tensorflow gpu
Tensorflow训练好的模型部署
导出模型 首先，需要将TensorFlow训练好的模型导出为可部署的格式。可以使用tf.saved_model API将模型保存为SavedModel格式。例如，下面的代码将模型导出为/tmp/saved_model目录： import tensorflow as tf # 生成模型 # 导出模型 ......
关于Tensorflow！目标检测预训练模型的迁移学习
前言 关于TF的目标检测迁移学习，我一开始是想通过Tensorflow提供的API，用JS来实现的。但是官方不但没有案例，网上也没有踩坑的博客，加之我又着急要弄水印检测。 于是就在网上看了很多人用python实现的自定义训练，我也试过很多。运行的时候各种问题，不是缺少模块，就是版本兼容问题说什么 ......
nvcc fatal : Unsupported gpu architecture 'compute_80' ninja: build stopped: subcommand failed.
问题描述 3090显卡，运行示例代码报错。 解决方法 export PATH="$PATH:/usr/local/cuda/bin/nvcc" ......
如何在 Windows10 下运行 Tensorflow 的目标检测？
前言 看过很多博主通过 Object Detection 实现了一些皮卡丘捕捉，二维码检测等诸多特定项的目标检测。而我跟着他们的案例来运行的时候，不是 Tensorflow 版本冲突，就是缺少什么包，还有是运行官方 object_detection_tutorial 不展示图片等等问题。 在看过一个 ......
构建基于深度学习神经网络协同过滤模型(NCF)的视频推荐系统(Python3.10/Tensorflow2.11)
毋庸讳言，和传统架构(BS开发/CS开发)相比，人工智能技术确实有一定的基础门槛，它注定不是大众化，普适化的东西。但也不能否认，人工智能技术也具备像传统架构一样“套路化”的流程，也就是说，我们大可不必自己手动构建基于神经网络的机器学习系统，直接使用深度学习框架反而更加简单，深度学习可以帮助我们自动地... ......
GPU 编程第三次作业（实验四）
GPU 编程第三次作业（实验四） 1. 熟悉常用内存操作 memset 函数：将一段内存空间的每个字节都设置为指定的值。 void *memset(void *ptr, int value, size_t num); 这个函数的参数包括： ptr：指向要设置的内存空间的指针； value：要设置的值 ......
tensorflow checkpoint转savedmodel
checkpoint文件结构 saved_model文件结构 import tensorflow as tf def convert_model(): trained_checkpoint_prefix = '/home/tiwang/code/jupyter-notebook/DIEN/dien/ ......
TensorFlow模型保存和提取方法
https://blog.csdn.net/marsjhao/article/details/72829635?spm=1001.2101.3001.6650.3&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLI ......
pytorch cuda gpu版本与detectron2、jupyter notebook安装
任意版本的pytorch、cuda的gpu版本与detectron2、jupyter notebook安装 1. 简介 本文主要介绍pytorch cuda gpu版本与detectron2、jupyter notebook安装, 主要是基于docker构建AI开发/预测用的环境. 优势与不足 优势 ......
VScode连接GPU服务器进行深度学习
VScode连接GPU服务器进行深度学习 最近用台式机跑一些小的深度学习项目,发现越来越慢了,由于一些原因,有时候需要我进行现场作业但是我的笔记本是轻薄本(Thinkpad YYDS)不带显卡,百度了一下发现可以租一台GPU服务器,跑深度学习模型,我自己摸索了一下午终于跑成了一个简单案例,方 ......
[tensorflow]plot_model
[ImportError: Failed to import pydot. You must install pydot and graphviz for pydotprint to work] python使用tensorflow库时报错 import tensorflow tensorflow. ......
TensorFlow2.6和bert4keras0.11.4在Ubuntu22.04中使用
如题，基本环境和版本信息如下 ubuntu==22.04 tensorflow==2.6.0 bert4keras==0.11.4 python==3.9.13 在使用中，需要指定TensorFlow为2.0，即Keras使用tf.keras import os os.environ['TF_KER ......
MeshRenderer如何使用GPU Instancing的材质球正常合批
1）MeshRenderer如何使用GPU Instancing的材质球正常合批2）关于AssetBundle加密，如何重新实现LoadFromFile接口3）移动端开放世界类型游戏中选择动态阴影技术以及优化方案组合4）Unity导出Gradle工程，如何防止gradle-wrapper.prop ......
问题：tensorflow指定了gpu运行，依旧使用cpu
1、首先检查当前环境的cpu,gpu设备信息 from tensorflow.python.client import device_lib as _device_lib local_device_protos = _device_lib.list_local_devices() devices = ......
论文阅读笔记：Descent methods for elastic body simulation on the GPU (源代码及实现细节)
材料来源于 Descent methods for elastic body simulation on the GPU, ACMTransactions on Graphics (TOG), 2016. 0. 概述 在本论文中，提出了一种***。下面将详细介绍该方法的源代码及实现细节，并对照论文中 ......
