昨天把GPU版本的tf2.0 安装成功之后,现在所有的代码运行居然都在gpu上跑了,并且在对gpu使用情况没有限制的条件下,既然gpu内存跑满了,代码就崩了怎么样才能随心所欲的指定代码是在cpu还是gpu呢首先若不加任何配置情况下,是默认使用gpu的,加上下面这句代码就使用cpu了 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"

操作系统切换CPU的方式 1 IO等待切换. 2 时间轮询切换,也就是如果没有IO等待的情况下,就会有时间轮询切换,不让CPU一直处理一个任务   CPU的处理速度是纳秒级别的,所有我们可以同时听歌,看电影,浏览网页,其实这过程中,CPU 不断在切换,因为CPU处理速度实在太快,以至于我们人感官不出来中间有中断. 一个CPU一次只能处理一个任务,多核CPU 一次可以多个CPU处理任务,如果是2核CPU,四个任务,这时候会有2个CPU处理任务,另外2个任务处于等待状态,这中间就涉及到CPU的切换.

列出可用GPU from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) from keras import backend as K K.tensorflow_backend._get_available_gpus() 切换 import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID" # The GP

import gevent def f(n): for i in range(n): print (gevent.getcurrent(), i) # gevent.getcurrent() 获取当前进程 g1 = gevent.spawn(f, 3)#函数名,数目 g2 = gevent.spawn(f, 4) g3 = gevent.spawn(f, 5) g1.join() g2.join() g3.join() import gevent def f(n): for i in range

视频学习来源 https://www.bilibili.com/video/av40787141?from=search&seid=17003307842787199553 笔记 首先安装pydot conda install pydot 会自动安装graphviz 如果出现TypeError: softmax() got an unexpected keyword argument 'axis' 错误,可降级keras或者用本文代码标黄的部分解决 切换cpu和gpu运算 https://www

tensorflow1.0和tensorflow2.0的区别主要是1.0用的静态图 一般情况1.0已经足够,但是如果要进行深度神经网络的训练,当然还是tensorflow2.*-gpu比较快啦. 其中tensorflow有CPU和GPU两个版本(2.0安装方法), CPU安装比较简单: pip install tensorflow-cpu 一.查看显卡 日常CPU足够,想用GPU版本,要有NVIDIA的显卡,查看显卡方式如下: 二.查看版本对应关系 然后我们需要去下载NVIDIA驱动CUDA以及

操作系统概念学习笔记 10 CPU调度 多道程序操作系统的基础.通过在进程之间切换CPU.操作系统能够提高计算机的吞吐率. 对于单处理器系统.每次仅仅同意一个进程执行:不论什么其它进程必须等待,直到CPU空暇能被调度为止. 多道程序的目标是在不论什么时候都有某些进程在执行,以使CPU的使用率最大化.多道程序的思想较为简单.当一个进程必须等待时,操作系统会从该进程拿走CPU的使用权,而将CPU交给其它进程. CPU-I/O 区间周期 CPU的成功调度依赖于进程的例如以下属性: 进程执行由CPU执行

作为一个后台开发人员,我想有必要了解这些基础知识.如果本文有不严谨或者疏忽的地方,请指正. cpu与核心 物理核 物理核数量=cpu数(机子上装的cpu的数量)*每个cpu的核心数 虚拟核 所谓的4核8线程,4核指的是物理核心.通过超线程技术,用一个物理核模拟两个虚拟核,每个核两个线程,总数为8线程. 在操作系统看来是8个核,但是实际上是4个物理核. 通过超线程技术可以实现单个物理核实现线程级别的并行计算,但是比不上性能两个物理核. 单核cpu和多核cpu 都是一个cpu,不同的是每个cpu上的

nginx优点1.IO多路复用epollIO多路复用:多个描述符的I/O操作都能在一个线程内并发交替地顺序完成,这里的"复用" 指的是复用同一个线程epollIO多路复用的实现方式 select,poll,epoll select缺点1)能够监视文件描述符的数量存在最大限制 (1024)2)线性扫描效率低下 epoll模型2.6内核之后每当FD就绪,采用系统的回调函数直接将fd放入,效率更高无最大连接数的限制 2.轻量级功能模块少代码模块化3.CPU亲和(affinity)为什么需要c

转自https://www.cnblogs.com/-new/p/7234332.html 一.CPU与核心 物理核 物理核数量=cpu数(机子上装的cpu的数量)*每个cpu的核心数 虚拟核 所谓的4核8线程,4核指的是物理核心.通过超线程技术,用一个物理核模拟两个虚拟核,每个核两个线程,总数为8线程. 在操作系统看来是8个核,但是实际上是4个物理核. 通过超线程技术可以实现单个物理核实现线程级别的并行计算,但是比不上性能两个物理核. 单核cpu和多核cpu 都是一个cpu,不同的是每个cpu

当面临这些问题的时候,有两个关键词无法绕开,那就是并行和并发. 首先,要先了解几个概念: 1.进程是程序的一次执行. 2.进程是资源分配的基本单位(调度单位). 3.一个进程可以包括多个线程. 4.在单CPU计算机中,有一个资源是无法被多个程序并行使用的:CPU. 5.操作系统调度器:拆分CPU为一段段时间的运行片,轮流分配给不同的程序. 6.操作系统内存管理模块:管理物理内存.虚拟内存相关的事务. 由于CPU同时刻只能执行一个进程,如果我们不加以控制的话,一个进程可能使用CPU直到运行结束,于

