用如下代码可检测tensorflow的能使用设备情况：from tensorflow.python.client import device_libprint(device_lib.list_local_devices...于是检查下tensorflow的版本情况：pip3 list各应用版本为：tensorflow 1.10.1tensorflow-gpu 1.9.0原来我升级了tensorflow...版本，忘记了升级tensorflow-gpu版本，现在两个版本有代差，而tensorflow默认选择版本高的CPU版本来计算了。...--upgrade tensorflow-gpu再次检测可用设备情况，结果如下：2018-09-04 10:51:22.996654: I tensorflow/core/common_runtime...04 10:51:23.190105: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1097] Created TensorFlow device
的构造函数中，我们通过指定入参count的值，来设置需要调用多少次countDown()方法才会释放对当前线程的阻塞。...图片三、await()方法源码解析从上面的演示示例中，我们已经看到，通过在主线程中调用countDownLatch.await()方法，使得主线程进入阻塞状态，那么其内部是如何实现的呢？...在其方法内，只有一行代码，即，调用sync的acquireSharedInterruptibly(1)方法，此处需要额外说明一下，这个sync其实是继承了AQS类的实例对象，所以，它同时也具备了AQS的所有功能...，它内部逻辑非常简单，就是执行了两个步骤：步骤1，调用LockSupport.park方法对当前线程进行阻塞；步骤2，解除阻塞后，如果发生了interrupt，则返回true；否则返回false；代码如下所示...方法首先开启了无限for循环，然后进行了一系列的判断，对于当前AQS队列的情况，上面已经通过图的方式表现了，为了便于大家回忆，我又把它粘贴到了doReleaseShared()方法源码的下面，此时h不等于
三、await()方法源码解析 从上面的演示示例中，我们已经看到，通过在主线程中调用countDownLatch.await()方法，使得主线程进入阻塞状态，那么其内部是如何实现的呢？...在其方法内，只有一行代码，即，调用sync的acquireSharedInterruptibly(1)方法，此处需要额外说明一下，这个sync其实是继承了AQS类的实例对象，所以，它同时也具备了AQS的所有功能...，它内部逻辑非常简单，就是执行了两个步骤：步骤1，调用LockSupport.park方法对当前线程进行阻塞；步骤2，解除阻塞后，如果发生了interrupt，则返回true；否则返回false；代码如下所示...方法的逻辑，继续执行主线程剩下的逻辑代码了。...方法首先开启了无限for循环，然后进行了一系列的判断，对于当前AQS队列的情况，上面已经通过图的方式表现了，为了便于大家回忆，我又把它粘贴到了doReleaseShared()方法源码的下面，此时h不等于
它解决了 HTTP/0.9 没有解决的问题，例如： 引入了明确的版本号 定义了请求头、响应头，这让请求中能够附件传输很多的元数据，这些头都是基础，不再赘述 支持了多种数据类型，例如图片、音频、视频 引入了状态码...HTTP/1.1 1997年1月，HTTP/1.1 发布，这也是在 HTTP/2.0 出来之前最为主流的版本，我们来看看它解决了什么问题就知道 HTTP/1.0 存在的缺陷了。...但管线化技术解决了这个问题吗？解决了一部分，没有完全解决。采用管线化技术，请求虽然发出去了，但它是有序的， 所以在等待响应时，这一批里有响应迟迟没有回来，后续的请求仍然要等待。...这样一来，一旦攻击成功，后续的通信中间人都能够通过前面步骤拿到的随机密钥进行解密，然后篡改，再加密传给服务器。 那该如何解决这个问题呢？...加了个 CA 就能够解决这个问题吗？ 当然不是。 客户端还会对 CA 证书进行校验，以此来保证： CA 机构值得信赖 服务器的公钥真实有效 否则仍然会面临中间人攻击的风险。
1.开发者工具上的缓存： 清除缓存是我们开发者经常做的一个操作，我们需要在判断客户端在缺少缓存数据的情况下做出相应的处理 1.png 2.数据缓存： 数据缓存指的就是我们存在storage里面的缓存数据...3.png （想了解更多行业小程序解决方案么？...当然我们还可以再做一些体验上的优化，例如在发请求前，可能我们会在界面上显示一个Loading提示用户在加载中，但是并没有解决这个延迟渲染的现象，这个时候我们可以利用本地缓存来提前渲染界面。...因此一般在对数据实时性/一致性要求不高的页面采用这个方法来做提前渲染，用以优化小程序体验。 （想了解更多行业小程序解决方案么？...点击链接查看https://market.cloud.tencent.com/stores/1251619298） 三、小程序如何清理缓存： 可以尝试直接删除小程序，达到缓存清理的目的。
