本机使用的 GPU 是 GeForce 840M,2G 显存,本机内存 8G. 试验时,使用 vgg 网络,调整 vgg 网络中的参数,使得使用对应的 batch_size 时不会提示内存溢出.使用的是 mnist 数据集,图片尺寸是28×28.结果如下: # batch_size = 1 # 参数总数:5946134 # batch_size = 32 # 参数总数:5262436 # batch_size = 64 # 参数总数:4770788 # batch_size = 100 # 参数

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

一.问题 使用deeplearning4j进行GPU训练时,可能会出现java.lang.UnsatisfiedLinkError: no jnicudnn in java.library.path错误. 二.错误 15:43:26.389 [main] INFO org.nd4j.linalg.api.ops.executioner.DefaultOpExecutioner - Backend used: [CUDA]; OS: [Windows 10] 15:43:26.390 [main]

一.使用top命令查看占用高资源的java项目的进程ID(pid): top 二.查看该进程中的线程所占用资源的情况:top -Hp pid 三.查看该线程对应的16进制:printf %x 11129 打印并保存该进程中堆栈的使用信息日志:jstack -l 11095 >> jstack.log  四.查看该进程中使用高资源的线程的具体信息日志:vim jstack.log 查找上一步的16进制的线程id:/2b79 定位到问题代码: 以上是测试所用(自己写的死循环) 实际排查时却并没有发

# 安装 2.7 环境conda create -n python2. python= conda activate python2. # 安装 1.1.0 gpu版本pip # 配置环境变量export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-8.0/lib64:/usr/local/cuda-8.0/ex

Shell----监控CPU/内存/负载高时的进程 1.编写脚本 vim cpu-warning.sh #!/bin/bash #监控系统cpu的情况脚本程序 #取当前空闲cpu百份比值(只取整数部分) [ ! -f /bin/sar ] && yum install sysstat -y &>/dev/null cpu_idle=`sar -u 1 5|awk 'END{print $NF}'|awk -F'.' '{print $1}'` #设置空闲cpu的告警值为20%

最近因项目需要,需要生成有0到99999999共1亿的不重复数,于是想着直接将这些数据生成为一个文件就可以了,代码如. private void generate(string savePath) { int begin = 1; int end = 99999999; Encoding encoding = Encoding.UTF8; FileStream destStream = new FileStream(savePath,FileMode.Create,FileAccess.Read

一.深度学习中常用的调节参数 本节为笔者上课笔记(CDA深度学习实战课程第一期) 1.学习率 步长的选择:你走的距离长短,越短当然不会错过,但是耗时间.步长的选择比较麻烦.步长越小,越容易得到局部最优化(到了比较大的山谷,就出不去了),而大了会全局最优 一般来说,前1000步,很大,0.1:到了后面,迭代次数增高,下降0.01,再多,然后再小一些. 2.权重 梯度消失的情况,就是当数值接近于正向∞,求导之后就更小的,约等于0,偏导为0 梯度爆炸,数值无限大 对于梯度消失现象:激活函数 Sigmo

公司最近使用ElasticSearch作为数据报表汇总引擎.上线三个月累计数据800万,但是今天突然大面积出现查询超时,上服务器查看服务运行情况,发现cpu使用率高达300% mem 使用率也到了90%,下面记录了整个排查问题的过程 1.首先查看elastic cpu和mem占用情况 //首先查看所有进程 # top //找到对应的elasticserch运行的PID,查看占用内存比较高的线程,Ctrl+c 退出 #top -Hp 12345 //为了下面方便调用API,将elasticsear

测试需要在Mac上装了个虚拟机,结果忘记限制资源了,直接崩溃重启过一次. 后面限制了一下资源,发现内存占用率还是特别高,其中最高的居然是Chrome相关的一个东西.这让我8G内存该如何是好. 于是查了一下,看到了这篇 文章 .作者提到可能是插件/Flash的原因,于是猜测可能是网页使用了flash的原因. 于是看了打开的网页,有一个是gitlab页面上预览PDF.于是看了一下网页的元素 如上图,也不太确定是否为flash的原因. 随后看到可以用Chrome的任务管理器,查看各个网页的资源占用情况

一.问题源起 从以下的异常堆栈可以看到是BLAS程序集初始化失败,可以看到是执行MatMul的时候发生的异常,基本可以断定可能数据集太大导致memory不够用了. 2021-08-10 16:38:04.917501: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:226] failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED 2021-08-10 16:38:04.960048

GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源. 问题1,有推荐的MGR运行最佳配置参考吗 在「3306π」社区广州站5月22日的分享会上,万里数据库CTO娄帅给出了他建议的配置参考,我们一起来看下: group_replication_single_primary_mode=ON log_error_verbosity=3 group_replication_bootstrap_group=OFF group_replication_transaction_size

