目前，AMD 的深度学习加速解决方案已经官方支持 TensorFlow 和 Caffe 两种框架。
主题是使用PyInstaller 打包python时遇到一些问题以及解决方案，其中将要打包的程序是用tensorflow做的LSTM算法，这里不会涉及这个算法详解。
从去年下半年到今年8月，英伟达市值一路攀升，创下5080亿美元的记录，位居半导体行业第二位，而英伟达联合创始人、CEO兼总裁黄仁勋的身价也涨至190亿美元。
在本系列的上一篇博客文章中，我们探索了将GPU用于数据科学工作流的好处，并演示了如何在Cloudera Machine Learning（CML）中设置会话以访问NVIDIA GPU来加速机器学习项目。尽管将GPU用于复杂和大型任务的省时潜力巨大，但设置这些环境和任务（例如整理NVIDIA驱动程序，管理CUDA版本以及为特定项目需求部署自定义引擎）可能既耗时又充满挑战。为了简化这些流程，并使数据科学家更快地在ML用例上工作，我们简化了在CML中本地配置和利用NVIDIA GPU的工作。在接下来的部分中，我们将为您提供三种简单的方法，使数据科学团队可以开始使用GPU来为CML中的深度学习模型提供支持。
官方文档: https://openucx.readthedocs.io/en/master/
AMD宣布推出支持TensorFlow v1.8的ROCm GPU，其中包括Radeon Instinct MI25。这是AMD加速深度学习的一项重要里程碑。
Tensorflow Lite官方在移动端提供了官方编译好的库，我们直接拿来用就好。Tensorflow 在Linux平台与Mac平台下编译也非常轻松，基本不会遇到太多问题（据说Google内部只用Linux与Mac）。但是在Windows下编译真是一波三折，好在已经编译成功了，记录一下Windows 10下Tensorflow Lite编译过程，帮助一下跟我一样被Tensorflow折腾的不行的人。
作为一名围棋渣渣，时不时会上对弈平台下下棋。围棋太博大精深，非常惭愧，虽然在下棋上花的时间很多，但一直处在菜鸟阶段，长期在1级和1段之间徘徊(腾讯野狐围棋上的排位)。要提升水平，需要下功夫去记定式、做死活题，但那太枯燥了，相较而言，我更喜欢上网厮杀，屠龙或被屠，爽一把再说。我等初级选手，经常会碰到那种不按套路的对手，有时明明觉得对方下了无理手，但就是不知道如何反击。再就是棋盘太空旷，不知如何选点。这些虽然在书上可以学到一些基本技巧，但一到实战，往往不知如何下手。
AI科技评论按：近日，Rachel Thomas在fast.ai上发布了一篇博文《What you need to do deep learning》，他希望通过这篇文章回答一些深度学习入门者经常会问到的问题：什么样的电脑才能用来做深度学习？为什么 fast.ai 推荐使用英伟达的 GPU 呢？哪些深度学习库不适合初学者？你又是如何将深度学习应用到实际生产中的？ Rachel Thomas认为，所有的这些问题都可以归结到一个主题，那就是“究竟需要准备好哪些东西（硬件、软件、知识背景以及数据等）才能开始深度学
不久前，由于C#语言限制（太麻烦，代码量太多，并不是无法实现），我用C++写了实现一样功能的动态库，供C#调用
镜像是Docker三大核心概念中最重要的一部分，而Docker运行容器前需要本地存在对应的镜像，如果镜像不存在，Docker会尝试从默认的镜像仓库中下载（默认使用Docker Hub公共注册服务器的仓库），用户也可以通过配置来使用自定义的镜像仓库，笔者在前面就自定义了镜像仓库。
2月20日消息，对于 x86、Arm、MISC 和 RISC-V 等处理器架构都有深入研究的传奇处理器架构师Jim Keller在本周末批评了被外界认为是英伟达（NVIDIA）“护城河”的 CUDA架构和软件堆栈，并将其比作x86，称之为“沼泽”。他指出，就连英伟达本身也有多个专用软件包，出于性能原因，这些软件包依赖于开源框架。
TensorFlow是由 Google Brain 团队开发的强大的开源机器学习框架，已成为人工智能的基石。虽然传统上与 Python 等语言相关，但 Rust（一种因其性能和安全性而受到重视的系统编程语言）的出现为 TensorFlow 爱好者开辟了新的途径。在本指南中，我们将探索 TensorFlow 和 Rust 的融合，深入探讨如何集成这两种技术以利用两者的优势。
机器之心报道 编辑：陈萍 前段时间，机器学习开源框架 PyTorch 提供了对 AMD ROCm 的支持，现在可作为 Python 软件包提供。 作为一款被学术界和工业界广泛使用的开源机器学习框架，PyTorch 近日发布了最新的 1.8 版本，1.8 版本的发布，使得 PyTorch 加入了对 AMD ROCm 的支持，可以方便用户在原生环境下运行，省去了配置 Docker 的繁琐。 现在，一个更令人兴奋的消息是，ROCm 开放软件平台上为 PyTorch 用户提供了一个新的安装选项。一个可安装的 Pyt
或许是HTTP2普及的时候。但更大的可能是将来也“不能用”（还是只能在构建工具中用，仅存在于“编译期”）
最近公司给我们分配了2台虚拟机服务器用于强化学习训练，我们在虚拟环境中安装好了TensorFlow环境后，在import tensorflow时发现报了下面的错误：
