这是一篇简单介绍在Mac利用最新M1处理器回事TensorFlow模型训练的文章，作者应该是google的人，但文章中引用的 github 仓库来自苹果公司。
原文链接： https://
blog.tensorflow.org/202
0/11/accelerating-tensorflow-performance-on-mac.html
一键三连第一步 ↑’读完这篇文章大概需要2分钟 文 / Pankaj Kanwar 和 Fred Alcober借助 TensorFlow 2，可在跨平台、设备和硬件上实现一流的训练性能，从而使开发者、工程师和研究人员能够在他们喜欢的平台上工作。现在，TensorFlow 用户可以在搭载 Apple 全新 M1 芯片或 Intel 芯片 Mac 上的 利
模型训练之多GPU的简洁实现每个新模型的并行计算都从零开始实现是无趣的。此外，优化同步工具以获得高性能也是有好处的。下面我们将展示如何使用深度学习框架的高级API来实现这一点。本代码至少需要两个GPU来运行。from mxnet import autograd, gluon, init, np, npx
from mxnet.gluon import nn
from d2l import mxne
如果你想提高电脑开机和运行的速度，最直接和标本兼治的方法就是加物理内存。倘若你有幸拥有一台有着4G内存的电脑，那你工作学习的心情一定是心旷神怡的。除此之外，如果你稀罕自己囊中的“大米”，不愿给自己的机器剖腹加RAM，那么，你可以试试下面六种方法：
一：尽量删除桌面文件
每次Mac启动都要对桌面的内容进行索引，为桌面每个文件建立缩略图标（thumbn
2020发生了太多事，在新冠疫情的影响下芯片和半导体产业也发生了很多翻天覆地的变化。在闲来无事时，博主整理的一下芯片半导体产业2020年的巨变，最后也是画了一把信仰尺来记下这一年的岁月。英伟达的信仰尺，图源淘宝1、苹果PC平台M1芯片 11月11日凌晨，苹果在其总部Apple Park发布了旗下首款自研PC平台基于Arm架构的芯片——M1，同时，也发布了搭载M1的最新MacBook Air。M1芯
image.pngMac 相比Windows 有好多优点，同时又是基于Unix 的所以对科研相当友好，但是最大的缺点就是非常封闭，各种沙盒安全机制，这就导致了除了官方的显卡，其他的显卡支持相当的差，也许正是这个原因，Google官方也就放弃了Tensorflow GPU 版本对Mac的后续支持。当然啦，这也挡不住爱折腾的人们前赴后继的让自己的Mac和hackintosh(黑苹果)的GPU上跑上Te
查看ubuntu的Tensorflow2是否可以使用GPUimport tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available() 上图说tf.test.is_gpu_available()这个指令在未来版本中将被移除，所以它建议你用tf.config.list_physical_devices('GPU')来检测tf2是否可以用GPUimport tensorflow
1. 已经安装cuda但是tensorflow仍然使用cpu加速的问题电脑上同时安装了GPU和CPU版本的TensorFlow，本来想用下面代码测试一下GPU程序，但无奈老是没有调用GPU。 import tensorflow as tf
with tf.device('/cpu:0'):
a = tf.constant ([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3]
随着网络越来约复杂，训练难度越来越大，有条件的可以采用GPU进行学习。本文介绍如何在GPU环境下使用TensorFlow.NET。
随着网络越来约复杂，训练难度越来越大，有条件的可以采用GPU进行学习。本文介绍如何在GPU环境下使用TensorFlow.NET。TensorFlow.NET使用GPU非常的简单，代码不用做任何修改，更换一个依赖
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2023-07-12 14:09:31
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一、前言 近来ChatGPT4.0流行，笔者也最近从ChatGpt3.5转为4.0，从中也碰到很多障碍。目前国内充值Gpt4.0只有三种途径：1、虚拟卡visa 2、Googel礼品卡 3、Applel礼品卡。（不过你有国外的卡，那请跳过这篇文章）。 第一种方法，需要支付巨大的开卡费用，第二
本专栏是Keras学习笔记，主要是Keras使用方法，配合各种案例，学习炼丹技巧，力求详细全面，如有错误不吝批评指正。开篇搭建环境，买了台全新电脑，从头搭建，按照文中步骤，可以搭建成功，很多坑都考虑到了。全新电脑什么都没有，所以按照下面教程来，基本可行。〇：先上最终安装的各版本号：Windows 10 64位1909python 3.6.5CUDA 10.0（具体版本号：10.0.130_411.