前言 有一期的恶意文件检测模型训练好了，因此需要进行测试，关于恶意文件检测的内容，可以回看博主之前写的博文： 【AI】浅析恶意文件静态检测及部分问题解决思路 【AI】恶意文件静态检测模型检验及小结 因为样本在某台机子上...，又恰逢有其他模型在训练，因此 GPU 资源被占满了，不过测试这个模型的话，CPU 也绰绰有余了，当我准备使用 CPU 训练时，却遇到了问题； 分析 1、model.to(device) 不会影响 torch.load...这个问题很显而易见，就是 GPU 的内存溢出了，但是按我的思路，用的应该是 CPU 啊，所以我怀疑是 torch.load() 这个函数出了问题，查询了一番资料后，发现是要这样使用的 state_dict...后记 以上就是 【问题解决】解决如何在 CPU 上加载多 GPU 训练的模型 的全部内容了，希望对大家有所帮助！...上篇精讲：【问题解决】解决 Docker 二次重启 MySQL 8 遇到的一些问题 我是 ，期待你的关注； 创作不易，请多多支持； 系列专栏：问题解决 AI
机器之心报道 编辑：杜伟 你还在用 TensorFlow 吗？ 提到 TensorFlow，机器学习圈的人肯定很熟悉，它一直是最流行的开源深度学习框架之一。...这位作者的经历得到了众多网友的附和，有人表示 TensorFlow 已经「死了」，就连谷歌工程师都要用 JAX 替代 TensorFlow。...TensorFlow 到底怎么了？ 无独有偶，今日推特上也有人对 TensorFlow 发出了质疑：谷歌在 TensorFlow 上出了什么问题？...他不确定 TensorFlow 出了什么问题，作为早期框架之一，已经进行很多工作来解决问题。...他认为问题是随着深度学习领域快速发展，谷歌不得不扩展 TensorFlow 并添加各种补丁，这才导致它如此混乱。
在这里，我想分享在生产中使用PyTorch最常见的5个错误。考虑过使用CPU吗？使用多线程？使用更多的GPU内存？这些坑我们都踩过。...错误 #1 — 在推理模式下保存动态图 如果你以前使用过TensorFlow，那么你可能知道TensorFlow和PyTorch之间的关键区别 —— 静态图和动态图。...当你从头开始构建模型时，它很有用，但当你想重用SOTA的模型时，它就不太有用了。一个更全局性的解决方案将是在前向传播的时候在上下文中使用torch.no_grad。...也许有人会想“如果我用5个CPU来代替1个GPU可以吗？”。所有试过的人都知道这是一个死胡同。是的，你可以为CPU优化一个模型，但是最终它还是会比GPU慢。相信我，我强烈建议忘记这个想法。...这是一个显而易见的解决方案，但是很少有人真正使用它，因为大多数时候对象都是一个一个地处理的，而且在流程上设置这样的流可能有点困难。别担心，你会成功的！
在使用After Effects的时候是否和小编一样遇到了After Effects报警 最后日志消息是: GPU Sniffer 10 正在生成崩溃日志,可能需要几分钟的时间...的问题？如图： 如何解决呢？一起随小编看看教程吧！...找到资源库/Application support/Adobe/Common/Plug-ins/7.0/MediaCore/路径，将红框里的多余文件全部删除，如图： 操作完成后，此路径如下图所示即可：...（没有任何多余的文件） 是不是超级简单，赶紧去试试吧！
问题就是TensoFlow的性能到底如何，我看过网上几个评测，是不是像以前别人测试中的那样慢的离谱，不管CPU还是GPU跟Torch比都慢不少，评比原文，更有测试评论说TensoFlow比convnetjs...这些评测是很旧的了，新版的TensorFlow没有这个问题。TensorFlow目前可能在全连接的MLP上稍微慢一点，但是后续XLA会解决这个问题。...不知道有没有针对传统零售行业的实际案例，比如销售预测的案例。 用深度学习可以做销售预测模型，只要它可以转为一个分类预测的问题。 13 . 使用TensorFlow的产品有哪些？有比较有代表性的吗？...这个问题应该先看看NLP（自然语言处理）相关的内容，TensorFlow是实现你算法的工具。但是前提是你得知道应该使用什么算法。 5 . TensorFlow对于分布式GPU支持吗？...XGBoost主要是做gradientboosting这一块，最近也有人贡献了代码使它能够的GPU上跑，可以做一做实验比较一下。
所以，对于TensorFlow我最欣赏的一点就是，机器学习社区的所有人都能意识到这点，他们愿意去尝试它，而且之中有许多人使用它来编写有用的东西。解决问题有更多的思路，更多的经验可供借鉴！...不过你仍然需要弄清楚如何分解并解决问题，这也很有趣，不是吗？ 分布式资源训练（比如云）。在v0.8版本中，已经支持了分布式训练。 支持队列，在运算图上进行数据加载和预处理等操作。...对我来说，针对我构建用于解决困难问题的新框架和模型，要保持心理语境已经是相当繁重的任务了，因此对模型有一个完全不同的表示非常有用；TensorBoard的图形可视化工具在这里非常有用。...你可以使用类似于下面的代码片段来设定每个线程可用GPU内存的上限，但是如果在一台机器上有多个GPU，我们还不知道用什么方式控制每个GPU的分配。...我们感谢所有的谷歌开发者为实现良好抽象（例如队列中的流式数据）而付出的努力。 开放工具最好的地方就是，社区人员为解决一个问题实现了一个非常聪明的技巧或创新方式。
