前言 首先,如果你现在已经很熟悉tf.data+estimator了,可以把文章x掉了╮(￣▽￣””)╭ 但是!如果现在还是在进行session.run(..)的话!尤其是苦恼于GPU显存都塞满了利用率却上不去的童鞋,这篇文章或许可以给你打开新世界的大门噢(￣∇￣) 如果发现经过一系列改良后训练效率大大提高了,记得回来给小夕发小红包(￣∇￣) 不过,这并不是一篇怒贴一堆代码,言(三)简(言)意(两)赅(语)就结束的CSDN文风的文章...所以伸手党们也可以X掉了╮(￣▽￣””)╭ 缘起 很早很早

在win10系统上使用vs2015编译了一个32位的应用程序.在win7上报错无法启动. 下面的win7系统上是可以运行的 无法运行的win7系统: 报错: 1.应用程序无法正常启动(0xc000007b) 2.丢失api-ms-win-crt-runtimel1-1-0.dll 方法一: 步骤一:解决,应用程序无法正常启动(0xc000007b) 参考http://blog.sina.com.cn/s/blog_654116410102x9hr.html C:\Program Files (x

问题表象: VS2012编译的程序不能再XP下运行 解决办法: 1.工程设置的方法 在vs2012里,右键 属性->配置属性-常规->平台工具集->选个VS2008什么的就ok了~ 2.程序降级的方法 .sln文件 使用记事本打开,把里面的 Microsoft Visual Studio Solution File, Format Version 12.00 Visual Studio 2012 改成 Microsoft Visual Studio Solution File, Form

1.在linux下载程序代码(确保获取正确的文件属性) 2.在windows编写代码,对于已有代码,不改变文件权限,如原先为755的,更改文件内容后依然是755的文件,如果要新建文件,默认为644,其它权限,需在linux中用chmod设置 3.更改完成直接在windows上传,上传到服务器的文件权限与linux上传相一致. 第1点没什么奇怪,windows上用git下载代码后会使得文件权限丢失 对于第2点,需要smba中进行设置,其中要把/etc/samba/smb.conf中这几行取消注释就

突然集群的2个节点挂了,通过top查看, 虚拟内存22G, 通过 pmap -x 8 | grep anon 一大堆64M Linux下glibc的内存管理机制用了一个很奇妙的东西,叫arena.在glibc分配内存的时候,大内存从从中央分配区分配,小内存则在线程创建时,从缓存区分配.为了解决分配内存的性能的问题,就引入了这个叫做arena的memory pool.而恰好,在64bit系统下面,它的缺省配置为64M.一个进程可以最多有cores*8个arena,假如服务器是4核的,那么最多有4*

tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候,用来对session进行参数配置: config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, allow_soft_placement=True) config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 #占用40%显存 sess = tf.Session(config=config) 1. 记录设备指派情况 :  tf.Conf

tf.ConfigProto()函数用在创建session的时候,用来对session进行参数配置: config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, allow_soft_placement=True) config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 #占用40%显存 sess = tf.Session(config=config) 1. 记录设备指派情况 :  tf.Conf

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让.NET应用程序在linux上运行,目前通用的做法就是在Linux上安装mono,然后通过”mono your.exe“命令运行这个程序. 这种运行.net程序的办法有两个弱点,一个是需要客户机安装mono,二个是 ”mono xx.exe“ 这种命令行总让人感到有点不太专业的味道. 那么,有没有办法既不安装mono,又能让你的.NET程序就像c语言编译的程序那么,”直接“在Linux上运行呢? 为了解决.net程序特别是.net控制台程序在Linux平台上部署和运行的简便性问题,我给大家准备

GPU上创建目标检测Pipeline管道 Creating an Object Detection Pipeline for GPUs 今年3月早些时候,展示了retinanet示例,这是一个开源示例,演示了如何加快gpu目标检测管道的训练和部署.在圣何塞举行的英伟达GPU技术会议上介绍了这个项目.这篇文章讨论了这项工作的动机,对体系结构的一个高级描述,以及所采用的优化的一个简单的介绍.如果对GPUs上的目标检测还不熟悉,建议参考GPUs上的实时目标检测10分钟开始. 理论基础 虽然有几个优秀的

1 C#开发完了服务 2 部署到linux centos7上 3无法直接运行 解决方法 1 linux cenos7上安装mono  2 执行mono xxx.exe 即可 解决方法2 下载 anyexec-1.2-linux_x64.tar.gz 使用该工具来做出像真正的linux 可运行程序,非常简单 文章引用 https://www.linuxidc.com/Linux/2016-04/129778.htm 让.NET应用程序在Linux上运行,目前通用的做法就是在Linux上安装mono

