keras 只检测到单卡

2024-08-17

我的Keras使用总结（5）——Keras指定显卡且限制显存用量，常见函数的用法及其习题练习

Keras 是一个高层神经网络API,Keras是由纯Python编写而成并基于TensorFlow,Theano以及CNTK后端.Keras为支持快速实验而生,能够将我们的idea迅速转换为结果.好了不吹了,下面继续学习Keras的一些用法,其中这篇博客包括了Keras如何指定显卡且限制显存用量,还有一些常见函数的用法及其问题,最后是使用Keras进行的练习. Keras如何指定显卡且限制显存用量 Keras在使用GPU的时候有个特点,就是默认全部占满显存.若单核GPU也无所谓,若是服务器GP

如何使用 jest 和 lint-staged 只检测发生改动的文件

我们现在在推进 EPC 的过程中,单元测试是必备的技能,在本地的 Git commit 之前进行单测非常有必要,总不能把所有的单测的压力都放在流水线上. 毕竟在流水线运行单测的成本还是挺高的,从 push 上去触发流水线,到感知单测的结果,至少需要好几分钟的时间. 因此我们有必要在 git commit 进行一些单测的检测.不过若我们每次在 commit 之前都完整地运行所有的单测用例,一个是没必要,再一个是耗时很长. 那应该怎么只运行有变动的文件的单测用例呢? 1. 使用 husky 和 li

SIM卡(单卡)配置

SIM卡相关配置 1.GPIO90--->BPI8 GPIO91--->BPI9 GPIO92--->BPI10 2.ProjectConfig.mk:MTK_PROTOCOL1_RAT_CONFIG = Lf/Lt/W/G 3.单卡device.mk:PRODUCT_PROPERTY_OVERRIDES += persist.radio.multisim.config=ssProjectConfig.mk:MTK_MULTI_SIM_SUPPORT = ss 如果硬件没有接外部sim

ubuntu12.04单卡server（mentohust认证）再加上交换机做路由软件共享上网

最近成立了实验室的网络环境中,通过交换机连接的所有主机实验室.想要一个通过该server(单卡)做网关,使用mentohust认证外网,然后内网中的其它主机通过此网关来连接外网. 1.首先在server上利用mentohust连接外网,然后在终端输入ifconfig命令来查看获得的外网ip: eth0 Link encap:以太网硬件地址 b8:ac:6f:d8:8f:a2 inet 地址:115.156.236.116 广播:115.156.236.255 掩码:255.255.255.0

NUC972当检测到sd卡时，在sd卡驱动中操作gpio开启sd卡的电源，解决sd卡因低电压有时识别不正常的问题

1.根据硬件原理图,找到对应控制sd卡电源的gpio引脚,并在sd卡驱动文件中定义操作改该引脚的宏 2.在sd卡检测函数中,使用glib增加开sd卡电源的操作,如此当sd卡每次被检测到时,驱动中就会自动打开sd卡电源.从而解决sd卡低电压的问题

检测硬件RDMA卡是否存在

1.检查网卡是否安装成功: # lspci | grep Mellanox 83:00.0 Ethernet controller: Mellanox Technologies MT27710 Family [ConnectX-4 Lx] 83:00.1 Ethernet controller: Mellanox Technologies MT27710 Family [ConnectX-4 Lx] 2.查看系统网卡: # ifconfig eth0 Link encap:Ethernet HW

tensorflow 单机多GPU训练时间比单卡更慢/没有很大时间上提升

使用tensorflow model库里的cifar10 多gpu训练时,最后测试发现时间并没有减少,反而更慢参考以下两个链接 https://github.com/keras-team/keras/issues/9204 https://medium.com/@c_61011/why-multi-gpu-training-is-not-faster-f439fe6dd6ec 原因可能是在cpu上进行参数梯度同步占每一步的很大比例 ‘’‘ It seems that CPU-side data

CARS: 华为提出基于进化算法和权值共享的神经网络结构搜索，CIFAR-10上仅需单卡半天 | CVPR 2020

为了优化进化算法在神经网络结构搜索时候选网络训练过长的问题,参考ENAS和NSGA-III,论文提出连续进化结构搜索方法(continuous evolution architecture search, CARS),最大化利用学习到的知识,如上一轮进化的结构和参数.首先构造用于参数共享的超网,从超网中产生子网,然后使用None-dominated排序策略来选择不同大小的优秀网络,整体耗时仅需要0.5 GPU day 来源:晓飞的算法工程笔记公众号论文: CARS: Continuous

js中大数据量form表单卡顿问题解决

转载大神: http://www.mamicode.com/info-detail-1773696.html

【YOLO】只检测人

一.修改源代码 cfg/coco.data classes= #修改成1 train = /home/pjreddie/data/coco/trainvalno5k.txt valid = coco_testdev #valid = data/coco_val_5k.list names = data/coco.names backup = /home/pjreddie/backup/ eval=coco 原因:在coco.c中定义的标签,人为第一个,所以改为1. examples/detect

MindSpore特性支持类

MindSpore特性支持类 Q:请问MindSpore支持梯度截断吗? A:支持,可以参考梯度截断的定义和使用. Q:如何在训练神经网络过程中对计算损失的超参数进行改变? A:暂时还未有这样的功能.目前只能通过训练–>重新定义优化器–>训练,这样的过程寻找较优的超参数. Q:第一次看到有专门的数据处理框架,能介绍下么? A:MindData提供数据处理异构硬件加速功能,高并发数据处理pipeline同时支持NPU/GPU/CPU,CPU占用降低30%,点击查询优化数据处理. Q:MindSp

