目录: 介绍 记录设备状态 手动分配状态 允许GPU内存增长 在多GPU系统是使用单个GPU 使用多个 GPU 一.介绍 在一个典型的系统中,有多个计算设备.在 TensorFlow 中支持的设备类型包括 CPU 和 GPU.他们用字符串来表达,例如: "/cpu:0": 机器的 CPU "/device:GPU:0": 机器的 GPU 如果你只有一个 "/device:GPU:1": 机器的第二个 GPU 如果 TensorFlow 操作同时有…

Intel 2018架构日详解:新CPU&新GPU齐公布 牙膏时代有望明年结束 北京时间12月12日晚,Intel在圣克拉拉举办了架构日活动.在五个小时的演讲中,Intel揭开了2021年CPU架构路线图.下一代核心显卡.图形业务的未来.全新3D封装技术,甚至部分2019年处理器新架构的面纱. 访问购买页面: 英特尔旗舰店 姗姗来迟的消费级CPU路线图 近一段时间以来,业界一直非常期待看到Intel未来的架构路线图,但自Skylake以来却一直处于犹抱琵琶半遮面的状态.最近几个月Intel简单公…

Win10 TensorFlow(gpu)安装详解 写在前面:TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统.从去年十一月开源至今一年多一点的时间里,该项目已经收获了40000+的star和18000+的fork,…

Win10 TensorFlow(gpu)安装详解 写在前面:TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,其命名来源于本身的运行原理.Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow为张量从图象的一端流动到另一端计算过程.TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统.从去年十一月开源至今一年多一点的时间里,该项目已经收获了40000+的star和18000+的fork,…

GPU虚拟化技术详解 GPU英文名称为Graphic Processing Unit,GPU中文全称为计算机图形处理器,1999年由NVIDIA公司提出. 一.GPU概述 GPU这一概念也是相对于计算机系统中的CPU而言的,由于人们对图形的需求越来越大,尤其是在家用系统和游戏发烧友,而传统的CPU不能满足现状,因此需要提供一个专门处理图形的核心处理器. GPU作为硬件显卡的"心脏",地位等同于CPU在计算机系统中的作用.同时GPU也可以用来作为区分2D硬件显卡和3D硬件显卡的重要依据.…

一.setXfermode(Xfermode xfermode) Xfermode国外有大神称之为过渡模式,这种翻译比较贴切但恐怕不易理解,大家也可以直接称之为图像混合模式,因为所谓的“过渡”其实就是图像混合的一种,这个方法跟我们上面讲到的setColorFilter蛮相似的.查看API文档发现其果然有三个子类:AvoidXfermode, PixelXorXfermode和PorterDuffXfermode,这三个子类实现的功能要比setColorFilter的三个子类复杂得多. 二.Avo…

Chrome开发者工具详解(3)-Timeline面板 注: 这一篇主要讲解面板Timeline,参考了Google的相关文档,主要用于公司内部技术分享.. Timeline面板 Timeline面板是整个面板里面最复杂的一个面板,涉及的东西比较多.可以利用这个面板来记录和分析网页运行过程中的所有活动行为信息. 你可以充分利用这个面板来分析你的网页的程序性能问题. 概述 下图是从Google官方网站中介绍Timeline面板的图贴到这里,该面板主要包括4大块窗格(Pane): Controls…

2013款Mac Pro"神秘"主机详解 自2013年12月下旬新款Mac Pro在美国发布以来,经过一个月的等待终于在国内已到货,笔者亲自测试了这个号称"神秘"的工作站.首先强调一点,Mac Pro的主要用途定位是图形处理工作站,而不是办公上网娱乐的游戏机.所以在衡量这款机器性价比的时候应该在工作站这一领域去比较.如果你打算入手这款垃圾桶又怕被广告忽悠,可参考以下内容,对这款机器硬件配置做了深入介绍. 测试机器配置: 3.7GHz 四核 Intel Xeon E5…

[OpenGL4.0]GLSL-几何着色器详解和实例(GS:Geometry Shader) 一.什么是几何着色器(GS:Geometry Shader) Input Assembler(IA)从顶点缓冲区上的输入流中接收顶点数据,并且把数据项转换为规范的格式.vertex shader通常用来把顶点从模型空间变换到平面空间,vertex shader读取一个顶点,输出一个顶点.Pixel Shader读取单一pixel属性,输出包含颜色和Z信息的的片断.而geometry shader是Dir…

莱特币ltc在linux下的多种挖矿方案详解 4.0.1 Nvidia显卡Linux驱动Nvidia全部驱动:http://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cnNvidia GeForce®驱动:http://www.geforce.cn/driversNVidia CUDA http://developer.nvidia.com/cuda/cuda-downloads http://developer.nvidia.com/cuda/cuda-to…

