贴上我看的教程https://zhuanlan.zhihu.com/p/26871672 一开始想用pycharm装pytorch,但不知道为什么一直失败.后来只能conda pip安装 但conda pip安装太慢,所以找了镜像.非常快 conda install pytorch=0.4.0 -c soumith 安装成功后测试cuda可不可用,torch.cuda.is_available()返回了false 原因是我cuda是8,pytorch1.0.1匹配的是cuda10,所以只能卸载重

1.出现问题状况: 出现问题网站:http://www.ayyzz.cn/ 前段时间作文大全网出现有时候比较慢,有时候“找不到网页”404错误:另外在error.log里也报错: [Mon May 07 08:32:22 2014] [warn] (OS 64)指定的网络名不再可用. : winnt_accept: Asynchronous AcceptEx failed. 2.网上查找到原因: winnt(MPM) - Apache 2.2 参考手册有下列描述Apache MPM winnt

今天在添加服务引用时,发现 单选按钮 ”生成基于任务操作“不可用,原因项目选择的.net frame是3.5,调整为.net 4.5或.net4.6即可. 原因:.net4.5以下的环境不支持.

CUDA刷新:GPU计算生态系统 CUDA Refresher: The GPU Computing Ecosystem 这是CUDA Refresher系列的第三篇文章,其目标是刷新CUDA中的关键概念.工具和优化,以供初级或中级开发人员使用. 易于编程和性能的巨大飞跃是CUDA平台被广泛采用的关键原因之一.CUDA平台成功的第二大原因是拥有广泛而丰富的生态系统. 与任何新平台一样,CUDA的成功依赖于CUDA生态系统可用的工具.库.应用程序和合作伙伴.任何新的计算平台都需要开发人员将应用程序

AddIN做的工具,第一次打开时工具亮起(可用),第一次点击之后工具就灰掉(不可用) 原因:该工具没有找到响应函数 具体原因:之前做的好多工具,好多个项目,好多代码.现在统一放到一个项目中,一个工具条里统一管理.命名空间较乱,还有上篇中提到的奇怪异常,又手工修改了一次命名空间.导致更乱,该工具的命名空间忘记修改, 导致找不到具体的后台处理代码.

结合CUDA范例精解以及CUDA并行编程.由于正在学习CUDA,CUDA用的比较多,因此翻译一些个人认为重点的章节和句子,作为学习,程序将通过NVIDIA K40服务器得出结果.如果想通过本书进行CUDA编程,又不太懂CUDA和GPU的架构,可以将这个博客作为入门博客(但是希望你能有些基础,因为我介绍的并不是特别全面,只是捡了一些我困惑很久后来明白的知识点,如果完全不懂GPU的话,建议通读本书和介绍GPU的架构的书),我尽量在一个月更新完这本书的中文内容(部分)并补充一些自己的认识.欢迎大家评论

问题 在服务器上安装mxne的GPU版本 sudo pip install mxnet-cu80==1.2.1 然后在gpu上创建数据 import mxnet as mx mx.nd.array([0], ctx = mx.gpu()) 发现报错. mxnet.base.MXNetError: [14:40:28] src/storage/storage.cc:119: Check failed: e == cudaSuccess || e == cudaErrorCudartUnloadin

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html 基本开发环境搭建 1. Microsoft Windows 版本 关于Windows的版本选择,本人强烈建议对于部分高性能的新机器采用Windows 10作为基础环境,部分老旧笔记本或低性能机器采用Windows 7即可,本文环境将以Windows 10作为开发环境进行描述.对于Windows 10的发行版本选择,笔者建议采用Windows_10_enterprise_

读者好,前面我们在 <Android 架构之网络连接与加速> 和<Android 架构之长连接技术>两篇文章中,讲解了 Http 短连接.TCP 长连接.连接复用与速度优化.数据压缩 等方面的知识点.不过,真实的网络环境是很复杂的,存在各种各样的因素会导致网络服务不可用,比如 DNS 劫持.服务器宕机.弱网等.换言之,如果服务都不可用,那上面这些优化也就没有意义了. 因此,本文主要谈一下在真实的网络环境下,存在哪些常见的网络不可用原因,以及大多数公司是如何解决并兜底,从而达到 高可

子曰:工欲善其事,必先利其器.我们要把显卡作为通用并行处理器来做并行算法处理,就得知道CUDA给我提供了什么样的接口,就得了解CUDA作为通用高性能计算平台上的一十八般武器.(如果你想自己开发驱动,自己写开发库- -那我不得不佩服你很有时间,想必也不会有很多人想自己在去实现一个CUDA吧,呵呵,虽然实现一个也不是太难).前面我们讲到了一些简单的CUDA的C语言扩展的规则,下面就具体来讲解CUDA给我听哦买提供了多少方便的API函数.在开发CUDA的时候,CDUA也给我们提供了一套完整的API函数