根据小编自己近一年使用苹果电脑的过程中发现了几个非常实用并且操作起来简单的技巧，让小伙伴在使用的时候能更方便、快捷、愉悦！！~~ 下面就来告诉小伙伴们吧！！~~1、快速清除废纸篓垃圾的两个方法 方法一：Command+Shift+Delete 同时按住【Command+Shift+Delete】 —— 会出现一
CC BY-NC-SA 3.0协议安装教程写本帖的主要目的其实在于此段，拿到Gaming Box后，安装的过程十分的曲折，上网查资料发现使用技嘉这款外接显卡盒的人并不是很多，买来用在MacBook上的又更少了。官方给的教程说实话并不实用，上网找教程却又找不到合适的，所以把自己的经验写出来，希望能帮到一些人。 机器详情： MacBook Pro with Touch Bar (13-inch,201
文章目录如果仅保存了多GPU权重-解决方法多GPU训练单GPU预测多GPU训练，单GPU模型保存问题纪实 在keras环境中，使用多GPU进行训练，但是如何使保存的模型为能在单GPU上运行的模型呢？4块GPU环境下训练的模型，放到其他的机器上，那么也必须使用4GPU的机器才行。如果仅保存了多GPU权重-解决方法偷梁换柱！！ 即在多GPU的环境下加载权重（或者模型），再保存单GPU模型。 前提条件
1.概述由于一般GPU的显存只有11G左右，(土豪误入)，采用多主机分布式训练是非常有必要的；折腾了几天，按照谷歌的教程，终于搞清楚了，给大家梳理一下：参考：https://tensorflow.google.cn/tutorials/distribute/multi_worker_with_keras?hl=be2.配置首先，设置 TensorFlow 和必要的导入。import osfrom
文章目录使用单GPU训练模型一，GPU设置二，准备数据三，定义模型四，训练模型 使用单GPU训练模型深度学习的训练过程常常非常耗时，一个模型训练几个小时是家常便饭，训练几天也是常有的事情，有时候甚至要训练几十天。训练过程的耗时主要来自于两个部分，一部分来自数据准备，另一部分来自参数迭代。当数据准备过程还是模型训练时间的主要瓶颈时，我们可以使用更多进程来准备数据。当参数迭代过程成为训练时间的主要瓶
深度学习模型越来越强大的同时，也占用了更多的内存空间，但是许多GPU却并没有足够的VRAM来训练它们。那么如果你准备进入深度学习，什么样的GPU才是最合适的呢？下面列出了一些适合进行深度学习模型训练的GPU，并将它们进行了横向比较，一起来看看吧！太长不看版截至2020年2月，以下GPU可以训练所有当今语言和图像模型：RTX 8000：48GB VRAM，约5500美元RTX 6000：24GB V
一 Darknet-Yolov3下载与安装下载解压完后，将darknet-master主文件夹的名字改为darknet之后修改Makefile，因为是使用GPU版本，将GPU=0改为 GPU=1然后使用make指令运行Makefile。下载完放到主目录下（其实哪都可以）安装结束二 创建自己的数据集没有固定的文件存放格式，只是希望规范管理训练集标签等数据。在我创建的数据集的总目录是_VOCdevki
本文使用的是SSD+机械安装双系统，先安装Win10，然后是Ubuntu18.04，显卡是Nvidia 2080TI1. Win10,Ubuntu18.04双系统安装见我另一篇博客2.安装显卡驱动如果只想在Windows下玩深度环境的可以看我另外一篇博客删除系统自带的不适配的NVIDIA驱动sudo apt-get purge nvidia-*安装完毕后，通过命令行方式禁用自带的驱动：sudo v
