在训练keras时,发现不使用GPU进行计算,而是采用CPU进行计算,导致计算速度很慢. 用如下代码可检测tensorflow的能使用设备情况: from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) 查看是否只有CPU可用,发现不是,有GPU可用,但是为什么GPU利用率极低并且只有一个GPU在使用,另一个GPU利用率为0, 发现在启动时有一行报错: Could not load

https://help.aliyun.com/knowledge_detail/41225.html?spm=5176.7841174.2.2.ifP9Sc 注意:本文相关配置及说明已在 CentOS 6.5 64 位操作系统中进行过测试.其它类型及版本操作系统配置可能有所差异,具体情况请参阅相应操作系统官方文档. 如果云服务器 ECS Linux 系统的 CPU 持续跑高,则会对系统稳定性和业务运行造成影响.本文对 CPU 占用率较高问题的排查分析做简要说明. CPU 负载查看方法 使用 v

今天调试程序,发现Windows7的CPU占用率一直为25%左右,如下图所示.四核25%,换成单核那就是100%的占用率了! 上图进入"进程"页面,单击"CPU"列,将根据CPU占用率进行排序.结果发现进程svchost.exe 的 CPU 占用率为 25%,内存占用达到了 2G! 记住svchost.exe 的 PID,进入"服务"页面,根据这个PID 查找相应的服务.赫然发现了"Windows Update"这个服务正在运

博文转至:http://www.jianshu.com/p/3667157d63bb,博文更好效果看原版,转本博文的目的就算是个书签吧,需要时候可以定位原文学习 1.故障现象 客服同事反馈平台系统运行缓慢,网页卡顿严重,多次重启系统后问题依然存在,使用top命令查看服务器情况,发现CPU占用率过高. 2.CPU占用过高问题定位 2.1.定位问题进程 使用top命令查看资源占用情况,发现pid为14063的进程占用了大量的CPU资源,CPU占用率高达776.1%,内存占用率也达到了29.8% [y

在项目中经常会碰到CPU占用率过高的问题,那么碰到这类问题应当如何处理呢?下面提供一种处理思路: 首先top -H -p <pid>以线程的模式查看java应用的运行情况,找到占用cpu或者内存大的线程,记录线程id,然后printf %x <tid>转为16进制,再jstack -l <pid> > thread.log把java进程的thread dump出来,从里面找到tid,分析是哪个线程占用了系统资源.具体操作步骤如下: 1.使用TOP查看所用CPU占用

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zprofiler三板斧解决cpu占用率过高问题 九居 JVM性能与调试平台   zprofiler   上周五碰到了一个线上机器cpu占用率过高的问题.问题本身比较简单,但是定位过程中动用了多个zprofiler的主要功能,感觉是一个很好的介绍使用zprofiler定位此类问题流程的案例. 在开始使用zprofiler之前,先使用perf确认瓶颈点是否在native中.(以下操作需要root权限,需要pe协助操作)如果线上服务器没有安装perf,可以到 http://yum.corp.taob

zprofiler三板斧解决cpu占用率过高问题  九居 浏览 171 2015-04-08 14:11:58 发表于:JVM性能与调试平台   zprofiler   上周五碰到了一个线上机器cpu占用率过高的问题.问题本身比较简单,但是定位过程中动用了多个zprofiler的主要功能,感觉是一个很好的介绍使用zprofiler定位此类问题流程的案例. 在开始使用zprofiler之前,先使用perf确认瓶颈点是否在native中.(以下操作需要root权限,需要pe协助操作)如果线上服务器没

windows下揪出java程序占用cpu很高的线程 并找到问题代码 死循环线程代码 linux下查找java进程占用CPU过高原因 Java 占用CPU使用率很高的分析 记一次线上Java程序导致服务器CPU占用率过高的问题排除过程

问题: 写一个程序.让用户来决定Windows任务管理器(Task Manager)的CPU占用率(单核). 有下面几种情况: 1.CPU占用率固定在50%,为一条直线 2.CPU的占用率为一条直线,详细占用率由命令行參数决定(范围1~100) 3.CPU的占用率状态为一条正弦曲线 4.多核处理器情况下上述问题怎么解决 分析与解答 首先确定CPU占用率的定义,即在任务管理器的一个刷新周期内.CPU忙(运行应用程序)的时间和刷新周期总时间的比率,就是CPU的占用率.也能够说成,任务管理器中显示的是

前情提要: 最近接了大数据项目的postgresql运维,刚接过来他们的报表系统就出现高峰期访问不了的问题,报表涉及实时数据和离线数据,离线读pg,实时读redis.然后自然而然就把redis也挪到我们这边优化了 -_-! .在这次优化过程中也是再次深刻感受到redis的各种坑 现象: 大数据报表周末晚上高峰期实时报表打不开,基本上处于不能使用状态,实时报表主要访问redis数据,监控发现Redis CPU占用过高,高峰期2个从库实例的CPU达到100%,由于redis是单进程单线程结构,所以单