TVM 优化 ARM GPU 上的移动深度学习 随着深度学习的巨大成功,将深度神经网络部署到移动设备的需求正在迅速增长.与桌面平台上所做的类似,在移动设备中使用 GPU 既有利于推理速度,也有利于能源效率.但是,大多数现有的深度学习框架并不很好地支持移动 GPU.难点在于移动 GPU 架构和桌面 GPU 架构之间的区别.这意味着在移动 GPU 上进行优化需要特别努力.非平凡的额外工作最终导致移动 GPU 在大多数深度学习框架中支持不力. TVM 通过引入统一的 IR 堆栈,解决为不同硬件部署的困

TVM在ARM GPU上优化移动深度学习 随着深度学习的巨大成功,将深度神经网络部署到移动设备的需求正在迅速增长.与在台式机平台上所做的类似,在移动设备中使用GPU可以提高推理速度和能源效率.但是,大多数现有的深度学习框架都不能很好地支持移动GPU.困难在于移动GPU架构和台式机GPU架构之间的差异.这意味着在移动GPU上进行优化需要付出特殊的努力.繁琐的额外工作最终导致大多数深度学习框架中对移动GPU的支持不佳. TVM通过引入统一的IR堆栈解决了部署不同硬件的困难,通过该IR堆栈可以轻松完成

NVIDIA GPU上的随机数生成 NVIDIA CUDA随机数生成库(cuRAND)提供高性能的GPU加速的随机数生成(RNG).cuRAND库使用NVIDIA GPU中提供的数百个处理器内核,将质量随机数提高了8倍.cuRAND库包含在NVIDIA HPC SDK和CUDA Toolkit中. cuRAND性能 cuRAND还提供两个灵活的接口,使您可以从CPU上运行的主机代码或GPU上运行的CUDA函数/内核中批量生成随机数.多种RNG算法和分发选项意味着可以根据需要选择最佳解决方案. c

不少同学抱怨,在集群的GPU节点上运行caffe程序时,经常出现"Out of Memory"的情况.实际上,如果我们在提交caffe程序到某个GPU节点的同时,指定该节点某个比较空闲的gpu id,便可以避免"Out of Memory"的情况.步骤如下: 1. 在提交任务前,制作一个带有“nvidia-smi”命令的run_gpu.sh文件 #!/bin/bash #$ -V #$ -cwd #$ -j y #$ -S /bin/bash nvidia-smi

我有一部荣耀3C,一般放在宿舍(我随身携带的是一部诺基亚E63,小巧.稳定.待机时间长),在宿舍我就会用它在微信上看公众号里的文章,最近要考驾照也在上面用驾考宝典.最近想在实验室用这两个软件,但又懒得带手机,而微信没有PC版,驾考宝典的PC版暂时没法同步数据,于是就想在PC上运行这两个软件,搜索了一阵子,找到三种方法: 1.在PC安装一个安卓模拟器,在模拟器里面运行apk: 2.虚拟机安装 Android x86 然后在此系统里运行: 3.利用谷歌chrome浏览器运行(这是一个新颖.有前途.激

TensorFlow分布式在Amazon AWS上运行 Amazon AWS 提供采用 NVIDIA K8 GPU 的 P2.x 机器.为了能够使用,第一步还需要创建一个 Amazon AWS 账户,如果还没有,可以使用链接https://portal.aws.amazon.com/billing/signup?nc2=h_ct redirect_url=https%3A%2F%2Faws.amazon.com%2Fregistration-confirmation#/start (https:

物联网(IoT)技术方兴未艾,智能手环,智能血压计,智能眼镜甚至智能鞋垫都开始进入我们的生活,各种智能设备层出不穷,世界已经到了一个"人有多大胆,地有多大产"的时代,不玩儿点物联网都不好意思和人打招呼了. 之前玩儿过开源硬件Arduino,这次再找个功能强劲的Beagle Bone Black(BBB). 大家可能知道名气更大的树莓派,BBB也是类似的单片计算机开发板,就在名片大小的一块板子上集成了计算机的大多数常见功能,在上面可以运行Linix 操作系统,通过HDMI连上显示器,插上

看到很多人在Docker问题区讨论:如何在OS X和Windows的Docker上运行GUI程序, 随手记录几个参考资料: https://github.com/docker/docker/issues/8710 http://sourceforge.net/projects/xming/ https://www.gitbook.com/book/yeasy/docker_practice/details

今天将编译的C#的exe拷贝到测试机上(Win7_64bit),一运行就挂了,提示“stop working”,一开始怀疑测试机上没有安装.net framework框架,追究半天原来是编译的目标平台选择错误. 解决方法: Project Property->Build->Platform. target,将默认的any cpu选择为x86,重新编译程序后再拷贝到测试机上运行就没有问题了. 追究原因: 首先看看这个目标平台有哪些选项,有什么区别吧. 在VisualStudio中,在编译设置中有