由于某些原因GPU版的TensorFlow运行起来会出现一些问题,比如内存溢出等情况.此时我们可以用CPU和系统内存来运行我们的程序. 代码如下: import osos.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"将以上三行代码放入程序首部即可.--------------------- 作者:MarT

基本概念 cpu亲和性(affinity) CPU的亲和性, 就是进程要在指定的 CPU 上尽量长时间地运行而不被迁移到其他处理器,也称为CPU关联性:再简单的点的描述就将指定的进程或线程绑定到相应的cpu上:在多核运行的机器上,每个CPU本身自己会有缓存,缓存着进程使用的信息,而进程可能会被OS调度到其他CPU上,如此,CPU cache命中率就低了,当绑定CPU后,程序就会一直在指定的cpu跑,不会由操作系统调度到其他CPU上,性能有一定的提高. 软亲和性(affinity) 就是进程要在指

TensorFlow指定GPU/CPU进行训练和输出devices信息 1.在tensorflow代码中指定GPU/CPU进行训练 with tf.device('/gpu:0'): .... with tf.device('/gpu:1'): ... with tf.device('/cpu:0'): ... 2.输出devices的信息 在指定devices的时候往往不知道具体的设备信息,这时可用下面的代码查看对应的信息 进入Python环境 from tensorflow.python.c

一个程序指定到单独一个CPU上运行会比不指定CPU运行时快.这中间主要有两个原因:1)CPU切换时损耗的性能.2)Intel的自动降频技术和windows的机制冲突:windows有一个功能是平衡负载,可以将一个线程在不同时间分配到不同CPU,从而使得每一个CPU不“过累”.然而,Inter又有一个技术叫做SpeedStep,当一个CPU没有满负荷运行时自动降频从而达到节能减排的目的.这两个功能实际是冲突的:一个程序被分配到多个CPU协同工作->每个CPU都不是满载->每个CPU都会降频-&g

3月23日(周日)下午16:30左右,博客园主站负载均衡中的2台Web服务器CPU玩起了爬楼梯的游戏(见上图),一直爬到了接近100%.发现这个状况后,我们立即将这2台阿里云临时磁盘云服务器从负载均衡中摘下来,挂上1台云盘云服务器,恢复了正常. 由于曾经多次遇到过阿里云云服务器CPU问题,现在对阿里云云服务器产生了一种偏见,只要出现CPU问题,就会首先怀疑云服务器的问题.而这次出现问题时,换上云盘云服务器立即恢复正常,我们就坚定地认为临时磁盘云服务器存在某种问题.于是,我们提交了工单,向阿里云客

今天下午有段时间访问园子感觉不如以前那么快的流畅,上Web服务器一看,果然,负载均衡中的1台云服务器CPU跑高. 上图中红色曲线表示的是CPU占用率.正常情况下,CPU占用率一般在40%以下. 这台云服务器是2台主力Web服务器(承担了80%以上的访问量)中的1台,8核CPU/8G内存,用的是阿里云的临时磁盘云服务器,之前一直表现出色,今天怎么突然CPU跑高呢?难道临时磁盘云服务器的CPU也有问题?向阿里云提交工单,得到的反馈是云服务器所在的物理机表现良好. 为了尽快解决问题,我们在负载均衡中新

原帖地址:https://www.cnblogs.com/lvdongjie/p/4476766.html 一个程序指定到单独一个CPU上运行会比不指定CPU运行时快.这中间主要有两个原因:1)CPU切换时损耗的性能.2)Intel的自动降频技术和windows的机制冲突:windows有一个功能是平衡负载,可以将一个线程在不同时间分配到不同CPU,从而使得每一个CPU不“过累”.然而,Inter又有一个技术叫做SpeedStep,当一个CPU没有满负荷运行时自动降频从而达到节能减排的目的.这两

前言 代码都是由 CPU 跑起来的,我们代码写的好与坏就决定了 CPU 的执行效率,特别是在编写计算密集型的程序,更要注重 CPU 的执行效率,否则将会大大影响系统性能. CPU 内部嵌入了 CPU Cache(高速缓存),它的存储容量很小,但是离 CPU 核心很近,所以缓存的读写速度是极快的,那么如果 CPU 运算时,直接从 CPU Cache 读取数据,而不是从内存的话,运算速度就会很快. 但是,大多数人不知道 CPU Cache 的运行机制,以至于不知道如何才能够写出能够配合 CPU Ca

机器学习和深度学习真是新生代的宠儿,我也被安排来搞这个了,这下是真的从0开始了.看了几天ppt,想跑跑代码试试,装个环境. 都说tensorflow很火很好用,反正我什么也不懂,准备把这些框架一个一个试试,抹泪. 第一步:先安装了python 3.6.3 安装过程中,选勾安装pip 第二步:安装tensorflow 选择tensorflow的安装目录,打开命令cmd,直接在当前路径下:pip install tensorflow ,这样就开始下载并且自动安装了. 下载相关的包: 下载完成后会自动