在2016全球超算大会(SC16)上， AMD（纳斯达克股票代码：AMD）宣布推出新版Radeon开放计算平台（ROCm），其中包括对全新Radeon GPU硬件的软件支持，全新数学库和基础雄厚的现代编程语言，旨在加速高性能，高能效异构计算系统开发。AMD还宣布计划在即将发布的ROCm当中支持OpenCL™和各种CPU，包括支持AMD即将推出的“Zen”架构CPU，CaviumThunderX CPU和IBM Power 8 CPU，巩固了ROCm作为GPU计算通用开源平台的地位。 AMD高级副总裁、
最近公司给我们分配了2台虚拟机服务器用于强化学习训练，我们在虚拟环境中安装好了TensorFlow环境后，在import tensorflow时发现报了下面的错误： 于是我去Google搜索了下出现这个错误的原因，发现是因为我们服务器的CPU不支持AVX指令集导致的，而使用pip安装的TensorFlow需要依赖AVX指令集，为了确认我们的CPU是否真的不支持AVX指令集，我使用cat /proc/cpuinfo 命令查看了下目前CPU指令集支持情况，发现我们的CPU果然不支持AVX指令集。 又不支持
近日，Rachel Thomas在fast.ai上发布了一篇博文《What you need to do deep learning》，他希望通过这篇文章回答一些深度学习入门者经常会问到的问题：什么样的电脑才能用来做深度学习？为什么 fast.ai 推荐使用英伟达的 GPU 呢？哪些深度学习库不适合初学者？你又是如何将深度学习应用到实际生产中的？ Rachel Thomas认为，所有的这些问题都可以归结到一个主题，那就是“究竟需要准备好哪些东西（硬件、软件、知识背景以及数据等）才能开始深度学习？”。所以本篇
作为一款被学术界和工业界广泛使用的开源机器学习框架，PyTorch 近日发布了最新的 1.8 版本，1.8 版本的发布，使得 PyTorch 加入了对 AMD ROCm 的支持，可以方便用户在原生环境下运行，省去了配置 Docker 的繁琐。
AI 无处不在的时代，每天都有新的技术与研究成果出现。无论学术界还是商界，技术还是产品，AI 的新发现都源源不断，在带给我们全新视角的同时，也引起我们更深的思考。
TensorFlow Lite (TFLite) GPU 团队在不断改进现有基于 OpenGL 的移动 GPU 推理引擎，同时我们也在不断研究其他技术。在我们所开展的实验中，有一个实验相当成功。在此，我们很高兴地为 Android 推出基于 OpenCL 的移动 GPU 推理引擎，与现有的 OpenGL 后端相比，其在适当大小的神经网络（为 GPU 提供足够的工作负载）的推理速度可提升高 2 倍。
Node.js v17.6.0 版本于 2022-02-23 发布，一个显著的特性是试验性支持从 HTTP 和 HTTPS 导入模块，这里面也包括很多问题，包括从安全方面考虑，目前在 Node.js 中使用还是有一些限制。及一些其它的常规小错误修复。
自预训练大模型兴起以来，人们面临的算力挑战就变得越来越大。为此，人们为大语言模型（LLM）提出了许多训练和推理的解决方案。显然，大多数高性能推理解决方案都基于 CUDA 并针对英伟达 GPU 进行了优化。
小伙伴们有没有遇到过，自己使用Qt库开发的小程序，在本地电脑上跑得很欢快，但是当想要把编译好的.exe可执行文件发给朋友玩玩的时候，发现在没有安装Qt或者VS环境的电脑上是跑不了的。究其原因，这是因为大家在编译程序时，使用的是动态编译。也就是说，编译好的程序在运行时还需要另外加上相应的DLL库文件，否则就会出错。而如果想将生成的程序连同所需要的依赖库一起完整地打包成一个.exe可执行程序，那就需要使用静态编译。
一、Ubunutu20.4系统设置root登录及密钥登录 1、进入服务器主界面，将系统更换为Ubuntu20.4 https://console.cloud.tencent.com/cvm/insta
当谈到在 TensorFlow 上写代码时，我们总会将它和 PyTorch 进行对比，然后讨论 TensorFlow 框架是多么的复杂以及 tf.contrib 的某些部分为什么那么糟糕。此外，我还认识许多数据科学家，他们只用预先写好的、可以克隆的 GitHub 库和 TensorFlow 交互，然后成功使用它们。对 TensorFlow 框架持有这种态度的原因各不相同，想要说清楚的话恐怕还得另外写个长篇，现在我们要关注的是更实际的问题：调试用 TensorFlow 写的代码，并理解其主要特性。
选自fast.ai 机器之心编译 参与：蒋思源、路雪 搭建深度学习系统需要哪些硬件、软件、环境、课程和数据？本文将为我们一次解答这些问题。 深度学习初学者经常会问到这些问题：开发深度学习系统，我们需要什么样的计算机？为什么绝大多数人会推荐英伟达 GPU？对于初学者而言哪种深度学习框架是最好的？如何将深度学习应用到生产环境中去？所有这些问题都可以归结为一个——搭建深度学习系统都需要些什么？（其中包含硬件、软件、环境与数据）在本文中，让我们将这些问题一并解决。 你需要的硬件 我们要感谢游戏行业 从收益来看，视频