目的:运行Atlas并使用Azkaban执行操作任务 环境:Centos 6 内存大小:12G 启动下面的任务后还剩内存将近5G 问题: 当mysql_to_hdfs_db和其他job同时运行时集群很容易就会报错 Cannot create GC thread. Out of system resources. OOM等奇怪的错误. 最重要的是极端情况下会报错:-bash: fork: retry: 资源暂时不可用 原因:修改前非root用户max user processes 只有1024 解

低层级GPU虚拟内存管理引论 Introducing Low-Level GPU Virtual Memory Management CUDA应用程序越来越需要尽可能快速高效地管理内存.在CUDA 10.2之前,开发人员可用的选项数量仅限于CUDA提供的类似malloc的抽象. CUDA10.2为虚拟内存管理引入了一组新的API函数,使您能够构建更高效的动态数据结构,并更好地控制应用程序中的GPU内存使用.在这篇文章中,我们将解释如何使用新的API函数并浏览一些实际的应用程序用例. 在很多应用程

    网络设备(路由器.交换机和防火墙等)与计算机一样需要操作系统.网络设备采用专用的操作系统,统称为IOS(Internetwork Operating System,网络操作系统).     (1)网络设备的常见连接方式: 网络设备的常见连接方式有四种: .CON:Console口连接终端或运行终端仿真软件(如Windows的超级终端)的PC. .Telnet:通过Telnet远程登录配置交换机. .TFTP:可以通过TFTP服务器下载配置信息,TFTP服务器可以运行在UNIX工作站或者P

原因:资源紧张,等待其释放. 原因的原因:1. lgwr和DBWn进程写太慢:2. Buffer和latch不可用 原因的原因的原因:全表扫描.library cache latches数太多等. 视图:V$SYSTEM_EVENT (instance-level waits), V$SESSION_EVENT (session-level waits) 注意: 等待与共享池和缓冲池中的高命中率(high hit ratios)无关!换句话说,高命中率也会有长时间的等待. * Buffer Bu

关键字:Windows.cpu模式.Python.faster-rcnn.demo.py 声明:本篇blog暂时未经二次实践验证,主要以本人第一次配置过程的经验写成.计划在7月底回家去电脑城借台机子试试验证步骤的正确性,本blog将根据实际遇到的问题持续更新.另外blog中除提到的下载链接外我还会给出网盘链接方便下载,包括我的整个工程的网盘链接.如果有些报错解决不了可直接拿本人的相关文件替换,本篇blog具有较高的参考性. 本人微软版caffe工程     下载链接:http://pan.bai

最近因为工作原因,一直没有空写文章,所以都是边忙项目,边利用空闲时间,周末时间学习总结,最终在下班回家后加班加点写完本篇文章,若有不足之处,还请谅解,谢谢! 本文内容导航: 一.网关的作用 二.网关与ESB的区别 三.zuul网关组件应用示例说明 2.1.创建zuul api gateway server空项目 2.2.配置通过url进行路由,演示最简单模式 2.3.集成加入到 Eureka 注册中心,实现集群高可用 2.4.配置通过serviceid进行路由 2.5.自定义继承自ZuulFil

基本参数:(如何基本参数和我的电脑不一致,有可能会出意外的错误) 操作系统:Windows 10,64位 Anaconda版本:Python 3.6版本.关于Anaconda的介绍.安装及使用教程可查看:点击 本文写作时间:2019年3月26日 全程手打,不可避免的可能出现某些错误,如果您发现请及时指正. 一.首先是安装CPU版本Tensorflow 1.打开Anaconda Prompt,输入清华仓库镜像: conda config --add channels https://mirrors

Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz 作者: Soumith Chintala 部分翻译:me 本内容包含: 在高级层面理解pytorch的tensor库以及神经网络. 训练一个用于图像分类的小的神经网络. This tutorial assumes that you have a basic familiarity of numpy 阅读本文前,你需要具有numpy的知识. 当然需要安装好pytorch和torchvision库. 开始 张

以前读书时都是用vc6.0.后来学c#用vs.装系统只装了vs2010.今天用vs2010写c++程序.发现有点陌生.就总结下,免得以后忘记. 首先用vs2010选择c++语言.新建一个win32控制台程序.项目打开后会发现stdafx.h,targetver.h,stdafx.cpp还有自己的winAPITest1.cpp文件. stdafx.h文件包含了stdio.h头文件.这个大家都明白.标准的c语言库.也就是说可以直接在_tmain函数里面直接调用printf函数. tchar.h文件包

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