Tensorflow基本概念tensorflow两个版本差异 CPU：综合能力强，处理各种事务 GPU：专注计算，计算单元多 所以如果显卡支持的话，GPU版本会运行的更快运行有CPU加速建议的warning 如果是通过pip自动安装的tensorflow，运行时会有建议开启cpu加速的提示，关闭的方法：import os os.environ[‘TR_CPP_MIN_LOG_LEVEL’]=‘2’
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2024-07-09 19:07:34
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终极CUDA+cuDAA+tensorflow-gpu版本、安装及使用大法前言版本问题电脑显卡配置决定CUDA上限CUDA版本和tensorflow-gpu版本对应CUDA版本和cuDNN版本对应安装问题出现的常见问题解答问题一：Created TensorFlow device (/device:GPU:0 with 6696 MB memory) -> physical GPU...问
一引入胜 Type A HDMI (card from wiki)想知道为什么没有HDMI接口？我也不罗嗦，估计是你的显卡不行。显卡，顾名思义，就是显示卡，处理显示的信息，你所能看到屏幕上的像素，就是由显卡下达指令才能组成图像。目前电脑的显卡一共分为三类：核显，集显，独显。 核显是集成于CPU内部的显卡，集显是集成于主板的显卡，，独显又叫独立显卡。总的来说性能是独显
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2024-09-13 15:33:41
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最近深度学习CPU根本不够用，老板配置了GPU 怎么能不会用呢？原来从来没有关注过的底层东西，于是乎痛下决心搞清楚原理和操作先来看看第一部分为什么GPU比CPU更diao呢？ 这里就需要从他么的区别入手那他么的区别是什么呢？ 这里就需要从他的原理出发了，由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景CPU 需要很强的通用性 为了处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转
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2024-04-21 16:16:44
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CPU和GPU擅长和不擅长的方面 作者 赵军, 2008年6月19日 今天讨论的论题是CPU和GPU“擅长和不擅长”的各个方面，而不是谁取代谁的问题。我试着从它们执行运算的速度与效率的方面来探讨这个论题。CPU和GPU都是具有运算能力的芯片，CPU更像“通才”——指令运算(执行)为重+ 数值运算，GPU更像“专才”——图形类数值计算为核心。在不同类型的运算方面的速度也就决定了它们的能力
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2024-04-20 23:03:37
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# PyTorch: CPU计算与GPU计算的比较
在深度学习的领域，选择合适的计算设备对于模型的训练速度、性能和效率至关重要。PyTorch作为一个流行的深度学习框架，支持CPU和GPU计算。本文将通过代码示例与图示的方式，比较CPU和GPU计算的优劣。
## 1. CPU与GPU的基本概念
CPU（中央处理器）擅长执行复杂的计算任务，适合处理各种通用计算。但是，GPU（图形处理单元）则被
原创
2024-09-06 04:27:59
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安装说明平台：Window、Ubuntu、Mac等操作系统版本：支持GPU版本和CPU版本安装方式：pip方式、Anaconda方式attention：在Windows上目前支持python3.5.xGPU版本可支持CUDA9.0、Cudnn7.0安装过程CUDA简介CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA
目录一.Tendorflow二.Anaconda安装三.Tensorflow安装四.测试是否安装成功及GPU是否可用五.降级一.Tendorflow二.Anaconda安装三.Tensorflow安装那就记录一下过程吧，要装就装GPU版本的，还有CPU版本的？狗都不装！首先得搞明白自己电脑的驱动版本，然后是python版本，还要确定一下自己想要安装的tensorflow版本，由想要安装的tenso
摘要CPU与GPU之间有什么不同？为什么需要GPU编程，相比CPU编程，有什么优势？CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。所以
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2024-03-08 09:30:47