内容一览：TVM 共有三种安装方法：从源码安装、使用 Docker 镜像安装和 NNPACK Contrib 安装。本文重点介绍如何通过源码安装 TVM。
在安装CUDA 11.6及更高版本时，最终用户许可协议（EULA）中明确表示：禁止在其他硬件平台上通过翻译层运行基于CUDA的软件！
完整的错误是这样的 无法加载 DLL“xxx.dll”: 应用程序无法启动，因为应用程序的并行配置不正确。有关详细信息，请参阅应用程序事件日志，或使用命令行 sxstrace.exe 工具。 (异常来自 HRESULT:0x800736B1)
Kubernetes 是从 v1.6 开始实验性地支持 Nvidia GPU 的资源调度的。而在 v1.9 开始对 AMD GPU 也开始支持了。现在 v1.13 对 GPU 的支持模式，是从 v1.8 开始通过 Device Plugin 来实现的。
WebAssembly 是一种可以在现代Web浏览器中运行的低级的类汇编语言，具有紧凑的二进制格式，接近本机的性能运行的。为了实现代码紧凑WebAssembly 被设计成了不容易手写，但是支持C、C++、C#、Golang、Rust 等源语言编写代码，使用相应工具链翻译源语言代码。
一般情况下，http 500内部服务器（HTTP-Internal Server Error）错误说明IIS服务器无法解析ASP代码，访问一个静态页面试试是否也出现这个问题。
Android Studio 4.1 主要是包含了各种新功能和改进，其中 Android Gradle 插件也升级为 4.1.0，要了解更多信息请查看完整的 Android Gradle 插件发行说明：https://developer.android.com/studio/releases/gradle-plugin#4-1-0
Lida Li, June Liu, Rodrigo Menezes, Suli Xu, Harry Zhang, Roberto Rodriguez Alcala | Pinterest 软件工程师，云管理平台
注：本文选自机械工业出版社出版的《从零开始构建深度前馈神经网络（Python+TensorFlow 2.x）》一书，略有改动。经出版社授权刊登于此。
本文介绍了如何安装和配置TensorFlow以进行深度学习。首先介绍了TensorFlow的安装步骤，然后讨论了在Python中使用TensorFlow进行深度学习所需的依赖库和工具。最后，提供了一些示例和常见问题解决方法。
2 . 问题原因 : 这是由于没有找到 z 库 ( libz.so ) 导致的 ;
https://docs.spring.io/spring-native/docs/current/reference/htmlsingle/#getting-started-buildpacks
在React Native社区中，原生动态导入一直是期待已久的功能。在React Native 0.72 版本发布之前，只能通过第三方库和其他变通方法实现动态导入，例如使用 React.lazy() 和 Suspense 函数。现在，动态导入已经成为React Native框架的原生部分。
使用import命令的时候，用户需要知道所要加载的变量名或函数名，否则无法加载。
李杉 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI A卡和N卡之间的战火，正在机器学习领域不断延烧。 上周，英伟达刚刚发布了性能提升5倍的GPU新架构Volta、Tesla V100深度学习加速处理器以及搭载Volta GPU的新超级计算机DGX-1、工作站DGX Station。 今年年初就在CES透露了新GPU架构的AMD，有点坐不住了。 在今天的财务分析师会议上，他们展示了公司接下来在数据中心、CPU、显卡等领域的一系列新品发布计划，其中关注度最高的，是Vega架构的第一款新卡Radeon V
1.8版本中，官方终于加入了对AMD ROCm的支持，可以方便的在原生环境下运行，不用去配置Docker了。
PyInstaller 是一个非常受欢迎和强大的工具，它可以将 Python 程序转换成独立的可执行文件，适用于 Windows、Linux 和 macOS 系统。
OmicVerse是用Python进行多组学（包括Bulk和单细胞分析）的基础框架。前面我们在<生信技能树>公众号宣传过一波; Python的转录组学分析框架与生态，因为是需要去github点star后发邮件才能进群交流，所以操作门槛有点高， 我们后续再次开放拉群小助手给大家哈。
从CDSW1.1.0开始支持GPU，具体可以参考Fayson之前的文章《如何在CDSW中使用GPU运行深度学习》，从最新的CDSW支持GPU的网站上我们可以查到相应的Nvidia Drive版本，CUDA版本以及TensorFlow版本，如下：
本文将通过一个经典的 “tensorflow找不到dll” 问题来入手，给大家一个如何找到缺失dll的办法，进而再分享一个windows上排查问题的好工具（因为大多开发者在windows上开发&在linux上部署，windows还是绕不过）。
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