在TensorFlow中，支持的设备类型是CPU和GPU。它们被表示为strings。例如： "/cpu:0"：机器的CPU "/gpu:0"你的机器的GPU，如果你有一个。...这样做可以通过减少内存碎片来更有效地使用设备上相对宝贵的GPU 内存资源。 在某些情况下，该过程仅需要分配可用存储器的一个子集，或只是根据该过程需要增加内存使用量。...例如，您可以告诉TensorFlow仅通过以下方式分配每个GPU的总内存的40％： config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction...如果要真正限制TensorFlow进程可用的GPU内存量，这是非常有用的。 在多GPU系统上使用单个GPU 如果您的系统中有多个GPU，则默认情况下将选择具有最低ID的GPU。...该cifar10教程是一个很好的例子演示了如何做多GPU训练。
只能使用支持 cuda 的 nvidia 显卡，其他不行 docker run https://docs.docker.com/config/containers/resource_constraints.../#gpu --gpus all docker run -it --rm --gpus all nvidia/cuda:12.3.1-base-ubuntu20.04 nvidia-smi docker...compose https://docs.docker.com/compose/gpu-support/ services: test: image: nvidia/cuda:12.3.1...devices: - driver: nvidia count: 1 capabilities: [gpu
利用伪元素、关键帧动画，你将具有强大的创造力，本文就是一个例子。本例中，利用两者，就可以构建一个加载动画，无需任何JS代码和图片。...这就是我为什么决定构建这样一个尽可能快速显示出来的动画加载界面，直到其余的所有内容都准备完毕。为了实现它，我们只使用了HTML和CSS，没有使用任何额外的技术。...使用animation-direction: alternate; 可以实现动画的反向执行， 从而完成第3步和第4步的构建。...使用animation-iteration-count: infinite;可以实现动画的不断重复。 让我们从以下基本的HTML开始： 一个个小块，让它们循序地显现？我们可以使用两个透明的伪元素来覆盖整个矩形。 每次可以渲染出矩形四条边中的两条。
现有的解决方案计算成本高昂，最快速的算法需要在强大的 GPU 上运行才能处理超过 0.5 秒的视频片段。...它们在一块 CPU 上处理约 1 秒的视频片段需要 37-100 ms，在一块 GPU 上仅需 10 ms，速度是当前模型的 100 倍（见下图 1、2）。...研究者将这些网络称为 Tiny Video Networks (TVN)，因为此类网络仅需要极小的运行时，这在视频模型中尚属首例。 ?...图 1：TVN 与之前方法的性能相当，但它在 CPU 上处理一个视频仅需 37 ms，在 GPU 上所需时间为 10 ms。...突变 突变运算仅随机选取了网络的一部分并进行随机改变。它可以是输入分辨率、模块数，或者模块内的层配置。 对新网络进行评估后，将其添加到当前网络群体中，删除其中性能最差的一个。
在 dotnet 里面，可以使用 Interlocked 进行原子命令更改 int 等的值，利用这个特性可以在一个固定足够长长度的数组里面，让多线程无锁等待写入值。...因为没有锁的存在，无法保证读取时的安全，因此这样的集合只能被设计为只写的集合，只有在业务上完成了所有的写之后，才能作为可读的集合取出来 这是在 newbe 大佬的代码所看到的用法，这是他的一个实现 https...，同时在写入的时候禁止有任何的读取行为 这个快速无序仅写集合的原理是通过 Interlocked 原子让索引增加，此时每个线程进入写入方法时，都会触发一次索引增加，每次都拿到不同的索引值。...而在初始化的时候在集合内容就创建了一个固定长度的数组，这样每次线程进入都会拿到不同的索引值，可以使用索引值对应到数组里面不同的下标，此时进行写入是安全的。...当然也是仅写入安全，此时不能做读取 最简的实现方式如下 public class ConcurrentWriteOnlyBag { public ConcurrentWriteOnlyBag
上图：TVN与之前流行的方法性能相当，但在CPU上处理一个视频仅37ms，在GPU上时间为10ms。TVN的速度是当前视频模型的100倍，如 (2+1)D ResNet-101。...它们在一块CPU上处理约1秒的视频片段需要37到100ms左右，在一块GPU上仅仅需要10ms，速度是当前模型的100倍之多（见上图图）。...研究者将这些网络称为Tiny Video Networks (TVN)，因为此类网络仅需要极小的运行时，这在视频模型中尚属首例。 ?...其中，架构搜索是新兴的一个领域，近期也出现很多种类的方法，其中大部分面向图像和语言理解的领域。这些之前的方法中没有一个可为视频理解领域构建高效架构。...突变 突变运算仅随机选取了网络的一部分并进行随机改变。它可以是输入分辨率、模块数，或者模块内的层配置。 对新网络进行评估后，将其添加到当前网络群体中，删除其中性能最差的一个。
