计算一张图片在内存中的大小var bytes = (width * height * channels *8)/8
每一个像素点需要几个通道来存，对于png而言他自己有rgba四个通道，每一个通道需要多少个二进制，
所以在内存中需要(width * height * channels *8)个二进制
如果转换为字节数，还需要除以8 8个二进制表示一个字节第一步加载到一张图片到内存var img
Linux 查看CPU使用情况 在系统维护的过程中，随时可能有需要查看 CPU 使用率，并根据相应信息分析系统状况的需要。在 CentOS 中，可以通过 top 命令来查看 CPU 使用状况。运行 top 命令后，CPU 使用状态会以全屏的方式显示，并且会处在对话的模式 -- 用基于 top 的命令，可以控制显示方式等等。退出 top 的命令为 q （在 top 运行中敲 q 键一次）。
目录线程撕裂者线程可见性 线程:有序性指令重排DCL写法如何修正这个问题？volatileJvm中不可重排的8种指令 HappensBefore线程数应该设置多少?多核CPU线程撕裂者寄存器:用来保存计算所需要的数据ALU:计算单元:维护一组寄存器多线程:一个CPU维护多组寄存器，需要完成线程切换从CPU到内存之间:工业上最多有三层缓存一颗CPU里包含多个CPU核线程可见性&n
Tensorflow是当今深度学习很流行的一个框架，它是由谷歌开发的深度学习框架到现在已经发布到了TF2.0版本了。TF的安装有两个版本一个是CPU版另一个是GPU版。当然GPU上运行TF的速度自然比CPU会快，但是自然它的安装也比CPU版要麻烦。CPU版的TF的安装十分的简单，这里当然不作叙述，本文主要是想记录下自己安装GPU版中遇到的一些问题和坑。一、首先安装GPU版本的Tensorflow第
简述由于某些原因，在使用 import 时，Python 找不到相应的模块。这时，解释器就会发牢骚 - ImportError。那么，Python 如何知道在哪里搜索模块的路径呢？模块搜索路径当导入名为 hello 的模块时，解释器首先搜索具有该名称的内置模块。如果没有找到，将在变量 sys.path 给出的目录列表中搜索名为 hello.py 的文件。sys.path 从这些位置初始化：包含输入
# 查看 PyTorch 是 CPU 还是 GPU 的方法
在深度学习和机器学习的工作中，选择合适的计算资源至关重要。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，支持 CPU 和 GPU 运算。对于刚入行的小白来说，了解如何查看 PyTorch 当前工作的是 CPU 还是 GPU 是非常重要的。本文将带你一步步完成这个任务。
## 流程概述
以下是查看 PyTorch 是 CPU 还是 GPU
滴滴云的GPU云可以用了，冲着3元一小时的价格，我去试了一把。1、好吧，先注册滴滴云，这个简单略过。2、要购买GPU实例，先要实名认证，要上传身份证的正反面，JPG格式，好吧，我上传。3、开始购买了啦，发现可用地区有且只有广州一区和广州二区，还有北京一区，北京一区暂时没有GPU服务器。4、切换到控制台-计算 付费我是按时发费 选择
一、背景原始数据存在的几个问题：不一致；重复；含噪声；维度高。1.1 数据挖掘中使用的数据的原则尽可能赋予属性名和属性值明确的含义；去除惟一属性；去除重复性；合理选择关联字段。1.2 常见的数据预处理方法数据清洗：数据清洗的目的不只是要消除错误、冗余和数据噪音，还要能将按不同的、不兼容的规则所得的各种数据集一致起来。数据集成：将多个数据源中的数据合并，并存放到一个一致的数据存储（如数据仓库）中。这
# 如何查看pytorch使用cpu还是gpu
## 1. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[导入torch库] --> B[检查GPU是否可用]
B --> C{使用GPU}
C -->|是| D[使用GPU进行计算]
C -->|否| E[使用CPU进行计算]
```
## 2. 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ----
众所周知，BIM模型中包含了大量数据信息，而国内对于建模软件的介绍非常之多，而审查之类的BIM软件鲜有介绍。小编也是罗列几款BIM检查软件分享给大家，希望接下来我们对于BIM模型审查的软件更加高效。我们都知道BIM模型是BIM技术的基础应用，如何建立一个合格的BIM模型是所有学习BIM技术的人都必须掌握的知识。那么对于审查而言，BIM模型的建立与审查都需要我们怎么使用呢？BIM检查软件：序号软件类
