随着市面上越来越多三方APP的出现，某些手机厂商也开始对这些APP进行了安装限制或者运行限制，或者三方APP自身的版本过低，无法被特定的系统版本所支持。...今天我将要模拟实现一个“由于APP自身版本过低、导致无法在当前的系统版本上运行”的功能效果。...实现思路如下： 要获得APP的目标运行版本，也要知道系统的编译版本 通过版本比较，在进入该APP时，给用户做出“不支持运行”的提示 用户确认提示后，直接退出该APP 关键点是 targetSdkVersion..." + version + "，低于手机当前的版本，不支持运行！")...我们注意到程序中使用的是 getApplicationInfo().targetSdkVersion，说明这个变量是 ApplicationInfo.java 的成员变量，这个值是在安装APK的过程中、
系统初始化环境 Linux：Ubuntu 18.04.1 Mem：20G CPU：Intel Xeon Sliver 4110(2.1 GHz) 4核 GPU：Tesla P4 1颗 深度学习环境配置...conda install tensorflow-gpu 2.利用代码测试检查Tensorflow是否安装成功，正确输出即安装成功。...pip install paramiko 之后，重启spyder，即可。 此时，就可以让spyder连接到服务器了！可以欢快地查看变量了。...，会输出乱码 【问题原因】 cmd默认的编码是gbk（代码页：936），而python console 里面的编码是utf-8（代码页：65001），由于编码不一致，所以输出时会出现乱码 【解决办法】...2.如何正常退出screen? 在screen中输入exit指令即可。 3.当screen状态为Attached时，如何重新登入该screen？
贴一段Caffe的介绍： Caffe一个清晰而高效的深度学习框架，其作者是博士毕业于UC Berkeley的 贾扬清，目前在Google工作。...Caffe是纯粹的C++/CUDA架构，支持命令行、Python和MATLAB接口；可以在CPU和GPU直接无缝切换： Caffe的优势 上手快：模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给出。...Caffe与cuDNN结合使用，测试AlexNet模型，在K40上处理每张图片只需要1.17ms. 模块化：方便扩展到新的任务和设置上。 可以使用Caffe提供的各层类型来定义自己的模型。...开放性：公开的代码和参考模型用于再现。 社区好：可以通过BSD-2参与开发与讨论。 就这样吧，自己去网上找一堆堆的，不是我们这次的重点，跳过。。。。。...嫌麻烦的话，你也可以在ubuntu软件中心搜索spyder安装也可以。
节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。...它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。...04 启动IDE 因为是在Anaconda中安装的TensorFlow，推荐使用Anaconda自带的IDE：Spyder。...spyder3 再右下角的console中输入： import tensorflow as tf 如果系统没有报错，则可以正常使用IDE，可以运行上图中的MNIST程序验证。...解决方法如下： 1、关闭spyder，在已经激活的tensorflow环境中输入： conda install spyder 重新安装spyder，可能这个过程比较慢，涉及的包特别多，下载速度堪忧。
在上一篇文章Anaconda配置CPU、GPU通用的tensorflow中，我们详细介绍了CPU、GPU通用的新版tensorflow库的配置方法；本文就在这一篇文章的基础之上，继续介绍如果希望让GPU...这里需要注意，tensorflow库在2.11及以上的版本中，都取消了对Windows平台的GPU支持（我试了一下，就算装了WSL也不行）；而在撰写本文时，用的是2.6.2版本的tensorflow库，...其中，如果大家的电脑上是没有GPU，或者就不需要用GPU加以计算，那就不用管这个问题，直接开始编写、运行机器学习的代码就好了；但是对于电脑中有GPU并且也希望让GPU加入运算的用户而言，就需要加以进一步的配置工作...随后，我们即可配置CUDA与cuDNN；其中CUDA是NVIDIA为其生产的GPU所研发的一种并行计算架构，而cuDNN则是NVIDIA专门为深度神经网络运行而提供的一个加速库。...