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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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
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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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"
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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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C语言要写1000行代码，Java只需要写100行，而Python可能只要20行，所以Python是一种相当高级的语言，如今是Python的世界，花时间学习Python编程语言将是你对未来最好的投资，这就是要学习python的理由。今天给大家整理了一些面试中1、 Python 的特点和优点是什么?Python 可以作为编程的入门语言，因为他具备以下特质：1. 解释性2. 动态特性3. 面向对象4.
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2024-06-19 09:30:42
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转自：https://www.cnblogs.com/king-lps/p/12748459.html 指定当前程序使用的 GPU 首先，通过 tf.config.list_physical_devices ，我们可以获得当前主机上某种特定运算设备类型（如 GPU 或 CPU ）的列表，例如，在一台
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2021-06-04 21:36:08
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1. tf.cast()tf.cast()的作用是将一个张量的类型改变为另外一个类型，如第11行，将浮点型转化为整数型def cast(x, dtype, name=None): """Casts a tensor to a new type. The operation casts `x` (in case of `Tensor`) or `x.values` (in ...
原创
2021-12-30 10:32:27
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1.tf.gather 1 tf.gather(params, indices, validate_indices=None, name=None, axis=0) 功能：根据提供的ind ...
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2021-08-08 14:26:00
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