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通过官方经典例子——Mnist机器学习，非常简单的看一下tensorflow能做些什么。MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，包含各种手写数字图片：它也包含每一张图片对应的标签，用来告诉我们这是数字几。MNIST包含60000行的训练数据集（mnist.train）和10000行的测试数据集（mnist.test）。在机器学习模型设计时必须有一个单独的测试数据集不用于训练而是用来评估模型性能，
程序占用cpu时间计算源
原创
2022-12-20 17:13:45
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我们在开发中，往往注重程序性能，代码优化，但是代码优化所带来的回报，可能轻易就被低效的 I/O 所抵销。 I/O 操作比在内存中进行数据处理任务所需时间更长。 前三行显示了处理阶段的效率提升会如何影响吞吐率。把单位处理时间减半，仅能提高吞吐率2.2％。而另一方面，仅仅缩短 I/O 延迟 10％，就可使吞吐率增加 9.7％；把 I/O 时间减半，吞吐率几乎翻番。 
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2023-12-25 06:53:55
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原创
2021-07-07 09:10:55
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# 使用MySQL比较今天与时间
在数据库操作中，经常需要比较时间或日期。对于MySQL来说，它提供了一些内置函数来处理日期和时间，使得比较和操作日期变得更加简单和高效。在本文中，我们将学习如何使用MySQL来比较今天与时间。
## 1. 获取今天的日期和时间
在MySQL中，我们可以使用`CURDATE()`函数获取当前日期。例如，下面的SQL语句将返回当前日期：
```sql
SELE
原创
2024-01-17 03:52:42
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网络计算模式：一.C/S模式（Client/Server，客户/服务器)二.B/S模式(Browser/Server,浏览器/服务器)C/S模式B/S模式开发和维护成本较高较低客户端负载客户端需承载一定负载，可以减轻服务器负载所有请求都需要经过服务器，对服务器要求较高可移植性较差，不同平台需要不同版本较好，有浏览器就能访问用户界面设计者决定，定制几乎相同安全性较好，协议自己定义较差，开源协议
原创
2016-11-25 21:35:25
1433阅读
在本文中，通过在CPU、GPU CUDA和GPU CUDA +Tensor Cores中调用PyTorch线性转换函数来比较线性转换操作。下面是一个总结选择本文作者：Andrew Zhu。
原创
2024-05-15 11:45:24
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# 如何实现“mysql 时间与当前时间比较”
## 整体流程
在mysql中，我们可以使用函数来比较时间与当前时间的大小。具体的步骤如下表所示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. | 获取当前时间 |
| 2. | 从数据库中获取需要比较的时间 |
| 3. | 使用函数比较时间的大小 |
## 具体操作步骤及代码
### 步骤1：获取当前时
原创
2024-05-16 03:11:10
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mysql时间相关的函数近日因为需要从别人的数据库中获取对应的数据，添加到自己的数据库中，所以涉及到了时间处理这一块，故而在此记录平时工作中用到的以及需要学习的。首先，时间在数据库中的记录方式有多种，有存时间戳、时间不同格式字符串的（如：yyyyMMddHHmmss），也有存储对应的时间数据类型。下面是mysql的时间和日期数据类型：字符串类型描述DATEYYYY-MM-DD格式的日期值TIMEh
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2024-09-23 17:32:04
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# 如何在Java中计算CPU占比时间
计算CPU的占比时间是性能调优和监控的重要一环。对于刚入行的小白，下面将详细介绍如何在Java中实现这一功能。整个流程如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的Java类 |
| 2 | 实现获取CPU时间的逻辑 |
| 3 | 计算CPU占用率 |
| 4 | 输出结果 |
#
原创
2024-08-26 05:00:50
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# 使用MySQL判断系统时间与时间字段比较
在数据库操作中，我们经常需要对时间进行比较操作。MySQL提供了丰富的时间函数和操作符来实现对时间字段的比较。本文将介绍如何使用MySQL来判断系统时间与时间字段进行比较，并给出相应的代码示例。
## 时间函数
在MySQL中，有许多时间函数可以用来操作和比较时间字段。其中一些常用的时间函数包括：
- `NOW()`: 返回当前系统时间
- `
原创
2024-05-09 06:25:35
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