深度学习等计算密集型任务很关注设备的峰值算力，落实到具体指标，就是大家都很关心T(FL)OPS (Tera (FLoat) OPerations per Second)。这里，operations具体指的就是乘加操作。该指标在GPU上是明确标示供查的，但CPU目前并不会在spec中暴露TOPS指标。一种方法可以通过跑BLAS的benchmark来测量的，这种方法有两个问题：一是需要一定的操作成本，
dstwo作为史上最为优秀的一款nds烧录卡，这个烧录卡不仅支持完美运行nds游戏，还可以利用强大的硬件来运行许多经典模拟器游戏，其中就包括经典的sfc模拟器，下面给大家带来一款目前在兼容性和速度最好的dstwo用sfc模拟器插件Catsfc的使用教程及更新日志。dstwo sfc模拟器插件Catsfc的众多优点：安装方法：将catsfc.plg, catsfc.bmp, catsfc.ini放到
tf.GPUOptions(allocator_type , allow_growth , deferred_deletion_bytes, force_gpu_compatible,
per_process_gpu_memory_fraction , polling_active_delay_usecs, visible_device_list)allocator_type： str，要使用的
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2024-04-10 12:52:38
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如图 代码所属：https://github.com/bubbliiiing/ssd-tf2怕到时候改坏了 unbelievable（不是）import time
import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf
from PIL import Image
from ssd import SSD
gpus = tf.config.ex
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2024-06-19 05:45:10
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TensorFlow Lite 在GPU环境下 TensorFlow Lite支持多种硬件加速器。本文档介绍如何在安卓系统（要求OpenGL ES 3.1或更高版本）和iOS（要求iOS 8 或更高版本）的GPU后端（backend）使用TensorFLow Lite delegate APIs。使用GPU加速的优势速度GPUs 设计为具有高吞吐量、可大规模并行化的工作负载（worklo
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2024-03-08 09:25:27
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Anaconda安装脚本下载Anaconda环境首先需要去官网去确认你要下载的版本，根据你的Ubuntu的环境。博主使用离线下载的方案，选择的是Anaconda3-4.0.0-Linux-x86_64.也可以直接通过命令行下载：wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-4.0.0-Linux-x86_6
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2024-07-10 05:05:49
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开始学习tensorflow了，记录一下 提前说一下前面我已经安装好了nvidia的驱动以及 cuda cudnn，没有安装的话需要根据文档安装 cuda文档地址 cudnn安装文档 下面的教程根据官方文档记录 文档地址，python3, 我安装的时候出现一个问题，解决方法是一定要安装cuda9.0 cuda9.1会有问题，tf暂时不支持1. 安装libcupti-devlibcupti-d
需要注意的说在前头，下面卸载和安装cuda可以参考给的链接里的内容，操作是一样的，但是cudnn与cuda文件的配置以及环境变量的配置不要按照那两篇博客的来，因为它针对的是cuda10.0的，文件结构的变化还是挺大的。第三个目录的"将cudnn部分文件放入cuda中"是我本身成功的经历，而且版本是10.2的，这个可以参考。卸载cudawindows下CUDA的卸载以及安装 按照这里的步骤卸载cud
一.内存基础知识1.Java内存生命周期：1.创建阶段（Created）： 系统通过以下步骤来创建java对象：
1.为对象分配内存空间2.构造对象3.从超类对子类依次对static成员初始化，类的初始化在ClassLoader加载该类的时候进行4.超类成员变量按顺序初始化，递归调用超类的构造函数5.子类成员变量按顺序初始化，一旦子类被创建，子类构造方法就调用该对象，给对象变量赋值2
使用GPU跑tensorflow程序，默认加载所有的GPU，但计算过程中只会用其中一块。也就是你看着所有GPU都被占用了，以为是在GPU并行计算，但实际上只有其中一块在运行；另外的所有显卡都闲着，但其显存都被占用了，所以别人也用不了。不过这种情况通过在程序之前加三行代码就可以解决：import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"
os
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2024-03-21 11:02:28
