0.前言 这篇文章是最近学习pytorch的一点经验总结，整体来说是备忘录性质的随笔。 1.GPU利用率过低（2020年7月20日） 问题描述： 跑数据时发现GPU利用率几乎为0，CPU占用倒是很高，一度怀疑是CUDA没配置好。然而做了profile之后发现大多数时间都用在了读取数据上。 读取数据是 ...
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2020-07-22 21:04:03
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训练环境与步骤参考链接： https://www.cnblogs.com/hayley111/p/12918678.html 问题一：使用GTX2080的显卡，在batch_size只有8的情况下，训练速度只有2-3秒每步。 另开窗口使用如下指令查看GPU占用情况，指令如下： nvidia-smi ...
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2020-07-20 22:25:21
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ubuntu16.04 编译opencv CUDA, CUDNN gpu加速
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2020-07-20 17:20:16
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虽然我已经安装了GPU版的pytorch，但是只能使用CPU的。 安装的pytorch版本pytorch1.5.1-py36-cu102-cudn70 执行： >>> import torch >>> import torchvision >>> torch.cuda.is_available() ...
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2020-07-18 13:33:18
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先设置环境 parser = argparse.ArgumentParser()parser.add_argument('--gpu',type=str,default='7')opt=parser.parse_args()print(opt)os.environ["CUDA_VISIBLE_DEV ...
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2020-07-17 13:40:24
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背景 目前 机器学习平台 后端采用k8s架构进行GPU和CPU资源的调度和容器编排。总所周知，k8s的后端核心存储使用etcd进行metadata持久化存储。机器学习平台采取[External etcd topology](http://way.xiaojukeji.com/article/Exte ...
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2020-07-15 23:14:34
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1. 注意：由于iOS的限制，当应用程序在后台时，无法使用GPU。如果您的应用需要在应用程序后台运行时运行神经网络，则无法使用此库。在这种情况下，使用Core ML或TF Lite是更好的选择。或者，如果Core ML或TensorFlow不是合适的解决方案，我可以将您的模型转换为使用高度优化的CP ...
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2020-07-15 15:12:22
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with tf.device("gpu:1"): 该语句用来指派特定的CPU或GPU执行操作； 变量是为了维护图执行过程中的状态信息；当训练模型时，用变量来存储和更新参数，变量包含张量存放于内存的缓冲区，建模时需要被明确的初始化，模型训练后它们必须被存储到磁盘中；模型训练和分析时变量可被加载；变量的 ...
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2020-07-14 21:48:34
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编辑推荐 浅入深地讲解Keras与TensorFlow深度学习类神经网络使用实际的数据集配合范例程序代码介绍各种深度学习算法，并示范如何进行数据预处理、训练数据、建立模型和预测结果 内容简介 本书提供安装、上机操作指南，同时辅以大量范例程序介绍TensorFlow Keras深度学习方面的知识。本书 ...
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2020-07-14 10:37:34
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闲话 机器学习终于开坑了！！ 机器学习当然要tensorflow+gpu啦（可我没有/(ㄒoㄒ)/~~） 学学基础tensorflow+cpu应该也可以吧 之前是直接看吴恩达的视频，那些算法原理懂了个大概，结果发现根本就无法实现...也无法理解 tf 里面那些函数的作用（后来发现是tensorflo ...
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2020-07-12 12:20:43
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