打开python命令行,输入以下命令: python -c "from tensorflow.python.client import device_lib;device_lib.list_local_devices()"

lspci -vnn | grep VGA -A 12 lshw -C display lshw -c video | grep configuration glxinfo | grep OpenGL echo '获取显卡硬件信息' |tee -a $ccecho 'lspci -vnn | grep VGA -A 12' |tee -a $ccecho '' |tee -a $ccecho '' |tee -a $cc echo '获取显卡硬件信息' |tee -a $ccecho 'lshw

一个简单的获取Nvidia显卡信息的程序 #include<iostream> int main() { cudaDeviceProp prop; int count; cudaGetDeviceCount(&count);//获取设备数目,比如GTX295 有两个GPU(也就是双核) count为2 ;i<count;i++) { cudaGetDeviceProperties(&prop,i);//将第i个GPU数据放到prop中 std::cout<<&

获取nvidia显卡的cuda算力,在编译cuda相关代码时候可能用到. 前提: 安装了visual studio 安装了cuda(cuda应该在vs之后安装) 安装了cmake 代码 https://github.com/zchrissirhcz/check_ComputeCapability 代码是C++写的,我添加了cmake支持,可以跨平台使用. 默认run-vs2015.bat能得到运行结果如下:

Variable类型对象不能直接输出,因为当前对象只是一个定义. 获取Variable中的浮点数需要从数据流图获取: initial = tf.truncated_normal([3,3], stddev=0.1) Weights1 = tf.Variable(initial) W1 = sess.run(Weights1) 此时W1的数据类型是ndarray,是numpy中的array类型对象, 可以将其转换为list: W1.tolist()

GetsysInfo.h: #ifndef _H_GETSYSINFO #define _H_GETSYSINFO #pragma once #include <afxtempl.h> class GetSysInfo { public: GetSysInfo(void); ~GetSysInfo(void); public: /********获取操作系统版本,Service pack版本.系统类型************/ void GetOSVersion(CString &st

Keras 是一个高层神经网络API,Keras是由纯Python编写而成并基于TensorFlow,Theano以及CNTK后端.Keras为支持快速实验而生,能够将我们的idea迅速转换为结果.好了不吹了,下面继续学习Keras的一些用法,其中这篇博客包括了Keras如何指定显卡且限制显存用量,还有一些常见函数的用法及其问题,最后是使用Keras进行的练习. Keras如何指定显卡且限制显存用量 Keras在使用GPU的时候有个特点,就是默认全部占满显存.若单核GPU也无所谓,若是服务器GP

导读 在这篇文章里,我们将看到如何使用inxi来获取这些详情信息.在论坛技术支持中,它可以作为调试工具,迅速确定用户的系统配置和硬件信息. Inxi是一个可以获取完整的系统和硬件详情信息的命令行工具,内容包括: 硬件 CPU 磁盘驱动器 Xorg 桌面环境 内核 GCC版本 进程 内存占用 和其他有用的信息 安装方法 Inxi在多数现代GNU/Linux操作系统的默认软件仓库中.所以,我们可以简单地运行下列命令安装. 在基于Debian的发行版: sudo apt-get install inx

在传统的服务器系统中,服务器仅针对接收到的客户端消息进行解析,并处理后回复响应.在该过程中服务器并不会主动判断客户端类型.但在现实中,往往存在多种类型的客户端设备,比如物联网下的智能家居系统,就存在智能电视.智能灯具.智能空调等,甚至一类客户端也可区分为网页端设备和移动端设备.不同类型的设备的消息处理机制不同,同一类型的网页端和移动端的消息处理也可能存在些许差别.此时服务器就需要对多种类型的设备进行管理. 设备类型机制及消息事件设计 一般而言,服务器检测客户端类型,存在两种方法: l  为不同类

原文:WMI 获取硬件信息的封装函数与获取联想台式机的出厂编号方法 今天玩了一把WMI,查询了一下电脑的硬件信息,感觉很多代码都是可以提取出来的,就自己把那些公共部分提出出来,以后如果要获取 某部分的硬件信息就不用写一个一个的函数,比如获取MAC地址就写一个获取MAC地址的函数,获取CPU 信息就写一个获取CPU信息的 函数,太麻烦了 如下是函数代码: private static string identifier(string wmiClass, string wmiProperty, st

现在移动设备上网也很方便,比如Android智能手机,iPhone/iPad等,很多网站都相继推出了针对电脑和这些手机等移动设备访问的网页,如果你的系统是用PHP写的,那面本代码对你会很实用,可根据这些移动设备终端自动跳转到适合它们浏览的页面,也就是在电脑站和手机站智能判断并跳转. <?php $agent = strtolower($_SERVER['HTTP_USER_AGENT']); $iphone = (strpos($agent, 'iphone')) ? true : false;