1.报错:“db_lmdb.hpp:14] Check failed:mdb_status ==0(112 vs.0)磁盘空间不足.” 这问题是由于lmdb在windows下无法使用lmdb的库,所以要改成leveldb. 但是要注意:由于backend默认的是lmdb,所以你每一次用到生成的图片leveldb数据的时候,都要把“--backend=leveldb”带上.如转换图片格式时: 又如计算图像的均值时: 还有在.prototxt中 data_param { source: "./mys

  先验知识 静态变量存储在静态存储区,局部变量存储在动态存储区(栈),代码存放在代码区 寄存器,EBP指向栈底,ESP指向栈顶,EIP指向正在执行指令的下一条指令,三个寄存器中保存的都是地址,32位系统,地址为4个字节即dword 所有写在函数定义里面的语句都编译成指令(驱动CPU) 实验代码 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 #include <stdio.h> int fun(int a, int b); int m = 10; int main()

一.内存过高 1.内存过高一般有两种情况:内存溢出和内存泄漏 (1)内存溢出:程序分配的内存超出物理机的内存大小,导致无法继续分配内存,出现OOM报错 (2)内存泄漏:不再使用的对象一直占据着内存不释放,导致这块内存浪费掉,久而久之,内存泄漏的对象堆积起来,也会导致物理机的内存被耗尽,出现OOM报错 2.内存过高的检测办法:通常我们的Java服务器部署在Linux机器上面,可以通过jvm自带的命令进行一些检测 (1)查看对象的数目和占用内存大小 ①参数为Java程序的进程号,将结果导出到指定目录

一个典型的SGD过程中,一个epoch内的一批样本的平均梯度与梯度方差,在下图中得到了展示. 无论什么样的网络结构,无论是哪一层网络的梯度,大体上都遵循下面这样的规律: 高信号/噪音比一段时间之后,信号/噪音比逐渐降低,收敛速度减缓,梯度的方差增大,梯度均值减小. 噪音增加的作用及其必要性会在另一篇文章中阐述,这里仅讨论噪音的产生对于模型收敛速度能够产生怎样的影响. 首先定义模型收敛速度:训练后期,噪音梯度导致权重更新时,导致系统新增的熵 H(混乱度)对于SGD迭代次数 t 的导数. 对于第k层

如果我们需要优化kernel程序,我们必须知道一些GPU的底层知识,本文简单介绍一下GPU内存相关和线程调度知识,并且用一个小示例演示如何简单根据内存结构优化. 一.GPU总线寻址和合并内存访问 假设X指向一个32位整数数组的指针,数组首地址是0x00001232,那么一个线程需要访问第0个成员时是也许是如下访问的: ] 假设内存总线宽度是256位,内存访问时必须和总线宽度对齐,所以内存只能访问0x00000020,0x00000040这种地址(0x20=256位),如果要访问0x0000123

 openCV训练程序申请内存不足   在用OpenCV训练分类器(特别是训练Adaboost类型的分类器)的时候,当样本的数量特别大的时候,就会出现申请内存不够的情况,很早以前碰到过这样的情况,最近再训练的时候又出现了这样的情况,于是在网上找了一下解决方法. 首先给出我的配置吧,win7 64位 + vs2010 + opencv2.4.9,其实这个问题的产生应该只与系统有关系 本文的绝大部分是引用自博友lff0305的“使用LargeAddressAware压榨额外的用户态内存”,在此向其表

MySQL 5.6安装完之后,每过一段时间就会莫名其妙挂掉.而且还很难启动.非要重启服务器,才能拉起mysql. 后来分析是由于mysql启动后内存过高,跑一段时间就会由于内存不足而被杀死. 今天分析了这个问题,原因及结果如下. 我安装的版本是5.6.35.它默认占用内存达400多M,  而原来使用的5.0 只有30M. 最开始我尝试调整这些参数: innodb_buffer_pool_size = 64M key_buffer_size = 8M query_cache_size = 16M

一.CPU过高分析 1)使用TOP命令查看CPU.内存使用状态可以发现CPU占用主要分为两部分,一部分为系统内核空间占用CPU百分比,一部分为用户空间占用CPU百分比.其中CPU状态中标示id的为空闲CPU百分比.当空闲CPU百分比越低,说明CPU占用率越高. 2)目前针对Linux下java进程占用CPU高的分析手段主要为使用linux命令查出高CPU使用的进程,前分析其是由于进程原因还是系统原因,在分析出为进程消耗过高CPU后列出占用CPU高和占用时间最长的线程并使用jdk自带的jstack