为了提升CPU计算速度的.若你有支持cuda的GPU,则可以忽略这个问题,因为安装SSE4.1, SSE4.2, AVX, AVX2, FMA, 仅仅提升CPU的运算速度(大概有3倍). 解决方法: 忽视警告,并屏蔽警告 开头输入如下: import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' 2.进 tensorflow 官网,从源码安装.

tensorflow在训练时默认占用所有GPU的显存. 可以通过以下方式解决该问题: 1.在构造tf.Session()时候通过传递tf.GPUOptions作为可选配置参数的一部分来显式地指定需要分配的显存比例,如下所示: # 假如有12GB的显存并使用其中的4GB: gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=0.333) sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_opt

请你新建一个叫“virus.bat”的批处理文件,里面填写上如下三段命令: Echo "welcom to the aqjava's world"Tree /fCall virus.bat 保存并退出,然后点击 "vircus.bat" 文件,哈哈,你的电脑一直在刷屏了.并且CPU飙到了 100% 了哦!不过放心,该“小病毒”没有任何危害的. 请你用 Ctrl+C 结束掉该“病毒”. 只是命令的一个小小的玩法啦,希望大家喜欢.

观察发现4核CPU,只有第1个核心(CPU#0)非常忙,其他都处于idle状态. 不了解Linux是如何调度的,但目前显然有优化的余地.除了处理正常任务,CPU#0还需要处理每秒网卡中断.因此,若能将CPU#0分担的任务摊派到其他CPU核心上,可以预见,系统的处理能力将有更大的提升. 两个名词 SMP (Symmetrical Multi-Processing):指在一个计算机上汇集了一组处理器(多CPU),各CPU之间共享内存子系统以及总线结构.SMP意为对称多处理系统,内有许多紧耦合多处理器

新电脑配环境又出了问题. 先是装了最新版anaconda,python3.7的版本.——2019.10.21 然后conda install TensorFlow,conda install keras,都没问题.然后开始训练出现问题,内存持续增长,调用 gc 变量全 del 掉也没用,内存就一直爬高到溢出,程序崩掉. 找了一圈说可能是版本问题,python3.7不支持TensorFlow,不过这个问题应该太古老了,现在都是支持的.不过既然原来的电脑没问题,现在的电脑因为3.7有问题,那还是换回

#禁用gpu版本TensorFlow,因为CUDA号码从0开始,这里直接让CUDA使用-1的GPU,自然就无法使用gpu了. 代码前面加入: import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1"    import tensorflow as tfEnvironment Variable Syntax    ResultsCUDA_VISIBLE_DEVICES=1    Only device 1 will be see

参考:http://www.cnblogs.com/wenqiang/p/6049978.html 最近的工作中对性能的要求比较高,下面简单做一下总结: 一.什么是cpu亲和性(affinity) CPU的亲和性, 就是进程要在指定的 CPU 上尽量长时间地运行而不被迁移到其他处理器,也称为CPU关联性:再简单的点的描述就将制定的进程或线程绑定到相应的cpu上:在多核运行的机器上,每个CPU本身自己会有缓存,缓存着进程使用的信息,而进程可能会被OS调度到其他CPU上,如此,CPU cache命中

Linux环境下的UIO(Userspace I/O) UIO 用户空间下驱动程序的支持机制.DPDK使用UIO机制使网卡驱动程序运行在用户态,并采用轮询和零拷贝方式从网卡收取报文,提高收发报文的性能. Linux系统中一般的驱动设备都是运行在内核空间,而在用户空间用应用程序调用即可,而UIO则是将驱动的很少一部分运行在内核空间,而在用户空间实现驱动的绝大多数功能.使用UIO可以避免设备的驱动程序需要随着内核的更新而更新的问题. 编译UIO sudo /sbin/modprobe uio CPU

将进程与cpu绑定,最直观的好处就是减少cpu之间的cache同步和切换,提高了cpu cache的命中率,提高代码的效率.从cpu架构上,NUMA拥有独立的本地内存,节点之间可以通过互换模块做连接和信息交互,因此每个CPU可以访问整个系统的内存,但是访问远地内存访问效率大大降低,绑定cpu操作对此类系统运行速度会有较大提升,UMA架构下,多cpu通过系统总线访问存储模块.不难看出,NUMA使用cpu绑定时,每个核心可以更专注地处理一件事情,资源体系被充分使用,减少了同步的损耗. 简单地说,CP

在跑的时候可以让加些选项: with tf.Session(config=tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True, log_device_placement=True)): 其中allow_soft_placement能让tensorflow遇到无法用GPU跑的数据时,自动切换成CPU进行. log_device_placement则记录一些日志.

TensorFlow指定CPU和GPU方法 TensorFlow 支持 CPU 和 GPU.它也支持分布式计算.可以在一个或多个计算机系统的多个设备上使用 TensorFlow. TensorFlow 将支持的 CPU 设备命名为"/device:CPU:0"(或"/cpu:0"),第 i 个 GPU 设备命名为"/device:GPU:I"(或"/gpu:I"). 如前所述,GPU 比 CPU 要快得多,因为它们有许多小的内