如果使用多GPU训练模型，推荐使用内置fit方法，较为方便，仅需添加2行代码。 注：以下代码只能在Colab 上才能正确执行。...__version__) from tensorflow.keras import * #此处在colab上使用1个GPU模拟出两个逻辑GPU进行多GPU训练 gpus = tf.config.experimental.list_physical_devices...('GPU') if gpus: # 设置两个逻辑GPU模拟多GPU训练 try: tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration...validation_data = ds_test,epochs = 10) MirroredStrategy过程简介： 训练开始前，该策略在所有 N 个计算设备上均各复制一份完整的模型； 每次训练传入一个批次的数据时...，将数据分成 N 份，分别传入 N 个计算设备（即数据并行）； N 个计算设备使用本地变量（镜像变量）分别计算自己所获得的部分数据的梯度； 使用分布式计算的 All-reduce 操作，在计算设备间高效交换梯度数据并进行求和
所以很多客户选择在 Kubernetes 中使用 GPU 运行 AI 计算任务。 Kubernetes 提供 device plugin 机制，可以让节点发现和上报设备资源，供 Pod 使用。...随着 AI 业务的不断精进，客户已不再仅满足于“能使用 Kubernetes GPU 资源”。...对 GPU 成本的关注，对 GPU 资源的整体把控，对 GPU 不同后端的精准使用，都成为了客户能用好 GPU 算力的前提条件。...Elastic GPU CRD 我们定义了三种全新的 Kubernetes CRD，用于代表 GPU 资源的不同抽象： ElasticGPU：ElasticGPU 是集群中一个实际可使用的 GPU 资源...，可以是一块本地 GPU 物理卡、一个 GPU 切片资源（ GPU 算力 / 显存 的组合）、一个远端 GPU 设备。
查看机器 GPU 的信息： nvidia-smi 持续更新查看： nvidia-smi -l 其他方式如下： import os # 使用GPU0 和 GPU1 os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES...'] = '0, 1' # 通过 allow_soft_placement 参数自动将无法放在 GPU 上的操作放回 CPU gpuConfig = tf.ConfigProto(allow_soft_placement...=True) # 限制一个进程使用 60% 的显存 gpuConfig.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.6 # 运行时需要多少再给多少...gpuConfig.gpu_options.allow_growth = True with tf.Session(config=gpuConfig) as sess: pass
TensorFlow默认会占用设备上所有的GPU以及每个GPU的所有显存；如果指定了某块GPU,也会默认一次性占用该GPU的所有显存。...import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2" # 指定只是用第三块GPU 2 系统环境变量中指定GPU # 只使用第2块GPU，在demo_code.py...，机器上的第二块GPU变成”/gpu:0“，不过在运行时所有的/gpu:0的运算将被放到第二块GPU上 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python demo_code.py #只使用第一块...GPU和第二块GPU CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python demo_code.py 3 动态分配GPU显存 # allow_soft_placement=True 没有GPU...config = tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True) # 以下代码会占用所有可使用的GPU的40%显存
这是个很严峻的问题，每次跑代码，内存就炸了，gpu还没开始用呢，看一些博客上是这样说的： 方法一： import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"#...这里的数字代表第几块显卡 查看有几块显卡及显卡的使用情况可以用命令 nvidia-smi 但是，我试了一下，不太ok。...方法二： 卸载cpu版本的tensorflow，重新安装gpu版本的 好不容易装上的，如果可以用其他的方法，那么我还是想试一下的。...方法三： 正在探讨中，找到了再补充在这个博客中 还有一个很有意思的是，你怎么知道你的某个环境用的是cpu还是gpu： 我引用一下，原文出自https://blog.csdn.net/weixin_37251044.../job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU
我们的实验硬件环境配置为：GPU计算型GN7|GN7.5XLARGE80(配置一颗NVIDIA T4),80内存。操作系统为 Windows Server 2019 数据数据中心版 64位 中文版。...腾讯云的GPU产品计算型GN7，使用在gpu上的效果不错，代码运行速率高，基本上各项功能都非常好，所以我觉得非常适合来做这项工作。...首先确定预测日，将预测日的日期特征、气象特征输入数据库，在对数据预处理后基于GMM聚类的日负荷场景进行划分，分为正常日与节假日，判断该预测日属于哪类日负荷场景后，进入相应的模型进行预测，然后再利用一个for...总之，gpu效能很不错。