PYTHON 检测GPU是否可用
首先在python里检查，也是大家用的最多的方式，检查GPU是否可用（但实际并不一定真的在用） import torch torch.cuda.is_available() False(显示结果：不可用） True(显示结果：可用） import torch # setting device on ......
tensorflow 随机种子
graph-level random seed 依靠随机种子的操作实际上来自两个种子：图级(graph-level)和操作级(operation-level)种子。 这设置了图层面的种子。它与操作级种子的相互作用如下 ......
如何查看并准确找到占用GPU的程序
转载：https://blog.csdn.net/XCCCCZ/article/details/104730521 ps -ef|grep <pid> ......
kubernetes集成GPU原理
这里以Nvidia GPU设备如何在Kubernetes中管理调度为例研究， 工作流程分为以下两个方面： 如何在容器中使用GPU Kubernetes 如何调度GPU 容器中使用GPU 想要在容器中的应用可以操作GPU， 需要实两个目标： 容器中可以查看GPU设备 容器中运行的应用，可以通过Nvid ......
OpenGL实现GPU体渲染
之前完成了利用OpenGL实现GPU体渲染的实验，现在把完成的工作做一个总结。 本实验demo的完成主要参考了《OpenGL – Build high performance graphics》这本书的体渲染部分和其中的代码，也参考了体绘制光线投射算法这篇博客。关于体渲染的ray-casting光线 ......
在昇腾平台上对TensorFlow网络进行性能调优
摘要：本文就带大家了解在昇腾平台上对TensorFlow训练网络进行性能调优的常用手段。 本文分享自华为云社区《在昇腾平台上对TensorFlow网络进行性能调优》，作者：昇腾CANN 。 用户将TensorFlow训练网络迁移到昇腾平台后，如果存在性能不达标的问题，就需要进行调优。本文就带大家了解 ......
用GPU来运行Python代码
简介 前几天捣鼓了一下Ubuntu，正是想用一下我旧电脑上的N卡，可以用GPU来跑代码，体验一下多核的快乐。 还好我这破电脑也是支持Cuda的： $ sudo lshw -C display *-display description: 3D controller product: GK208M [ ......
Python TensorFlow深度学习回归代码：DNNRegressor
本文介绍基于Python语言中TensorFlow的tf.estimator接口，实现深度学习神经网络回归的具体方法。 () 1 写在前面 1. 本文介绍的是基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络，而非TensorFlow 2.0中常用的Keras接口；关于Keras接 ......
Python TensorFlow深度神经网络回归：keras.Sequential
本文介绍基于Python语言中TensorFlow的Keras接口，实现深度神经网络回归的方法。 1 写在前面 前期一篇文章Python TensorFlow深度学习回归代码：DNNRegressor详细介绍了基于TensorFlow tf.estimator接口的深度学习网络；而在TensorFl ......
安装pytorch-gpu的经验与教训
首先说明 本文并不是安装教程，网上有很多，这里只是自己遇到的一些问题 我是以前安装的tensorflow-gpu的，但是发现现在的学术论文大部分都是用pytorch复现的，因此才去安装的pytorch-gpu 查看自己安装的CUDA nvcc -V 这里我提供一个安装tensorflow时所用的CU ......
降本超30%，智聆口语通过 TKE 注册节点实现 IDC GPU 节点降本增效实践
背景介绍 腾讯云智聆口语评测（Smart Oral Evaluation，SOE）是腾讯云推出的中英文语音评测产品，支持从儿童到成人全年龄覆盖的语音评测，提供单词、句子、段落、自由说等多种评测模式，从发音精准度、流利度、完整度等全方位打分机制，与专家打分相似度达 95% 以上，可广泛应用于中英文口语 ......
windows上用vs2017静态编译onnxruntime-gpu CUDA cuDNN TensorRT的坎坷之路
因为工作业务需求的关系，需编译onnxruntime引入项目中使用，主项目exe是使用的vs2017+qt5.12。 onnxruntime就不用介绍是啥了撒，在优化和加速AI机器学习推理和训练这块赫赫有名就是了。 有现成的别人编译好的只有dll动态库，当然我们显然是不可能使用的，因为BOSS首先就 ......
五年经验的前端社招被问：CPU 和 GPU 到底有啥区别？
首先来看 CPU 和 GPU 的百科解释： CPU（Central ProcessingUnit，中央处理器）：功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据 GPU（Graphics ProcessingUnit，图形处理器；又称显示核心、显卡、视觉处理器、显示芯片或绘图芯片）：GPU 不同于 ......
从 Numpy+Pytorch 到 TensorFlow JS：总结和常用平替整理
demo展示 这是一个剪刀石头布预测模型，会根据最近20局的历史数据训练模型，神经网络输入为最近2局的历史数据。 如何拥有较为平滑的移植体验？ 保持两种语言，和两个框架的API文档处于打开状态，并随时查阅：Python，JavaScript；Pytorch，TensorFlow JS（用浏览器 F3 ......