1. 已经安装cuda但是tensorflow仍然使用cpu加速的问题 电脑上同时安装了GPU和CPU版本的TensorFlow,本来想用下面代码测试一下GPU程序,但无奈老是没有调用GPU. import tensorflow as tf with tf.device('/cpu:0'): a = tf.constant ([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], name='a') b = tf.constant ([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3], nam

    webservice 代码 /// <summary> /// MESService 的摘要说明 /// </summary> [WebService(Namespace = "http://tempuri.org/")] [WebServiceBinding(ConformsTo = WsiProfiles.BasicProfile1_1)] //[System.ComponentModel.ToolboxItem(false)] // 若要允许使用

在某些任务中,我们需要针对不同的情况训练多个不同的神经网络模型,这时候,在测试阶段,我们就需要调用多个预训练好的模型分别来进行预测. 调用单个预训练好的模型请点击此处 弄明白了如何调用单个模型,其实调用多个模型也就顺理成章.我们只需要建立多个图,然后每个图导入一个模型,再针对每个图创建一个会话,分别进行预测即可. import tensorflow as tf import numpy as np # 建立两个 graph g1 = tf.Graph() g2 = tf.Graph() # 为每

许多问题很难在开发的过程中就想的面面俱到,都是在实际应用.调试的过程中一一的优化的.由于easynvr的受众越来越多,因此也出现了好多在开发之初并没有留意的一些细节.我这次发现的问题就是给客户远程解决问题过程中发现的.在此记录下来方便自己,也方便大家了解. 问题概述 使用过easynvr的都知道,easynvr是通过通道配置来接入摄像头的,这些通道配置.通道展示--都是通过接口的调用来完成的.理论上,只要调用接口返回成功码,就表示该接口调用成功,后续操作得以进行. 接下来就是见证奇怪的时刻:在给

Spark3.0 preview预览版可以下载使用,地址:https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.0.0-preview/,pom.xml也可以进行引用,如下: <dependencies> <dependency> <groupId>junit</groupId> <artifactId>junit</artifactId> <version>3.8.1</ver

https://bbs.csdn.net/topics/392264971 再使用c语言调用java代码的时候,选择使用JNI,根据网上的提示已经能够正常跑了,int mask_name( char* NAME, char * keyValue, char * weight ){   /*    接下来,声明所有希望在程序中使用的变量.    JavaVMOption options[] 具有用于 JVM 的各种选项设置.    当声明变量时,确保所声明的JavaVMOption options

之前参见了中国软件杯大赛,在大赛中用到了深度学习的相关算法,也训练了一些简单的模型.项目线上平台是用java编写的web应用程序,而深度学习使用的是python语言,这就涉及到了在java代码中调用python语言的方法. 为了能在java应用中使用python语言训练的算法模型,我在网上找了很久.我大概找到了三种方法 1. java代码可以直接调用python代码,只需要下载相应的jar包就行.这种方式我没有尝试,只是觉得这样做使得java应用太过于依赖python的环境了.还有网上也有将py

0x01 序言: 泪从何处说起呢?其实很早以前就用过android studio写过c++,但是,但是一直没有成功生成过so文件,所以心中一直有一个纠结...为什么不成功呢... 直到今天,由于工作的缘故不得不重新拾起,应该是昨天,昨天就在写了,不过,没成功. 0x02 网上的一般性操作 1.创建一个项目. 包名姑且用:com.tangh.test_so2 2.新建一个类,和jni方法. public class JniUtil { static { System.loadLibrary("he

https://blog.csdn.net/qq_39123369/article/details/85245512

举个栗子//获取应用实例 //const app = getApp() //const util = require('../../utils/util.js') //const sign = util.sign //var Md5 = require('../../utils/md5.js'); Page({ data: { }, onLoad: function () { //注释:promise 要用then接收 ,或者async await let that = this that.lo

查看GPU-ID CMD输入: nvidia-smi 观察到存在序号为0的GPU ID 观察到存在序号为0.1.2.3的GPU ID 在终端运行代码时指定GPU 如果电脑有多个GPU,Tensorflow默认全部使用.如果想只使用部分GPU,可以设置CUDA_VISIBLE_DEVICES 命令行输入: # 指定采用1号GPU运行*.py CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python *.py Environment Variable Syntax Results CUDA_VIS

0.深入理解GPU训练加速原理 我们都知道用GPU可以加速神经神经网络训练(相较于CPU),具体的速度对比可以参看我之前写的速度对比博文: [深度应用]·主流深度学习硬件速度对比(CPU,GPU,TPU) GPU是如何加速的呢? 我打算从两个方面来解答: 单个GPU较于CPU加速: 在训练网络中,其实大量的运算资源都消耗在了数值计算上面,大部分网络训练的过程都是1.计算loss,2.根据loss求梯度,3.再根据梯度更新参数(梯度下降原理).无论在GPU还是CPU中,都是不断重复123步.但是由