如果大家是在一个新的虚拟环境中配置的上述内容，就可以按照文章Anaconda虚拟环境安装Python库与Spyder提到的方法，安装一个Spyder软件，方便后续代码的撰写。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 笔者之前在学习TensorFlow，也在自己的笔记本上完成了安装，在PyCharm中进行学习。...但是最近为了使用python的科学计算环境，我把之前的环境卸载了，并用Anaconda重新安装了TensorFlow，由于自己的笔记本已经很旧了，显卡不行，所以这里介绍一下cpu版本的安装方法和自己遇到的一些坑...（4）安装cpu版本的TensorFlow pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow 注：这里没有介绍GPU版本的安装方法，GPU版本需要安装...sess = tf.Session() print(sess.run(hello)) 运行结果： 3.其他问题 或许到这里我们并没有满足，我们在Anaconda自带的ipython 和Spyder...环境，并运行Spyder，等一会儿后会启动Spyder IDE，import tensorflow 同样成功: 注意：一定要启动tensorflow 环境下的Spyder才可以import tensorflow
如果您关注我的博客，您可能已经注意到，很多注意力都集中在如何学习编程上（尤其是在Python中）。 我还写了有关集成开发环境（IDE）的文章。 实际上，在学习如何编码时，IDE可能非常有用。...在本文中，我将讨论两个IDE，即 PyCharm和Spyder 。 第二个是Spyder，是我的最爱，也是我（仍）在实验室中使用的那个。...如果您陷入困境，并且不确定如何使用某些函数或方法，则可以在Spyder IDE的一部分中键入对象并打印出文档字符串。 我认为它可以非常方便。...实际上，如果您正在运行Ubuntu，则只需添加一个PPA（请参阅此处 ，了解如何以这种方式安装PyCharm）并使用您喜欢的软件包管理器安装PyCharm。...实际上，在运行Windows 10的实验室中，我已经使用Spyder安装了Python（x，y）和代码，但是在家里我倾向于用PyCharm编写（除非当我进行数据分析和可视化时，然后使用Jupyter笔记本
笔者之前在学习TensorFlow，也在自己的笔记本上完成了安装，在PyCharm中进行学习。...但是最近为了使用python的科学计算环境，我把之前的环境卸载了，并用Anaconda重新安装了TensorFlow，由于自己的笔记本已经很旧了，显卡不行，所以这里介绍一下cpu版本的安装方法和自己遇到的一些坑...tensorflow 注：这里没有介绍GPU版本的安装方法，GPU版本需要安装cuda8+cudnn5，如需要的请搜索其他博文。...同样，在Anaconda Prompt中启动tensorflow环境，并运行Spyder，等一会儿后会启动Spyder IDE，import tensorflow 同样成功: ? ?...注意：一定要启动tensorflow 环境下的Spyder才可以import tensorflow，不要去开始菜单运行Spyder，在那里是无法运行的，如： ?
硬件清单 之前，我在AWS亚马逊云服务上的花费是每月70美元（约480元人民币）。按照使用两年计算，我给这套系统的总预算是1700美元（约11650元）。 ?...安装Ubuntu 大部分深度学习框架都工作在Linux环境中，所以我选择安装Ubuntu。一个2GB容量的U盘就能搞定安装，如何制作？...深度学习堆栈 为了展开深度学习，我们需要如下软件来使用GPU： GPU驱动：让操作系统和显卡可以对话 CUDA：能让GPU运行通用目的代码 CuDNN：CUDA之上的神经网络加速库 深度学习框架：TensorFlow...CPU的表现比GPU慢9倍。有趣的是，i5 7500比亚马逊的虚拟CPU快2.3倍。 VGG微调 为Kaggle猫狗识别竞赛而微调一个VGG网络。...使用相同的batch在CPU上运行这个模型不可行，所以我们在GPU上微调了390个batch，在CPU上是10个batch。