在弄清楚如何解决这个问题的道路上，我们还面临很多挑战。今年年初我在斯坦福的规模化机器学习会议（Scaled ML）的演讲中有一些关于这个问题的资料，从PPT第80页开始（背景资料从62页开始）。...我们知道强化学习等弱监督方法，但效率很低，而且需要大量数据，很难扩展到更复杂的问题上。 为了解决这个问题，我们需要提出更好的探索策略和积极的学习方法，来在保持训练可管理性的同时，获取相关信息。...也有人要求Google Brain团队谈谈用深度学习解决问题过程中遇到的失败或者痛点，如果是大规模监督学习就更好了。...我们把TensorFlow看作推进机器学习边界，把机器学习带给所有人的工具，这个圈子里的研究和想法在进步，TensorFlow也在。 ? 你们会支持ONNX吗？ 有人提到这个问题。...* Jeff Dean有点傲娇的回答了这个问题： 几天前他们在博客上宣布的时候，我们知道了它。我觉得如果有重大用途，TensorFlow开源社区会实现支持。
问题 Redis 的并发竞争问题是什么？如何解决这个问题？了解 Redis 事务的 CAS 方案吗？...分析 这个也是线上非常常见的一个问题，就是多客户端同时并发写一个 key，可能本来应该先到的数据后到了，导致数据版本错了；或者是多客户端同时获取一个 key，修改值之后再写回去，只要顺序错了，数据就错了...而且 Redis 自己就有天然解决这个问题的 CAS 类的乐观锁方案。 某个时刻，多个系统实例都去更新某个 key。可以基于 zookeeper 实现分布式锁。...你要写入缓存的数据，都是从 mysql 里查出来的，都得写入 mysql 中，写入 mysql 中的时候必须保存一个时间戳，从 mysql 查出来的时候，时间戳也查出来。...每次要写之前，先判断一下当前这个 value 的时间戳是否比缓存里的 value 的时间戳要新。如果是的话，那么可以写，否则，就不能用旧的数据覆盖新的数据。
面试官心理分析 这个也是线上非常常见的一个问题，就是多客户端同时并发写一个 key，可能本来应该先到的数据后到了，导致数据版本错了；或者是多客户端同时获取一个 key，修改值之后再写回去，只要顺序错了，...而且 redis 自己就有天然解决这个问题的 CAS 类的乐观锁方案。 面试题剖析 某个时刻，多个系统实例都去更新某个 key。可以基于 zookeeper 实现分布式锁。...你要写入缓存的数据，都是从 mysql 里查出来的，都得写入 mysql 中，写入 mysql 中的时候必须保存一个时间戳，从 mysql 查出来的时候，时间戳也查出来。...每次要写之前，先判断一下当前这个 value 的时间戳是否比缓存里的 value 的时间戳要新。如果是的话，那么可以写，否则，就不能用旧的数据覆盖新的数据。
tb，team building，团建 第一个阶段，一般tb主席会提前一周问一下团队里的每个人，说，大家伙，下周六我们去滑雪+烧烤，去吗？...这个时候tb主席开始等待每个人的回答，如果所有人都说ok，那么就可以决定一起去这次tb。如果这个阶段里，任何一个人回答说，我有事不去了，那么tb主席就会取消这次活动。...如果要玩儿，那么基于spring + JTA就可以搞定，自己随便搜个demo看看就知道了。 这个方案，我们很少用，一般来说某个系统内部如果出现跨多个库的这么一个操作，是不合规的。...比如说我们，一般来说跟钱相关的，跟钱打交道的，支付、交易相关的场景，我们会用TCC，严格严格保证分布式事务要么全部成功，要么全部自动回滚，严格保证资金的正确性，在资金上出现问题 比较适合的场景：这个就是除非你是真的一致性要求太高...事务失败了，但是A会不断重发消息，直到B那边成功为止 这个方案说实话最大的问题就在于严重依赖于数据库的消息表来管理事务啥的？？？
我最初是希望它能在当时使用深度学习的一小群人中引起一些轰动，那是在2015年3月（做深度学习的可能有几千人），但当时没有人知道深度学习能在接下来的几年里变得如此热门。...Francois Chollet：TensorFlow是一个非常强大的框架，但是它长期以来一直受到可用性问题的困扰，特别是它是一个庞大的、有时令人困惑的API。...TensorFlow 2在很大程度上解决了这些问题。TensorFlow 2改进的核心是两件事：eager execution和Keras API。...如果你的资源有限，那么不要把时间花在担心GPU上，而是担心你是否在处理正确的问题，是否在提出正确的问题。 问：你一直是“AI伦理”的倡导者。你能分享一些在构建“AI产品”时必须注意的方面吗?...在实践中，典型的博士项目不是那样的。 问：在我们结束之前，对于那些对如何开启深度学习感到不知所措的初学者，你有什么建议吗?