版本: python3.5 Anaconda 4.2.0 tensorflow2.0 cpu版本 1.安装命令 pip3 install tensorflow==2.0.0.0a0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ # -i表示重新指定镜像,提高下载速度 2.报错以及解决方法 (1)报错: “Cannot remove entries from nonexistent file c:\program files\anaconda3\lib\

上一节,我给你讲了要怎么理解平均负载( Load Average),并用三个案例展示了不同场景下平均负载升高的分析方法.这其中,多个进程竞争 CPU 就是一个经常被我们忽视的问题. 我想你一定很好奇,进程在竞争 CPU 的时候并没有真正运行,为什么还会导致系统的负载升高呢?看到今天的主题,你应该已经猜到了,CPU 上下文切换就是罪魁祸首. 我们都知道,Linux 是一个多任务操作系统,它支持远大于 CPU 数量的任务同时运行.当然,这些任务实际上并不是真的在同时运行,而是因为系统在很短的时间内,

如何理解CPU上下文切换(二) 1.引 你们好,可爱的小伙伴们.^_^ 多个进程竞争CPU就是一个经常被我们忽视的问题. 你们一定很好奇,进程在竞争CPU的时候并没有真正运行,为什么还会导致系统的负载升高呢?其实CPU上下文切换就是罪魁祸首. 我们都知道,Linux是一个多任务操作系统,它支持远大于CPU数量的任务同时运行.当然,这些任务实际上并不是真的在同时运行,而是因为系统在很短的时间内,将CPU轮流分配给它们,造成多任务同时运行的错觉. 而在每个任务运行前,CPU都需要知道任务从哪里加载,

多核CPU   linux : cat /proc/cpuinfo 如果你不幸拥有一个多核CPU,你肯定在想,多核应该可以同时执行多个线程. 如果写一个死循环的话,会出现什么情况呢? 打开Mac OS X的Activity Monitor,或者Windows的Task Manager,都可以监控某个进程的CPU使用率. 我们可以监控到一个死循环线程会100%占用一个CPU.如果有两个死循环线程,在多核CPU中,可以监控到会占用200%的CPU,也就是占用两个CPU核心.要想把N核CPU的核心全部

做性能测试的必备知识系列,可以看下面链接的文章哦 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1806772.html 前言 上一篇文章中,举例了大量进程等待 CPU 调度的场景 灵魂拷问 既然进程是在等待,并没有运行,为什么系统的平均负载还是会升高呢 回答 本文的重点:CPU 上下文切换就是罪魁祸首 先来聊聊 Linux 提出疑问 之前说最好一个 CPU 运行一个进程,这样 CPU 利用率刚刚好 但事实上我们的 Linux 会同时运行很多进程,包括系统态的和

cpu上下文与切换 进程在竞争 CPU 的时候并没有真正运行,为什么还会导致系统的负载升高呢?CPU 上下文切换就是罪魁祸首. 我们都知道,Linux 是一个多任务操作系统,它支持远大于 CPU 数量的任务同时运行.当然,这些任务实际上并不是真的在同时运行,而是因为系统在很短的时间内,将 CPU 轮流分配给它们,造成多任务同时运行的错觉. 而在每个任务运行前,CPU 都需要知道任务从哪里加载.又从哪里开始运行,也就是说, 需要系统事先帮它设置好 CPU 寄存器和程序计数器(Program Cou

在Linux中,内核的开发者定义了一套框架模型来完成CPU频率动态调整这一目的,它就是CPU Freq系统.如下为CPU的几种模式(governor参数): ondemand:系统默认的超频模式,按需调节,内核提供的功能,不是很强大,但有效实现了动态频率调节,平时以低速方式运行,当系统负载提高时候自动提高频率.以这种模式运行不会因为降频造成性能降低,同时也能节约电能和降低温度.一般官方内核默认的方式都是ondemand. interactive:交互模式,直接上最高频率,然后看CPU负荷慢慢降低

CPU 上下文切换是什么 CPU 上下文切换,就是先把前一个任务的 CPU 上下文(也就是 CPU 寄存器和程序计数器)保存起来,然后加载新任务的上下文到这些寄存器和程序计数器,最后再跳转到程序计数器所指的新位置,运行新任务. CPU上下文的分类 CPU 上下文切换根据任务的不同,可以分为以下三种类型 : 进程上下文切换 - 线程上下文切换 - 中断上下文切换 引起上下文切换的原因有哪些? 对于抢占式操作系统而言, 大体有几种: ​    ​1.当前任务的时间片用完之后,系统CPU正常调度下一个

目录 什么是CPU上下文 CPU上下文切换 上一任务的CPU上下文保存在哪? 进程上下文切换 内核空间和用户空间 top命令查看CPU资源 系统调用 进程上下文切换 和 系统调用的区别? 进程切换的常见场景 线程上下文切换 中断上下文切换 上下文切换的消耗 补充:vmstat命令查看整体CPU上下文切换情况 补充:pidstat命令查看进程的CPU上下文切换情况 作者:小牛呼噜噜 | https://xiaoniuhululu.com 计算机内功.JAVA底层.面试相关资料等更多精彩文章在公众号

一.简单的汇编程序 以下面这段简单的汇编代码为例 .section .data .section .text .globl _start _start: movl $, %eax movl $, %ebx int $0x80 (注意是globl不是global:movl(MOVL)不是mov1(MOV一)) 将这段程序保存为demo.s,然后用汇编器as把汇编程序中的助记符翻译成机器指令(汇编指令与机器指令是对应的)生成目标文件demo.o.然后用链接器ld把目标文件demo.o链接成可执行文件