对共享变量的修改对另一个线程是可见的. 为了了解java内存模型,需要先了解下面的内容. CPU多级缓存 随着CPU的发展,其频率太快了,主存无法跟上,这样导致CPU需要等待主

作者:平凡希 原文地址:https://www.cnblogs.com/xiaoxi/p/7518259.html 一.什么是Java内存模型 Java虚拟机规范中试图定义一种Java内存模型(Java Memory Model,JMM)来屏蔽掉各种硬件和操作系统的访问差异,以实现让Java程序在各种平台下都能达到一致的内存访问效果.在此之前,主流程序语言(如C/C++等)直接使用物理硬件和操作系统的内存模型,因此,会由于不同平台上内存模型的差异,有可能导致程序在一套平台上并发完全正常,而在另外

Deep Models for Text and Sequence 转载请注明作者:梦里风林 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频/字幕下载 Rare Event 与其他机器学习不同,在文本分析里,陌生的东西(rare event)往往是最重要的,而最常见的东西往往是最不重要的. 语法多义性 一个东西可能有多个名字,对这种related文本能够做参数共享是最好的 需要识别单

自己在用fast rcnn和ssd跑自己数据集过程中都遇到了bug,fast rcnn中是loss下降但值较高,并且测试出来结果一直不对,ssd是loss从一开始到后面loss都一直为0. 遇到这种情况,最好是先把数据集换成一张图去跑,并且定位bug. 更明显的例子,自己在fast rcnn中,修改了坐标的那个bug,感觉ap值应该很高,但ap值依旧很低,后来发现是ap实现代码出错.当时自己使用一个图片的数据进行ap测试,发现结果是正确的,但多个就错了,从而在后面定位了代码在哪里出错.