目录 一.简介 一.简介 前情提要: 最近接了大数据项目的postgresql运维,刚接过来他们的报表系统就出现高峰期访问不了的问题,报表涉及实时数据和离线数据,离线读pg,实时读redis.然后自然而然就把redis也挪到我们这边优化了 -_-! .在这次优化过程中也是再次深刻感受到redis的各种坑 现象: 大数据报表周末晚上高峰期实时报表打不开,基本上处于不能使用状态,实时报表主要访问redis数据,监控发现Redis CPU占用过高,高峰期2个从库实例的CPU达到100%,由于redis

今天正在认真工作,忽然发现电脑越来越慢. 按 CTRL+ALT+DEL打开任务管理器看了下CPU使用率.其中system占用率居然达到了64%.不对劲儿,按照平时习惯,system根本占用了不要这么多CPU.马上Google之,得到一片解决方案:我的计算机问题解决之:NT Kernel & System 进程CPU占用过高(开机便保持在50%) 按照要求下载:Process Explorer 查看CPU禁止,果然发现system中存在了一个线程:91AssDriver.sys+0x1000 占用

有时候我们可能会遇到CPU一直占用过高的情况.之前我的做法是,直接查找到相关的进程,然后杀死或重启即可.这个方法对于一般的应用问题还不大,但是要是是重要的环境的话,可万万使不得. 如果是重要的环境,那么我们就需要进行更加精确的定位.下面以定位Tomcat应用占用CPU过高的问题为例,讲一下如何解决CPU占用过高问题. 一.首先我们需要先top确定一下那个进程占用CPU最高.执行命令top 二.然后我们需要知道这个进程有哪些线程,又是哪个线程在占用大量CPU(科普一下:线程是进程的单位,一个进程是

今天更新软件时突然就打不开软件了,接着cpu就飙升. 打开任务管理器看到是“本地服务网络受限”这么一个东西占用的cpu最高. 在网上找到的解决方案无效的: 1.关闭家庭组(服务里的homegroup···) 2.关闭superfetch(也是在服务里禁用) 3.关闭虚拟内存(没用) 4.cmd打开edit禁用某个文件(没用) ······ 最后解决方案是:任务管理器-启动-禁用某些不重要的启动影响高的程序 解决~继续更新软件~

作为 Linux 运维工程师,在日常工作中我们会遇到 Linux服务器上出现CPU负载达到100%居高不下的情况,如果CPU 持续跑高,则会影响业务系统的正常运行,带来企业损失. 很多运维的同学遇到这种状况往往会不知所措,对于CPU过载问题通常使用以下两种方式即可快速定位: 方法一 ***步:使用 top命令,然后按shift+p按照CPU排序 找到占用CPU过高的进程的pid 第二步:使用 top -H -p [进程id] 找到进程中消耗资源***的线程的id 第三步:使用 echo 'oba

使用top查询哪个进程占用CPU过高 查看CPU占用高的进程中,哪个线程占用CPU高 可通过以下三种方式查看: 1 top中按SHIFT+H查找哪个线程占用高 2 top -H -p PID命令查看哪个线程占用高 3 ps -mp PID -o THREAD,tid,time 将线程id转换为16进制 printf "%X\n" thread_id 导出进程的所有线程信息 使用jstack PID可以导出进行下的所有线程信息,并用上步获得的16进制线程ID去查找问题线程的状态信息. 也

一.jvisualvm使用 JDK1.6中Oracle提供了一个新的JVM监控工具:jvisualvm.下面重点介绍如何在本地通过远程的方式打开Linux服务器上的jvisualvm. 1.Xmanager安装 由于jvisualvm为可视化监控工具,在本地远程服务器时,为了保证能够打开jvisualvm首先必须在本地安装Xmanager: 2.启动jvisualvm 进入Linux JDK Bin目录下,然后分别运行如下命令启动jvisualvm: (1)export DISPLAY=本地IP

  利用 TFLearn 快速搭建经典深度学习模型 使用 TensorFlow 一个最大的好处是可以用各种运算符(Ops)灵活构建计算图,同时可以支持自定义运算符(见本公众号早期文章<TensorFlow 增加自定义运算符>).由于运算符的粒度较小,在构建深度学习模型时,代码写出来比较冗长,比如实现卷积层:5, 9 这种方式在设计较大模型时会比较麻烦,需要程序员徒手完成各个运算符之间的连接,像一些中间变量的维度变换.运算符参数选项.多个子网络连接处极易发生问题,肉眼检查也很难发现代码中潜伏的

1.为什么Microsoft.Alm.Shared.Remoting.RemoteContainer.dll的CPU占用率以及内存使用率会那么高? 在Visual Studio 2013 Ultimate版本里有个CodeLens功能. 它提供了源代码的元信息,如果结合Team Foundation Server(TFS)一起使用,它还可以动态提供一些有用的数据:单元测试结果.更改历史.工作项历史.代码引用.代码审查等. 在VS2013 Update 2以上它还有一项功能,称为“传入更改(Inc