就这样和PyTorch“炼丹”时的OOM报错说拜拜。 灵感来自TensorFlow的静态/懒惰评估 下面就来说说koila背后的工作原理。...koila的灵感来自TensorFlow的静态/懒惰评估（static/lazy evaluation）。 它通过构建图，并仅在必要时运行访问所有相关信息，来确定模型真正需要多少资源。...而只需计算临时变量的shape就能计算各变量的内存使用情况；而知道了在前向传递中使用了多少内存，koila也就能自动选择最佳batch size了。...你又会问了，PyTorch Lightning的batch size搜索功能不是也可以解决这个问题吗？ 是的，它也可以。...而koila灵活又轻量，只需一行代码就能解决问题，非常“大快人心”有没有。 不过目前，koila还不适用于分布式数据的并行训练方法（DDP），未来才会支持多GPU。
我最初是希望它能在当时使用深度学习的一小群人中引起一些轰动，那是在2015年3月（做深度学习的可能有几千人），但当时没有人知道深度学习能在接下来的几年里变得如此热门。...Francois Chollet：TensorFlow是一个非常强大的框架，但是它长期以来一直受到可用性问题的困扰，特别是它是一个庞大的、有时令人困惑的API。...TensorFlow 2在很大程度上解决了这些问题。TensorFlow 2改进的核心是两件事：eager execution和Keras API。...如果你的资源有限，那么不要把时间花在担心GPU上，而是担心你是否在处理正确的问题，是否在提出正确的问题。 问：你一直是“AI伦理”的倡导者。...问：在我们结束之前，对于那些对如何开启深度学习感到不知所措的初学者，你有什么建议吗François Chollet：10年后，你能买到一本教科书，上面会可以很好地总结2010年到2020年期间AI的进展
领先一步：使用NVIDIA Jetson Orin Nano开发套件常见问题 （续） 问：我能用Windows机器给Jetson Orin NANO刷机么？ 答：请注意，此文本无法提供适当的结果。...我听说有一些高级用户使用WSL2，但您需要知道如何正确设置USB并安装回环功能。我强烈建议您选择双系统引导方式。 问：如何在Jetson Orin NANO上使用CAN Bus?...只支持5.x+（L4T R34.x+） 问：Jetson Orin Nano和Orin NX模块上有Micro-SD卡槽吗？ 答：只有Orin Nano开发套件版本的模块上有Micro-SD卡槽。...答: 默认的BSP不支持此功能。但是你可以自己实现相应的驱动程序。 问：有人知道如何 在 Jetson Orin Nano 安装支持 CUDA 的 tensorflow 以使用 GPU 吗？...答:Jetson平台使用集成GPU，因此无法使用设计用于通过PCIe连接的独立GPU的网页驱动程序。Orin的GPU驱动程序包含在Jetson BSP（如r35.3）中。
对于CPU： pip install tensorflow 对于启用CUDA的GPU卡： pip install tensorflow-gpu 通过以下综合教程了解如何使用TensorFlow建立神经网络模型...Dense(10, activation='softmax')(x) model = Model(inputs=inputs, outputs=predictions) Keras有多种架构，如下所述，用于解决各种各样的问题...可以使用PyTorch处理各种来自深度学习的挑战，包括： 影像（检测、分类等） 文本(NLP) 增强学习 想知道如何在机器上安装PyTorch，请稍等片刻。...它为C、Python、MATLAB等接口以及传统的命令行提供了坚实的支持。 通过Caffe Model Zoo框架可访问用于解决深度学习问题的预训练网络、模型和权重。...它使用称为ND4J的张量库，提供了处理n维数组（也称为张量）的能力。该框架还支持CPU和GPU。
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