硬件清单 之前，我在AWS亚马逊云服务上的花费是每月70美元（约480元人民币）。按照使用两年计算，我给这套系统的总预算是1700美元（约11650元）。 GPU 肯定得买Nvidia，没有其他选择。...安装Ubuntu 大部分深度学习框架都工作在Linux环境中，所以我选择安装Ubuntu。一个2GB容量的U盘就能搞定安装，如何制作？...安装好CUDA之后，下面的代码能把CUDA添加到PATH变量： 现在可以检验一下CUDA装好没有，运行如下代码即可： 删除CUDA或GPU驱动，可以参考如下代码： 安装CuDNN 我用的是CuDNN 5.1...CPU的表现比GPU慢9倍。有趣的是，i5 7500比亚马逊的虚拟CPU快2.3倍。 VGG微调 为Kaggle猫狗识别竞赛而微调一个VGG网络。...使用相同的batch在CPU上运行这个模型不可行，所以我们在GPU上微调了390个batch，在CPU上是10个batch。
SSD：我记得多年前买到第一部 Macbook Air 时，是如何惊叹于它的固态硬盘速度的。让我高兴的事，与此同时，叫做 NVMe 的新一代固态硬盘上市了。...最终杠杆会放下把 CPU 固定住。 ? 我在安装 CPU 时获得了帮助 但我进行这一步的时候很困难，一旦 CPU 放在了位置上，杠杆却无法下降。我其实是让一个更懂硬件的朋友通过视频通话指导我完成的。...这时候我打开了电脑，以确保它能工作。让我兴奋的是，它正常启动了！ 安装 GPU ? GTX 1080 Ti 放入主板 终于，GPU 毫不费力的就滑了进去。14 个引脚提供的电能让它运行了起来。...，我们需要一系列技术来开发利用我们的 GPU: GPU 驱动程序—操作系统与显卡的交互手段 CUDA—允许我们在 GPU 上运行通用代码 CuDNN—在 CUDA 之上提供常规的深度神经网络程序 深度学习框架...在 GPU 上运行相同批次（batches）数量的模型不太可行。所以我们在 GPU 上运行 390 批次（1 epoch），在 CPU 上运行 10 个批次。
百度谷歌过后，基本解决方案都是集中在重启kernel和安装notebook这两种，其中让安装notebook的简直就是瞎搞，根本经不起验证（没安装notebook能进得了网页？），可以直接忽略。...重启kernel还是不行，发现问题跟别人的不太一样，图中的红圈部分，事实是notebook根本没连上python服务，如何调试得了？ 折腾过后，一直还是没连上，有点心凉。...It will restart automatically” 在jupyter notebook 或者spyder上运行tensorflow的代码时（主要是代码 包含CNN），如果软件安装有问题，会出现...\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v8.0\lib\include\x64 再次运行jupyter notebook 或者spyder的CNN...提示：在jupyter notebook上一次只能运行一个文件，如果运行多个文件会出现错误，即使叉掉已运行的文件也没用，需要回到如下界面点击shutdown 来关掉正在运行的文件。
wsl的功能就是可以让你在windows上使用linux系统。可以让我这种习惯命令行的人在windows下开发也不难受。...到目前为止WSL2在WIN11上的开发一切顺利~ WIN11到底好不好用 刚拿到这个笔记本时是WIN10，也没有升级WIN11的想法，不过因为在win10中使用WSL2比较麻烦，而WIN11自带wsl2...于是在日亚上淘了个3080的显卡坞，7300+800的税，等了一个月终于到了。 首先这不是真正的桌面版RTX3080。这是rtx3070桌面版ga104核心的满血版。多了一些cuda核心而已。...不过我买这个主要是看重其16G的显存，真的很适合炼丹啊~ 看大石头的评测，这个3080显卡坞在和幻13极限双烤开增强模式，GPU可以跑到150w温度82度，CPU可以跑到45W温度95度，说实话这温度有点高...），但其实我是想让这个挂灯照到我的屏幕上的（因为墨水屏不发光嘛），但是我正常使用挂灯（明基这个）就照不到屏幕，这个确实不错，毕竟屏幕挂灯本应该不照屏幕以防反光。
租借的机器将通过浏览器使用Jupyter Notebook ——一个网络应用程序，允许共享和编辑文档与实时代码。 Keras可以在GPU上运行cuDNN —— 深层神经网络GPU加速库。...这种方法比典型的CPU快得多，因为它被设计用于并行计算。我建议你看看几个CNN基准，比较不同的GPU和CPU上最流行的神经网络的运行时间。...我将向您手把手介绍如何通过预先准备的Amazon Machine Image（AMI）设置这样的深度学习环境。...当然，你选择更好的情况下你支付得会更多。 但是你正在创建你的第一个实例，所以你不需要用最好的类型，不是么？ 只需选择t2.micro，它就是一个测试实例。 它不会让你大失血。...按照说明，更改私钥的权限并将示例键入终端（或使用PuTTY连接）。 在-i参数插入私钥的路径而不是'root'键入'ubuntu'。