单GPU训练，多GPU训练) 本篇我们介绍使用GPU训练模型。...如果要使用多个GPU训练模型，也非常简单。只需要在将模型设置为数据并行风格模型。则模型移动到GPU上之后，会在每一个GPU上拷贝一个副本，并把数据平分到各个GPU上进行训练。核心代码如下。...CPU和GPU作一个矩阵乘法，并比较其计算效率。...CPU和GPU训练一个线性回归模型的效率 1，使用CPU # 准备数据 n = 1000000 #样本数量 X = 10*torch.rand([n,2])-5.0 #torch.rand是均匀分布...如果在单GPU的机器上跑，也能跑通，但是实际上使用的是单个GPU。
我们只使用一个div，仅采用css实现饼状图。...--b：边框厚度的值 --c：边框的主体颜色 本文使用的是简写的变量，在生产环境中，为了达到可读性，我们应该使用--p -> --percentage， --b -> --border-thickness...aspect-ratio: 1; 保证 div 是正方形，当然你也可以使用 height: var(--w) 达到效果。...看文字也许有些难懂，结合下面的插图理解下： 添加动画 到现在为止，我们实现的是一个静止的饼状图。我们接下来为它加上动效。...PS：当然，如果你做内部系统的话，完全不用担心支持的问题，请规范你的团队对浏览器的使用。 【完】
公众号后台回复关键词：gpu，获取B站视频演示教程。 一，注册Kaggle 在国内使用邮箱注册kaggle时会遇到一个人机验证的步骤，可以通过翻墙访问外网的方式完成，但比较麻烦。...推荐使用FireFox浏览器，下载Header Editor进行解决，无需翻墙相对简单。...【点击kaggle主页面左上角+, 选择notebook】 2，开启GPU开关。【点击展开notebook右上角 |GPU 】 3，查看GPU信息。...【NoteBook中使用 nvidia-smi查看】 !...四，CPU训练代码 约14s一个Epoch import torch from torch import nn from torch.utils.data import Dataset,DataLoader
zh-v2.d2l.ai/ 课程论坛讨论：https://discuss.d2l.ai/c/16Pytorch 论坛： https://discuss.pytorch.org/ 首先为大家贴上关于gpu...使用的课程链接：https://www.bilibili.com/video/BV1z5411c7C1?...spm_id_from=333.999.0.0 因为前面李沐的课程安装的时候，使用的是cpu版本的pytorch，所以即使你的电脑有独立GPU的时候，也并不能调用GPU进行计算。...查询你的GPU版本以及python相关包的版本 查询GPU型号和CUDA版本 zilangch/CSDN：conda换源+查看cuda版本+anaconda一步安装torch和cuda 为GPU安装合理的驱动...你也还是可以继续参考这个链接：Win10+NVIDIA GeForce MX150: CUDA9+cuDnn+TensorFlow-GPU的安装教程 安装GPU版本的pytorch和torchvision
设备代码（Device Code）：在GPU上执行的部份，使用 NVIDIA NVCC 编译器来编译。大致可以认为 CUDA C工作对象是GPU及GPU上内存（也叫设备内存）。...由示例代码可以知道，只要调用了 cuda 函数把模型移动到 GPU 之上，我们就可以使用 CUDA global 核函数在GPU上进行并行运算。...最后，有一个 fallback 方法，用户可以使用它为某个key对应的所有运算符定义同一个处理程序。...进行前向操作，假设只有一个operator，就是 op1，使用 device='GPU' 这个 dispatch key 去 Dispatcher 查找。...进行损失函数运算，假设只有一个 operator，就是 op2，此时损失函数的参数都在GPU之上，所以使用 device= 'GPU' 这个 dispatch key 去 Dispatcher 查找。
系统已经安装好GPU驱动，CUDA，这里使用腾讯云自动安装驱动来安装GPU驱动和CUDA 2....nvidia-docker2 是一个较早的解决方案，它包括 nvidia-docker 插件和 nvidia-container-runtime，nvidia-docker2 通过修改 Docker 的默认运行时为...nvidia-container-toolkit 是一个更新的解决方案，是 nvidia-docker2 的替代品，提供了更为现代和灵活的方式来在 Docker 容器中使用 NVIDIA GPU。...使用 nvidia-container-toolkit 时，不需要使用特殊的命令来启动容器。...相反，可以直接使用标准的 docker 命令，并通过 --gpus 标志来指定 GPU 访问，例如 docker run --gpus all ...。
详见《用GPU加速Keras模型——Colab免费GPU使用攻略》 https://zhuanlan.zhihu.com/p/68509398 本篇我们介绍使用单GPU训练模型的方法，后面两篇分别介绍使用多...GPU和使用TPU训练模型的方法。...但如果是在公司或者学校实验室的服务器环境，存在多个GPU和多个使用者时，为了不让单个同学的任务占用全部GPU资源导致其他同学无法使用（tensorflow默认获取全部GPU的全部内存资源权限，但实际上只使用一个...使用量 gpus = tf.config.list_physical_devices("GPU") if gpus: gpu0 = gpus[0] #如果有多个GPU，仅使用第0个GPU...tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu0, True) #设置GPU显存用量按需使用 # 或者也可以设置GPU显存为固定使用量(例如：4G)
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