在学习深度网络框架的过程中,我们发现一个问题,就是如何输出各层网络参数,用于更好地理解,调试和优化网络?针对这个问题,TensorFlow开发了一个特别有用的可视化工具包:TensorBoard,既可以显示网络结构,又可以显示训练和测试过程中各层参数的变化情况.本博文分为四个部分,第一部分介绍相关函数,第二部分是代码测试,第三部分是运行结果,第四部分介绍相关参考资料. 一. 相关函数 TensorBoard的输入是tensorflow保存summary data的日志文件.日志文件名的形式如:e

[源码下载] 背水一战 Windows 10 (122) - 其它: 通过 Windows.System.Profile 命名空间下的类获取信息, 查找指定类或接口的所在程序集的所有子类和子接口 作者:webabcd 介绍背水一战 Windows 10 之 其它 通过 Windows.System.Profile 命名空间下的类获取信息 查找指定类或接口的所在程序集的所有子类和子接口 示例1.演示如何通过 Windows.System.Profile 命名空间下的类获取信息Information

前段时间做英伟达硬解得时候,显卡总是莫名挂掉,后来发现是因为显卡温度过高掉了.这几天找到CUDA中有NVML工具可以查看显卡信息,nvidia-smi也是基于这个工具包. 使用的CUDA版本为CUDA 8.0 . 1.给程序添加NVML 安装CUDA之后可以找到如下: 图1.NVML的例子 这里面包含的是NVML的一个例子.我的系统是64位的,可以找到NVML的lib和头文件如下: 图2.NVML的lib文件 图3.NVML头文件 在工程中包含NVML.我是新建的CUDA 8.0 Runtime

keras在使用GPU的时候有个特点,就是默认全部占满显存. 若单核GPU也无所谓,若是服务器GPU较多,性能较好,全部占满就太浪费了. 于是乎有以下三种情况: - 1.指定GPU - 2.使用固定显存的GPU - 3.指定GPU + 固定显存 一.固定显存的GPU 本节来源于:深度学习theano/tensorflow多显卡多人使用问题集(参见:Limit the resource usage for tensorflow backend · Issue #1538 · fchollet/ke

版权声明:若无来源注明,Techie亮博客文章均为原创. 转载请以链接形式标明本文标题和地址: 本文标题:TensorFlow安装及jupyter notebook配置     本文地址:http://techieliang.com/2017/11/68/ tensorflow利用anaconda在ubuntu下安装方法及jupyter notebook运行目录及远程访问配置 Ubuntu下安装Anaconda bash ~/file_path/file_name.sh 出现许可后可按Ctrl+

我们一般在浏览器里识别用户的访问设备都是通过 User Agent 这个字段来获取的,但是通过它我们只能获取一个大概的信息,比如你用的是 Mac 还是 Windows,用的是 iPhone 还是 iPad.如果我想知道你用的是第几代 iPhone,这个方法就不行了,前段时间我正好有这个需求,识别移动客户端的具体型号(主要是 iOS 设备),于是思考了下这个问题的实现. 首先,我跟大家一样想到了 UA,不过事实证明这路走不通.就在我无聊一个一个摆弄浏览器的 API 时,突然一篇文章里的某段代码提醒

如何实现zabbix监控windows机器的N卡GPU指标呢? Nvidia卡在安装驱动程序的时候,已经自带安装了一个命令行工具来获取显卡的各个性能指标值 在windows机器上,我们可以把该路径加入环境变量中,在cmd命令行中输入nvidia-smi.exe,即可看到当前显卡的运行状态 当然,我们还可以根据该工具,返回我们特定想要的某些性能指标,比如: 第1张显卡已经使用的显存大小,单位是MiB -i 0 表示第一张显卡 --query-gpu=memory.used 表示查询显存使用值 --

软件环境(Windows): Visual Studio Anaconda CUDA MinGW-w64 conda install -c anaconda mingw libpython CNTK TensorFlow-gpu Keras-gpu Theano MKL CuDNN 参考书籍:谢梁 , 鲁颖 , 劳虹岚.Keras快速上手:基于Python的深度学习实战 Keras 简介 Keras 这个名字来源于希腊古典史诗<奥德赛>的牛角之门(Gate of Horn):Those tha

转自:https://blog.csdn.net/niepangu/article/details/50528190 BMP和JPEG图形显示程序1)  在LCD上显示BMP或JPEG图片的主流程图首先,在程序开始前.要在nfs/dev目录下创建LCD的设备结点,设备名fb0,设备类型为字符设备,主设备号为29,次设备号为0.命令如下:mknod fb0 c 29 0在LCD上显示图象的主流程图如图1所示.程序一开始要调用open函数打开设备,然后调用ioctl获取设备相关信息,接下来就是读取图

引自:http://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/72857454 中文文档:http://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/ 官方文档:https://keras.io/ 文档主要是以keras2.0. . Keras系列: 1.keras系列︱Sequential与Model模型.keras基本结构功能(一) 2.keras系列︱Application中五款已训练模型.VGG16框架(Sequent