不知道你是否有过这样的经历，在github上看到一个有趣的开源项目，把代码下载下来，按照项目上的说明编译运行，结果发现怎么也不能成功。...或者反过来，你开发了一个不错的项目，丢到github，并把编译步骤尽可能详细的写了出来，然而还是有一堆开发者发布issue，说代码编译运行存在问题。...或者执行如下命令： source ~/.bashrc NVIDIA持久守护进程 这一步骤做的事情我并不是十分理解，作用大体上是即使没有客户端连接到GPU，持久守护程序也会保持GPU初始化，并保持CUDA...cpu 10000 上面的命令是CPU版本的，运行完之后，将命令中的cpu参数修改为gpu，再运行一次。...在我的机器上，结果分别为： CPU: ('Time taken:', '0:00:15.342611') GPU: ('Time taken:', '0:00:02.957479') 也许你会觉得就十几秒的差距
在本文中我将展示如何将Jetson Nano开发板连接到Kubernetes集群以作为一个GPU节点。...在成功将节点连接到集群后，我还将展示如何在Jetson Nano上使用GPU运行简单的TensorFlow 2训练会话。 K3s还是K8s？...默认情况下，当用户在Jetson Nano上运行容器时，运行方式与其他硬件设备相同，你不能从容器中访问GPU，至少在没有黑客攻击的情况下不能。...多亏如此，我们使用的是nvidia-docker设置的docker，而不是containerd。...你将能够在Kubernetes上运行任何为Jetson Nano设计的GPU容器，这可以简化你的开发和测试。
如今的数据集都数百上千 GB，在数据清洗和预处理时 要写多进程的 Python 代码 来榨干 CPU 的每一个线程获得加速。...再分享一下我自己在写视觉代码的感受吧 由于我自己 写 CV 代码离不开强大的 Qt console for IPython 受不了远程编辑对网络的依赖和延迟 所以 一直用 Anaconda 自带的 Spyder...甚至，我还写了一些字符串处理工具，直接在IPython 内使用, 以弥补 Spyder 作为 IDE 的不足。...虽然这样传代码比较麻烦, 但开发, 调试起来会方便很多。 之前在实验室一直是本地 GPU 环境调试 比较方便。实习后, 旷厂不提供本地 GPU。...只要在代码开头 import boxx.ylth 大多数只基于 GPU 的 torch 代码, 可以不经更改 直接在 CPU 上运行和调试。
我为自己的服务器选了两块这种显卡，因为我在预算里为它们预留了空间，这样我就能用其中一块显卡训练模型，让另一个用户在第二块卡上训练其模型。...在高端 CPU 上，如果你的服务器中有 4 个显卡，那么你就有足够的 pcie 插槽。...存储：256GB Samsung SSD & 2TB HDD 我把 Ubuntu、我的所有库、我在 SSD 上正在使用的数据集以及手里的其它所有数据都存在 2TB 的机械硬盘上。...这样我们就可以在本地运行我们的设备，与服务器同时测试，以便训练。如果不想这样，在-L 之前把所有东西输入进去即可。在下一节我会解释如何更改运行 jupyter notebooks 的端口。...这样就可以在服务器和本地同时运行你的笔记本，也可以在你使用笔记本时让多个用户使用他们自己的笔记本。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...Tensorflow详细安装步骤及PyCharm配置 Tensorflow是谷歌开源的深度学习框架，分为两个版本，GPU和CPU，主要的区别在于计算速度，GPU版本要比CPU计算速度更快，适用于处理大量复杂的数据...此时，可能会出现tensorflow一直装不上的情况，解决方法如下： 在添加interpreter时选择第二个选项，并配置正确的路径，返回就可以看到已经装好的tensorflow。...配置好后新建一个.py文件，输入测试代码，运行成功。...可能出现的问题： SEE警告 每次在运行tensorflow程序时会出现类似的SEE警告，这是因为tensorflow没有以源码的形式安装，如果不想每次都出现这个警告，处理方法： 在代码中加入下面两句
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