一.概念与摘要 HTTPS (Secure Hypertext Transfer Protocol)安全超文本传输协议,是一个安全通信通道,它基于HTTP开发用于在客户计算机和服务器之间交换信息.它使用安全套接字层(SSL)进行信息交换,简单来说它是HTTP的安全版,是使用TLS/SSL加密的HTTP协议. HTTP协议采用明文传输信息,存在信息窃听.信息篡改和信息劫持的风险,而协议TLS/SSL具有身份验证.信息加密和完整性校验的功能,可以避免此类问题发生. TLS/SSL全称安全传输层协议T…

近几个月研读了不少RGBD-SLAM的相关论文,Whelan的Volume Fusion系列文章的效果确实不错,而且开源代码Kintinuous结构清晰,易于编译和运行,故把一些学习时自己的理解和经验写出来,供大家参考,同时希望各位批评指正. 研读之前已经发现有中文博客做了一些解析,我也受益不少.参见fuxingyin的blog:Kintinuous 解析 .不过有些地方已经不够详细,故此文重新进行解读.可能某些地方会重复. 本文是在自己阅读.整理.代码实践的基础上做的一些结果,希望对相关研究者…

CNN详解 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7450413.html 前言 这篇博客主要就是卷积神经网络(CNN)的历史.模块.特点和架构等等 1. CNN历史 CNN最早可以追溯到1968Hubel和Wiesel的论文,这篇论文讲述猫和猴的视觉皮层含有对视野的小区域单独反应的神经元,如果眼睛没有移动,则视觉刺激影响单个神经元的视觉空间区域被称为其感受野(Receptive Field).相邻细胞具有相似和重叠…

写在前面 OpenGL能做的事情太多了!很多程序也看起来很复杂.很多人感觉OpenGL晦涩难懂,原因大多是被OpenGL里面各种语句搞得头大,一会gen一下,一会bind一下,一会又active一下.搞到最后都不知道自己在干嘛,更有可能因为某一步的顺序错误导致最后渲染出错,又或者觉得记下这些操作的顺序是非常烦人的一件事.那么,OpenGL为什么会长成这个样子呢?这篇文章旨在通过一个最简单的OpenGL程序开始,让我们能够"看懂"它,"记住"这些操作顺序. 我们先来解…

adb的全称为Android Debug Bridge.是android司机经常用到的工具 . 你能在本篇文章中学到什么? adb基本指令 Shell AM&PM adb模拟用户事件 logcat日志 常用节点 远程ADB 常用命令集 一. 基本指令 进入指定设备 adb -s serialNumber shell 查看版本 adb version 查看日志 adb logcat 查看设备 adb devices 连接状态 adb get-state 启动ADB服务 adb start-serv…

Ren, Shaoqing, et al. “Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks.” Advances in Neural Information Processing Systems. 2015. 本文是继RCNN[1],fast RCNN[2]之后,目标检测界的领军人物Ross Girshick团队在2015年的又一力作.简单网络目标检测速度达到17fps,在PASCAL…

原文 ImageNet Classification with Deep ConvolutionalNeural Networks 下载地址:http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf 在这之前,关于AlexNet的讲解的博客已经有很多,我认为还是有必要自己亲自动手写一篇关于AlexNet相关的博客,从而巩固我的理解. 一  介绍 Alex…

原文:NeurIPS 2018 | 腾讯AI Lab详解3大热点:模型压缩.机器学习及最优化算法 导读 AI领域顶会NeurIPS正在加拿大蒙特利尔举办.本文针对实验室关注的几个研究热点,模型压缩.自动机器学习.机器学习与最优化算法,选取23篇会议上入选的重点论文进行分析解读,与大家分享.Enjoy! NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统进展大会)与ICML并称为神经计算和机器学习领域两大顶级学…

内容概览:                                     知识科普                                    优缺点总结 功能参数详解翻译: 控制台参数详解翻译 setting各项功能参数翻译详解: 基本设置(含外观,字体,标签栏等设置) 启动设置(含任务栏其他等) 特征 综合参数 宏设置 文本管理器 基础信息 知识科普: Pentest Box在2015年发布,具体月份不详.Pentest Box开源项目的创始人是Aditya Agrawa…

# begin build properties   # autogenerated by buildinfo.sh   #以下内容由脚本在编译时自动产生 ro.build.id=6.7.7_97      #build的标识,一般在编译时产生不必修改 ro.build.display.id=AtrICS-1.0   #显示的标识,可以任意修改,显示为手机信息的版本 ro.build.version.incremental=AtrICS-1.0  #版本的增加说明,一般不显示也没必要修改 ro.…