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在终端执行程序时指定GPUCUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python your_file.py这样在跑你的网络之前，告诉程序只能看到1号GPU，其他的GPU它不可见可用的形式如下：CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 Only device 1 will be seen CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 Devices 0 and 1 will be vis
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2019-03-13 17:01:00
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os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"
原创
2022-11-24 12:06:03
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tflite其实就是谷歌自己的一个轻量级推理库。主要用于移动端。之前的tensorflow mobile那一套到2019年就不再维护了。tflite使用的思路主要是从预训练的模型转换为tflite模型文件，拿到移动端部署。tflite的源模型可以来自tensorflow的saved model或者frozen model,也可以来自keras。tflite做了哪些优化用Flatbuffer序列化模
## 如何使用tf.config.list_physical_devices('gpu')
作为一名经验丰富的开发者，你可能会经常遇到需要在Kubernetes中使用GPU资源来加速训练模型的情况。在这种情况下，了解如何使用`tf.config.list_physical_devices('gpu')`来列出可用的物理GPU设备是非常重要的。在本文中，我将以实用的方式向你介绍如何通过这个函数来获
原创
2024-05-28 11:20:20
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1.注册登录网页搜索http://gpu.ai-galaxy.cn/store，新用户点击右上角快速注册。2.算力市场登录账号后进入首页，开始选择租用GPU1.场景选择根据使用需求选择所需场景(如不知该选云容器还是云主机可参考以下图解)，系统/镜像 也会根据场景的选择而变化（机房可以自主选择）2.租期选择租期分为分钟计费/固定租期，灵活租用根据使用需求选择（首次使用建议选择分钟计费先试用，之后也可
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2024-05-24 22:05:13
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TensorFlow-gpu版本的环境搭建查看自己电脑gpu对应的cuda版本已经相对应的cudnn版本和tensorflow-gpu的版本。安装cuda,默认安装，然后在C盘根目录下面建立tool文件夹，将cudnn解压到该文件夹，并将里面的cudnn64_7.dll 的地址添加到用户环境变量中，同时将里面的文件逐个考进cuda安装文件的的相对应的文件夹中。安装anconda创建TensorFl
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2024-07-18 06:46:13
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CUDA是由Nvidia开发的并行计算平台和编程模型，用于在其自己的GPU（图形处理单元）上进行通用计算。CUDA使开发人员能够利用GPU的强大功能来加速计算密集型应用程序的可并行化部分。近年来，GPU最成功的一个应用就是深度学习领域，基于GPU的并行计算已经成为训练深度学习模型的标配。闲话少说，先开始安装GPU显卡驱动。1、检测显卡驱动及型号 ##添加ELPepo源，参照网上资料有版本差异，我取
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2024-02-27 21:42:57
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一、linux中常见的磁盘： 无论什么操作系统，归根还是要落实与磁盘上的，对于磁盘的管理也是linux管理必备的一项技能。在linux中“一切皆文件”的思想贯彻整个linux的学习中，包括像是磁盘等的硬件也是在linux的/dev/目录下类似于文件形式的存放，常见的SATA口USB优盘或是SCSI口的硬盘在linux中是以/dev/sd[a-p]开头的文件，早期的IDE硬
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2024-07-26 11:05:20
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1.确认GPU型号和操作系统版本，本示例中以A100以及操作系统为Centos 7.9进行操作。 准备GPU驱动和CUDA 11.2软件包，在nvidia官网进行驱动包和CUDA包下载 链接: link linux系统均选择 Linux 64-bit CUDA Toolkit选择最新版本 如您需要老版本CUDA，请前往老版本CUDA下载 本示例中使用CUDA 11.2。访问nvidia官网，下载C
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2024-07-03 09:56:20
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系统开机是一项复杂的程序，核心要侦测硬件并载入适当的驱动程序后， 接下来则必须要调用程序来准备好系统运行的环境，以让使用者能够顺利的操作主机系统。 如果能够理解开机的原理，那么将有助于在系统出问题时能够很快速的修复系统。而且还能够顺利的配置多重操作系统的多重开机问题。为了多重开机的问题，就需要学习 Linux 下面优秀的开机管理程序 （boot loader）------- grub2，而在系