一. 引言NVIDIA TensorRT是一种高性能神经网络推理(Inference)引擎，用于在生产环境中部署深度学习应用程序，应用于图像分类、分割和目标检测等，可提供最大的推理吞吐量和效率。TensorRT是第一款可编程推理加速器，能加速现有和未来的网络架构。TensorRT包含一个为优化生产环境中部署的深度学习模型而创建的库，可获取经过训练的神经网络(通常使用32位或16位数据)，并针对降低
这几天在多个环境项目中实践require、backbone；因为更改该框架是自己独立推进所以只能靠自己了，网上关于切合场景的文档也是寥寥，摸石头过河了；项目当然是有期限的压力山大，废寝忘食焦头烂额可以形容这几天的状态，博客也是根本顾不得关心；好在最终还算是好结果基本按期一切调试妥当，而自己对于这2个工具框架的理解也更深入了，很多之前学习中的模糊理解也在过程中被逐
有志于投身人工智能研究的青年 工程师之于计算机就相当于赛车手对待跑车一样，必须十分熟悉它的每一个部件，明白各自的用途，然后在每一次调参当中充分发挥各部分的潜力，最终才能爆发出最大的性能。本次分享以图像任务训练为例，将从CPU、内存、硬盘、GPU这些方面对算法性能的影响进行逐一分析，配合相应的实验，给出相应的优化建议。 数据流动路径 假设我们现在有一批图片集放在硬盘当中
目录介绍使用GPU加速数据科学管道了解Meteonet数据集使用RAPIDS进行机器学习模型训练回归模特训练与表现聚类模型训练与表现部署cuML模型FIL后端为NVIDIA TritonTriton Python后端RAPIDS 基准测试结论介绍 如果您希望将机器学习(ML)项目的速度和可扩展性提升到新的水平，GPU加速的数据分析可以帮助您以突破性的性能快速提供见解。从更快的计算到高效的模型训练，
在Python中，我们可以使用一些库和方法来查看变量是存储在CPU还是GPU中。通常情况下，我们可以使用`torch.cuda`模块来进行检查。
首先，我们需要确保安装了PyTorch库，如果没有安装，可以通过以下命令来安装：
```bash
pip install torch
```
接下来，我们可以使用以下代码来查看变量存储在CPU还是GPU中：
```python
import to
今天很多现有的深度学习系统都是基于张量代数（tensor algebra）而设计的，但是张量代数不仅仅只能用于深度学习。什么是张量张量有很多种定义的方式，这里只讨论人工智能领域里的概念。在人工智能领域，定义比较简单，TensorFlow是这么定义的：简单翻译过来就是：张量是多维数组，目的是把向量、矩阵推向更高的维度。标量、向量、矩阵、张量的关系这4个概念是维度不断上升的，我们用点线面体的概念来比喻
前言：ChatGLM2与ChatGLM3区别ChatGLM2与ChatGLM3模型架构是完全一致的，ChatGLM与后继者结构不同。可见ChatGLM3相对于ChatGLM2没有模型架构上的改进。相对于ChatGLM，ChatGLM2、ChatGLM3模型上的变化：词表的大小从ChatGLM的150528缩小为65024 （一个直观的体验是ChatGLM2、3加载比ChatGLM快不少）位置编码从
GDB查看变量值 print和displayGDB 调试程序，最常用的方法是：单步调试或者断点调试程序，期间通过查看某个变量或者表达式的值，判断当前程序的执行过程是否正确，不断缩小异常或 Bug 位于代码中的范围，最终找到并修复。对于在调试期间查看某个变量或表达式的值，GDB 调试器提供有 2 种方法，即使用 print 命令或者 display 命令。本节就对这 2 个命令的功能和用法做详细的讲
OpenGL基础知识介绍OpenGL简介OpenGL 专业词解析1.OpenGL上下文[context]2.渲染3.顶点数组和顶点缓冲区4.着色器程序Shader5.顶点着色器(VertexShader)6.几何着色器(GeometryShader)7.片元/片段/像素着色器(FragmentShader)8.光栅化9.纹理10.深度测试11.混合12.GLSL13.相机14.投影OpenGL
一、判断模型好坏1、鸢尾花train_test鸢尾花数据集是UCI数据库中常用数据集。我们可以直接加载数据集，并尝试对数据进行一定探索：import numpy as np
from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as pltiris = datasets.load_iris()X = iris.data
y = iris.tar