渲染到纹理(Render To Texture, RTT)详解 RTT是现在很多特效里面都会用到的一项很基本的技术,实现起来很简单,也很重要.但是让人不解的是网上搜索了半天只找到很少的文章说这个事儿,不知道是因为太简单还是因为这项技术已经出现很长时间了.总之我是在摸索这个东西的时候绕了不少弯子.现在把具体的实现方法写下来. 什么是纹理 熟悉DX的兄弟们都知道什么叫纹理了,这里简单介绍一下,先看看现实生活中的例子吧,其实纹理的例子比比皆是,比如地板,墙面都是纹理.在图形学中,纹理主要是为了增强场景…

转自:http://blog.csdn.net/Bruce_0712/article/details/63683264 CUDA之Dynamic Parallelism详解(一) 1. 循环的并行化: (1)循环固定 (2)内循环依赖于外循环 without dynamic parallelism with dynamic parallelism examples:   顶 0 踩 0 =======================================================…

Zynq7000术语详解,不懂啥是PL,PS,APU,SCU?那就进来看看吧     相信大家刚看到Zynq手册的时候,对着那么一大堆缩略语肯定是一头雾水,特转来一篇文章,为大家解惑 摘要:本文介绍与XILINX的EPP平台成员, ZYNQ芯片相关的缩写术语和含义.  与简单翻译术语不同,本文对每个缩写在本行业其他公司的展开含义也略作介绍, 避免混淆. 对术语的技术功能也作简单介绍. 8月份学校放暑假,  大学计划这边紧急的事不多, 因此通常是俺的充电和学习时间. 本月的学习任务嘛, 当然是ZY…

一.SaltStack介绍 1.1 saltstack简介: saltstack是基于python开发的一套C/S架构配置管理工具,它的底层使用ZeroMQ消息队列pub/sub方式通信,使用SSL证书签发的方式进行认证管理.ZeroMQ使SaltStack能快速在成千上万台机器上进行各种操作,之前已经介绍过了puppet mco的框架,比较类似.而且采用RSA Key方式确认身份,传输采用AES加密,使传输的安全性得到保障. saltstack是基于C/S架构的服务模式,服务器端叫做Maste…

Ren, Shaoqing, et al. “Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks.” Advances in Neural Information Processing Systems. 2015. http://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/51152614 本文是继RCNN[1],fast RCNN[2]之后,目…

Github-jcjohnson/torch-rnn代码详解 zoerywzhou@gmail.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouwan  2016-3-18 声明 1)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除. 2)本人才疏学浅,整理总结的时候难免出错,还望各位前辈不吝指正,谢谢. 请联系:zoerywzhou@gmail.com 或13813017783@163…

本文介绍多层感知机算法,特别是详细解读其代码实现,基于python theano,代码来自:Multilayer Perceptron,如果你想详细了解多层感知机算法,可以参考:UFLDL教程,或者参考本文第一部分的算法简介. 经详细注释的代码:放在我的github地址上,可下载. 一.多层感知机(MLP)原理简介 多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)也叫人工神经网络(ANN,Artificial Neural Network),除了输入输出层,它中间可以有多个隐层,…

论文笔记:Densely Connected Convolutional Networks(DenseNet模型详解) 2017年09月28日 11:58:49 阅读数:1814 [ 转载自http://www.yyliu.cn/post/7cabb4ff.html ] CVPR 2017上,清华大学的Zhuang Liu.康奈尔大学的Gao Huang和Kilian Q.Weinberger,以及Facebook研究员Laurens van der Maaten 所作论文Densely Con…

本文大多转载自 http://blog.csdn.net/guoyk1990/article/details/52909864,加入部分自己实战心得. 1.环境:windows 7\VS2013 2.caffe-windows准备 (1)下载官方caffe-windows并解压,将 .\windows\CommonSettings.props.example备份,并改名为CommonSettings.props.如图4所示: 图 4:修改后的CommonSettings.props文件 附带说明…

基于OpenCL的深度学习工具:AMD MLP及其使用详解 http://www.csdn.net/article/2015-08-05/2825390 发表于2015-08-05 16:33| 5921次阅读| 来源CSDN| 2 条评论| 作者AMD中国异构计算部 深度学习异构计算异构编程MLPopencl 摘要:本文介绍AMD深度学习团队开发的MLP学习工具软件的使用,为深度学习研究人员和开发商提供一个高性能.高易用性的深度学习的软硬件平台方案.AMD-MLP基于OpenCL,支持不同类型…