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
代码: using System; using System.Collections.Generic; using System.Diagnostics; using System.Threading; using System.IO; using System.Text; using System.Management; using System.Runtime.InteropServices; namespace Lemony.SystemInfo { /// /// 系统信息类 - 获取C
Unity打开摄像头占满全屏 AR项目需求,Unity打开摄像头作为背景渲染占满全屏~ Unity对设备硬件操作的API并不是太友好~打开一个摄像头,渲染到屏幕上也都得自己写,虽然步骤少,提取摄像头texture,渲染到UGUI上(本文采取的是UGUI的方案),这时候涉及到一个屏幕适配的问题,以及Unity层级问题... 下面先贴上代码和场景配置~ 再说一些坑.. using UnityEngine; using System.Collections; using UnityEngine.UI;
linux top命令中各cpu占用率含义 [尊重原创文章摘自:http://www.iteye.com/topic/1137848]0.3% us 用户空间占用CPU百分比 1.0% sy 内核空间占用CPU百分比 0.0% ni 用户进程空间内改变过优先级的进程占用CPU百分比 98.7% id 空闲CPU百分比 0.0% wa 等待输入输出的CPU时间百分比 0.0% hi 硬中断 0.0% si 软中断 ==========================================