AI推理与Compiler

AI推理与Compiler AI芯片编译器能加深对AI的理解, AI芯片编译器不光涉及编译器知识,还涉及AI芯片架构和并行计算如OpenCL/Cuda等.如果从深度学习平台获得IR输入,还需要了解深度学习平台如Tensorflow.TVM等. 编译器领域的知识本身就非常艰深,和AI模型本身的关系也不是特别紧密,很难将AI建模作为发展方向,可以多关注GPGPU Architecture.即使AI芯片过气了,GPGPU还是会长盛不衰. OneFlow是有其独特的设计理念和技术路线的.目前市面上已有的

OneFlow系统设计

OneFlow系统设计本文的主要内容如下: OneFlow 的设计目标 OneFlow 的特色一:Actor 机制 OneFlow 的特色二:SBP 机制总结一.OneFlow 的设计目标 OneFlow 的设计目标是追求极致的性能,特别是分布式多机多卡环境下的横向扩展性,希望能让用户使用多机多卡就像使用单机单卡一样容易,且享受线性加速的运行效率. 为什么 OneFlow 要聚焦于分布式场景的性能和易用性呢?随着深度学习的发展,模型越来越大,训练深度学习模型所需的算力会越来越高,同时模型增

JavaScript检测提交表单text合法

近日,一朋友开设了地方性质的论坛,让我帮他处理下Login.php(所谓的用户的登陆页面),但是登陆的时候,出现空字符或敏感字符,需要提交到服务端的Script处理,大大降低了效率,于是乎,就有了此代码之旅. 首先在网页的<head>部分写入js功能函数.我们暂且命名为recheck. function recheck { if(document.getElementById(user).value==""||document.getElementById(user).va

【Android端ANR卡顿检测】BlockCanary检测

一.什么是BlockCanary? 检测主线程卡顿的一个开源工具,基本展现模式等都和LeakCanary很像二.BlockCanary的工作原理是什么? 工作原理所涉及到的底层的内容一定要理解清楚 http://blog.zhaiyifan.cn/2016/01/16/BlockCanaryTransparentPerformanceMonitor/ 这里是作者写的一个内容下面这个是:讲解了一下ANR的一个检测原理,这个BlockCanary其实就是基于这个ANR检测逻辑的 http://b

计图MPI分布式多卡

计图MPI分布式多卡计图分布式基于MPI(Message Passing Interface),主要阐述使用计图MPI,进行多卡和分布式训练.目前计图分布式处于测试阶段. 计图MPI安装计图依赖OpenMPI,用户可以使用如下命令安装OpenMPI: sudo apt install openmpi-bin openmpi-common libopenmpi-dev 计图会自动检测环境变量中是否包含mpicc,如果计图成功的检测到了mpicc,输出如下信息: [i 0502 14:09:55

小型单文件NoSQL数据库SharpFileDB初步实现

小型单文件NoSQL数据库SharpFileDB初步实现我不是数据库方面的专家,不过还是想做一个小型的数据库,算是一种通过mission impossible进行学习锻炼的方式.我知道这是自不量力,不过还是希望各路大神批评的时候不要人身攻击,谢谢. SharpFileDB +BIT祝威+悄悄在此留下版了个权的信息说: 最近所做的多文件数据库是受(C#实现文件数据库)的启发.后来又发现了(LiteDB),看到了单文件数据库和分页.索引.查询语句等的实现方式,大受启发.不过我仍旧认为LiteDB使

jquery.validate.js表单验证

一.用前必备官方网站:http://bassistance.de/jquery-plugins/jquery-plugin-validation/ API: http://jquery.bassistance.de/api-browser/plugins.html 当前版本:1.5.5需要JQuery版本:1.2.6+, 兼容 1.3.2<script src="../js/jquery.js" type="text/javascript"></s

js 表单验证控制代码大全

js表单验证控制代码大全关键字:js验证表单大全,用JS控制表单提交 ,javascript提交表单:目录:1:js 字符串长度限制.判断字符长度 .js限制输入.限制不能输入.textarea 长度限制 2.:js判断汉字.判断是否汉字 .只能输入汉字3:js判断是否输入英文.只能输入英文4:js只能输入数字,判断数字.验证数字.检测数字.判断是否为数字.只能输入数字5:只能输入英文字符和数字6: js email验证 .js 判断email .信箱/邮箱格式验证7:js字符过滤,屏蔽关键字

JS表单验证

1. 长度限制 <script> function test() { if(document.a.b.value.length>50) { alert("不能超过50个字符!"); document.a.b.focus(); return false; } } </script> <form name=a onsubmit="return test()"> <textarea name="b" co

[硬件项目] 2、汽车倒车雷达设计——基于专用倒车雷达芯片GM3101的设计方案与采用CX20106A红外线检测芯片方案对比

前言尽管每辆汽车都有后视镜,但不可避免地都存在一个后视镜的盲区,倒车雷达则可一定程度帮助驾驶员扫除视野死角和视线模糊的缺陷,提高驾驶安全性.上一节已经分析清倒车雷达的语音模块(上一节),本节将深入分析测距模块的设计. 一.倒车雷达的发展第0代倒车雷达:“倒车请注意”!只要司机挂上倒档,它就会响起.(然并卵) 第1代倒车雷达:在距车1.5~1.8m处有障碍物,蜂鸣器就会工作,距离越近蜂鸣器越急促.(没有显示,考验司机耳力) 第2代倒车雷达:数码管显示距离数字,3色波段绿.黄.红分别表示安全.警

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