tensorflow-keras tensorflow keras gpu
Python调用TensorFlow时出现：FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated
百度了很多说是numpy版本过高，将numpy版本降低即可，我降低为1.16.2 但是会碰到pip uninstall numpy卸载不掉的问题 我一直忽视了是在conda创建的虚拟环境acc中运行的这个代码， 进入cmd pip uninstall时没注意是在base环境下，还是在自己创建的虚拟环 ......
GPU 编程第四次作业（实验五）
GPU 编程第四次作业（实验五） 1 实验步骤一： 1.1 代码 #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define N 4 int main(void) { int arr[N][N] = {{1,2,3,4}, {5,6,7,8}, {9,10,11,12} ......
2021-12-30-Docker容器中使用GPU
layout: post cid: 60 title: Docker容器中使用GPU slug: 60 date: 2021/12/30 17:13:00 updated: 2022/03/25 15:42:19 status: publish author: cby categories: 默认分 ......
Nvidia GPU池化-远程GPU
1 背景 Nvidia GPU得益于在深度学习领域强大的计算能力，使其在数据中心常年处于绝对的统治地位。尽管借助GPU虚拟化实现多任务混布，提高了GPU的利用率，缓解了长尾效应，但是GPU利用率的绝对值还是不高，长尾现象依然存在。 网卡池化、存储池化、内存池化、CPU池化等一系列相近基础设施领域的技 ......
简单介绍TensorFlow中关于tf.app.flags命令行参数解析模块
导读 这篇文章主要介绍了TensorFlow中关于tf.app.flags命令行参数解析模块，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教 tf.app.flags命令行参数解析模块 说道命令行参数解析，就不得不提到 python 的 argparse 模块，详情可 ......
简单介绍TensorFlow中关于tf.app.flags命令行参数解析模块
这篇文章主要介绍了TensorFlow中关于tf.app.flags命令行参数解析模块，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教 tf.app.flags命令行参数解析模块 说道命令行参数解析，就不得不提到 python 的 argparse 模块，详情可参考我 ......
简单介绍TensorFlow中关于tf.app.flags命令行参数解析模块
这篇文章主要介绍了TensorFlow中关于tf.app.flags命令行参数解析模块，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教 tf.app.flags命令行参数解析模块 说道命令行参数解析，就不得不提到 python 的 argparse 模块，详情可参考我 ......
Python keras
（一）to_categorical 说明： 简单来说，to_categorical就是将类别向量转换为二进制（只有0和1）的矩阵类型表示。其表现为将原有的类别向量转换为独热编码的形式。 例子： from keras.utils.np_utils import * #类别向量定义 b = [0,1,2 ......
Nvidia GPU虚拟化
1 背景 随着Nvidia GPU在渲染、编解码和计算领域发挥着越来越重要的作用，各大软件厂商对于Nvidia GPU的研究也越来越深入，尽管Nvidia倾向于生态闭源，但受制于极大的硬件成本压力，提升GPU利用率、压榨GPU性能逐渐成为基础设施领域关注的焦点。自然地，为了追求GPU上显存资源和算力 ......
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 ......
tf2&keras 遇到的坑和记录
Q: 在执行某些操作时遇到error: Can't find libdevice directory ${CUDA_DIR}/nvvm/libdevice # 首先找到cuda的路径，比如大多数ubuntu服务器的路径为/usr/lib/cuda export XLA_FLAGS xla_gpu_c ......
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 ......