TLDR:我在回调中设置了一个标志,它的值在主循环中不会改变。
不幸的是,由于原始代码相当大,所以我不得不编写一个简化的代码版本,但简单地说,下面是我面临的问题:
try
try
exchangeBus.OnTradeEvent.AddHandler(tradeEventHandler)
exchangeBus.OnOrderEvent.AddHandler(orderEventHandler)
let mutable keepGoing = true
while keepGoing do
le
使用Tensorflow CIFAR CNN demonstration,我验证了我的TF是否正确地使用了我的图形处理器。TF使用图形处理器运行model.fit(),它在HWiNFO64中看到了大约50%的使用率。但是,如果我随后将此单元格添加到notebook中,该notebook使用模型来预测测试集中图像的标签: import numpy as np
for img in test_images:
prediction = model.predict(np.expand_dims(img, axis=0)) # Here
print(class_names[np.arg
我正在使用opengl (实现sph算法)在流体模拟器上工作。我尝试过很多方法来运行我的模拟器,首先我使用了octree,之后使用了hashmap,现在我尝试使用Z顺序,为此,我需要根据它们的索引对我的粒子排序。
我很难理解的是,如果我有一个推力::排序需要15毫秒,如果我有两个推力::排序需要17毫秒。
为了得到更多的澄清,我正在用opengl做我的模拟器(我所有的缓冲区都是使用opengl创建的),我使用cuda互操作来对缓冲区进行排序,而推力是使用cuda的。
这就是我得到缓冲区并“链接”到库达的部分。
//I use this if to do the registerBuffer o
这是在一些代码上运行CUDA分析器(nvprof)的日志文件,这些代码混合了推力、cublas和curand。第一个是我编写的内核,所以没有问题。但是我不知道如何解释第二行到第五行,这占用了大量的运行时间。
> Time(%) Time Calls Avg Min Max Name % s ms ms ms
>
> 28.12 6.82 24,543.00 0.28 0.01 0.64 dev_update_dW1(doub....)
> 23.