Google研究员Ilya Sutskever:成功训练LDNN的13点建议 摘要:本文由Ilya Sutskever(Google研究员.深度学习泰斗Geoffrey Hinton的学生.DNNresearch联合创始人)所写,讲述了有关深度学习的见解及实用建议,包括深度学习为什么强大,如何强大,以及训练深度神经网络的tricks. [编者按]本文由Ilya Sutskever(Google研究员.深度学习泰斗Geoffrey Hinton的学生.DNNresearch的联合创始人)受Yiso

前提:调用微信jssdk分享功能,通过微信开发者工具调试,调用正常,无任何报错信息. 问题:调用成功,且开发者工具正常显示,但是通过真机调试,分享出去后,自定义内容失效,为微信自动获取的默认内容!截止发稿日:IOS端一切正常(可能IOS端规则还没有变),Android端分享操作正常,自定义内容失效. 原因:微信重新调整分享规则:分享地址必须与公众号JS接口安全域名一致. 例如:自定义url:    http://xxx.xxxx.com/xxx/xxx.html       此自定义路径的根地址

本机使用的 GPU 是 GeForce 840M,2G 显存,本机内存 8G. 试验时,使用 vgg 网络,调整 vgg 网络中的参数,使得使用对应的 batch_size 时不会提示内存溢出.使用的是 mnist 数据集,图片尺寸是28×28.结果如下: # batch_size = 1 # 参数总数:5946134 # batch_size = 32 # 参数总数:5262436 # batch_size = 64 # 参数总数:4770788 # batch_size = 100 # 参数

现在的深度学习框架一般都是基于 Python 来实现,构建.训练.保存和调用模型都可以很容易地在 Python 下完成.但有时候,我们在实际应用这些模型的时候可能需要在其他编程语言下进行,本文将通过直接调用 TensorFlow 的 C/C++ 接口来导入 TensorFlow 预训练好的模型. 1.环境配置 点此查看 C/C++ 接口的编译 2. 导入预定义的图和训练好的参数值 // set up your input paths const string pathToGraph = "/ho

开门见山的说,文件目录如下 想调用123.exe,但是尝试了几次调用不到,然后写了个bat.初始内容如下 @echo off D: cd test "123.exe" 双击可以运行,但是java代码无法调用,怪事.于是,辗转反侧,苦思冥想,后来发现压根就没进入这个目录.(过程省略),解决办法:更改bat如下 cd /d %~dp0 @echo off "123.exe" %~dp0  的具体用法去搜一下就晓得了.结果:成功了.调用代码如下: public class

前言 在数据越来越多的时代,随着模型规模参数的增多,以及数据量的不断提升,使用多GPU去训练是不可避免的事情.Pytorch在0.4.0及以后的版本中已经提供了多GPU训练的方式,本文简单讲解下使用Pytorch多GPU训练的方式以及一些注意的地方. 这里我们谈论的是单主机多GPUs训练,与分布式训练不同,我们采用的主要Pytorch功能函数为DataParallel而不是DistributedParallel,后者为多主机多GPUs的训练方式,但是在实际任务中,两种使用方式也存在一部分交集.

深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点,产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是腾讯深度学习平台的一部分,腾讯深度学习平台技术团队实现了数据并行技术加速DNN训练,提供公用算法简化实验过程.对微信语音识别应用,在模型收敛速度和模型性能上都取得了有效提升——相比单GPU 4.6倍加速比,数十亿样本的训练数天收敛,测

[深度学习系列2]Mariana DNN多GPU数据并行框架  本文是腾讯深度学习系列文章的第二篇,聚焦于腾讯深度学习平台Mariana中深度神经网络DNN的多GPU数据并行框架.   深度神经网络(Deep Neural Networks, 简称DNN)是近年来机器学习领域中的研究热点[1][2],产生了广泛的应用.DNN具有深层结构.数千万参数需要学习,导致训练非常耗时.GPU有强大的计算能力,适合于加速深度神经网络训练.DNN的单机多GPU数据并行框架是Mariana的一部分,Marian

上一篇记录的是学习caffe前的环境准备以及如何创建好自己需要的caffe版本.这一篇记录的是如何使用编译好的caffe做训练mnist数据集,步骤编号延用上一篇 <实践详细篇-Windows下使用VS2015编译安装Caffe环境(CPU ONLY) >的顺序. 二:使用caffe做图像分类识别训练测试mnist数据集 1.下载MNIST数据集,MNIST数据集包含四个文件信息,见表格: 文件 内容 train-images-idx3-ubyte.gz 训练集图片 - 55000 张 训练图