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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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
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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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
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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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
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
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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模型存储与载入一、存储载入体系简介飞桨框架2.x对模型与参数的存储与载入相关接口进行了梳理，根据接口使用的场景与模式，分为三套体系，分别是：动态图存储载入体系 为提升框架使用体验，飞桨框架2.0将主推动态图模式，动态图模式下的存储载入接口包括：paddle.savepaddle.loadpaddle.jit.savepaddle.jit.load本文主要介绍飞桨框架2.0动态图存储载入体系，各接口
# 如何验证 PyTorch 是否能够使用 GPU
在深度学习中，利用 GPU 进行计算能够显著加快模型训练的速度。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，支持 GPU 加速。对于刚入行的开发者来说，了解如何验证 PyTorch 是否能够使用 GPU 是至关重要的。本文将通过明确的步骤和代码示例来教你如何完成这一任务。
## 验证流程
以下是验证 PyTorch 能否使用 GPU 的基本流
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你学习如何验证PyTorch是否可以使用GPU。以下是实现这一目标的流程和代码示例。
### 验证PyTorch GPU流程
以下是验证PyTorch是否可以使用GPU的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安装PyTorch |
| 2 | 导入PyTorch库 |
| 3 | 检查CUDA支持 |
| 4 | 检查
原创
2024-07-19 12:55:03
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# 验证 Docker GPU 的使用
随着深度学习和数据分析的快速发展，GPU（图形处理单元）逐渐成为高效计算的核心组件。Docker，作为一个流行的容器化平台，为开发者提供了简化部署和管理复杂应用程序的能力。当我们将GPU与Docker结合时，能够实现强大的计算能力。本文将介绍如何验证Docker中GPU的可用性，并给出相关的代码示例。
## GPU 与 Docker 的结合
Docke
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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step0.安装基本要求有nvidia的独立显卡显卡算力超过3.1即可安装CUDA，在这里查询显卡算力step1.查看显卡驱动右键桌面开始按钮，如下图所示：找到设备管理器在设备管理器里面找到显示适配器找到自己的显卡右键点击，然后点击更新驱动程序然后选择自动搜索更新的驱动程序软件step2. 安装CUDA选择合适版本的CUDA（下面安装的是CUDA10.2）GeForce RTX 30系显卡只支持C
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2023-07-24 07:14:43
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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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