在训练keras时,发现不使用GPU进行计算,而是采用CPU进行计算,导致计算速度很慢. 用如下代码可检测tensorflow的能使用设备情况: from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) 查看是否只有CPU可用,发现不是,有GPU可用,但是为什么GPU利用率极低并且只有一个GPU在使用,另一个GPU利用率为0, 发现在启动时有一行报错: Could not load

GPU占用率查看: 方法一:任务管理器 如图,GPU0和GPU1的占用率如下显示. 方法二:GPU-Z软件       下面两个GPU,上面是GPU0,下面是GPU1 sensors会话框里的GPU Load就是占用率 大家可以查看GPU0和GPU1的使用与否和使用率 方法三:终端查看 在运行中输入cmd,打开终端 输入cd C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI 回车 输入nvidia-smi 输出为 其中GPU下的0和1 指不同GPU,Memory

默认开启Tensorflow的session之后,就会占用几乎所有的显存,进行如下设置即可: 指定GPU编号: import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" 或者在脚本或者命令行中指定 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 指定GPU使用的是按需分配的: config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth=True sess 

1.使用epoll的ET模式: 2.开启reuseport方法: Linux 最新SO_REUSEPORT特性:http://www.mamicode.com/info-detail-2201958.html 3.增加backlog队列大小. 浅谈socket的backlog参数:https://www.cnblogs.com/qiumingcheng/p/9492962.html

使用以下命令查看: ps -aux | sort -k4,4n ps auxw --sort=rss ps auxw --sort=%cpu linux 下的ps命令 %CPU 进程的cpu占用率 %MEM 进程的内存占用率 VSZ 进程所使用的虚存的大小 RSS 进程使用的驻留集大小或者是实际内存的大小 TTY 与进程关联的终端(tty) STAT 检查的状态:进程状态使用字符表示的,如R(running正在运行或准备运行).S(sleeping睡眠).I(idle空闲).Z (僵死).D(不

linux top命令中各cpu占用率含义 [尊重原创文章摘自:http://www.iteye.com/topic/1137848]0.3% us 用户空间占用CPU百分比 1.0% sy 内核空间占用CPU百分比 0.0% ni 用户进程空间内改变过优先级的进程占用CPU百分比 98.7% id 空闲CPU百分比 0.0% wa 等待输入输出的CPU时间百分比 0.0% hi 硬中断 0.0% si 软中断 ==========================================

SQL Server是如何使用内存 最大的开销一般是用于数据缓存,如果内存足够,它会把用过的数据和觉得你会用到的数据统统扔到内存中,直到内存不足的时候,才把命中率低的数据给清掉.所以一般我们在看statistics io的时候,看到的physics read都是0.其次就是查询的开销,一般地说,hash join是会带来比较大的内存开销的,而merge join和nested loop的开销比较小,还有排序和中间表.游标也是会有比较大的开销.最后我们来看查询的开销,这个开销显然是越低越好,因为我

https://help.aliyun.com/knowledge_detail/41225.html?spm=5176.7841174.2.2.ifP9Sc 注意:本文相关配置及说明已在 CentOS 6.5 64 位操作系统中进行过测试.其它类型及版本操作系统配置可能有所差异,具体情况请参阅相应操作系统官方文档. 如果云服务器 ECS Linux 系统的 CPU 持续跑高,则会对系统稳定性和业务运行造成影响.本文对 CPU 占用率较高问题的排查分析做简要说明. CPU 负载查看方法 使用 v

让CPU占用率曲线听你指挥 写一个程序,让用于来决定Windows任务管理器(Task Manager)的CPU占用率.程序越精简越好,计算机语言不限.例如,可以实现下面三种情况: CPU的占用率固定在50%,为一条直线: CPU的占用率为一条直线,但是具体占用率由命令行参数决定(参数范围1~100): CPU的占用率状态是一个正弦曲线. [解法一] 简单的解法 一个空的for循环for(int i=0;i<n;i++); 写成汇编代码后进行分析: loop: mov dx i ;将i置入dx寄

一.安装cuda 具体安装过程见我的另一篇博客,ubuntu16.04下安装配置深度学习环境 二.安装tensorflow 1.具体安装过程官网其实写的比较详细,总结一下的话可以分为两种:安装release版本和源码编译安装.因为源码编译安装比较繁琐,且需要安装谷歌自己的编译器bazel,所以我选择安装编译好的. 2.我写这篇博客的时候tensorflow更新到了1.4.0,安装编译好的一定看版本,因为每个版本依赖的底层库是不一样的. 1.4.0版本安装之前需要安装CUDA-8,cuDNN v6

原文:https://blog.csdn.net/ydyang1126/article/details/72820349 linux top命令中各cpu占用率含义 0 性能监控介绍 1 确定应用类型 2 确定基准线统计 0 安装监控工具 0 CPU 介绍 1 上下文切换 2 运行队列 3 CPU 利用率 0 CPU 性能监控 1 vmstat 工具的使用 2 案例学习持续的CPU 利用率 3 案例学习超负荷调度 4 mpstat 工具的使用 5 案例学习 未充分使用的处理量 6 结论 linu

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/36189155 <strong><span style="font-size:48px;color:#ff0000;">问题:</span></strong>写一个程序,让用户来决定Windows任务管理器(Task Manager)的CPU占用率. 假设机器是多CPU,上面的程序会出现什么结果?怎样在多个CPU时显示相同的状态?比如.在双核的

Linux内核是一名了不起的马戏表演者,它在进程和系统资源间小心地玩着杂耍,并保持系统的能够正常运转. 同时,内核也很公正:它将资源公平地分配给各个进程. 但是,如果你需要给一个重要进程提高优先级时,该怎么做呢? 或者是,如何降低一个进程的优先级? 又或者,如何限制一组进程所使用的资源呢? 答案是需要由用户来为内核指定进程的优先级 大部分进程启动时的优先级是相同的,因此Linux内核会公平地进行调度. 如果想让一个CPU密集型的进程运行在较低优先级,那么你就得事先配置好调度器. 下面介绍3种控制

限制进程CPU占用率的问题,给出了一个shell脚本代码如下: renice +10 `ps aux | awk '{ if ($3 > 0.8 && id -u $1 > 500) print $2}'` 其中用到ps获取进程信息,其实 ps中%CPU一列的意义是进程实际占有CPU时间和它存活时间的比值,这个值能反应进程对CPU的消耗,但不能准确反应进程所占CPU时间占整个系统CPU的百分比. 而top输出中的%CPU这一列正是进程所占CPU时间占整个系统CPU的百分比,用于

1.在编写程序对数据处理的时候我们经常会使用到list和map集合,有些时候我们存到集合里的数据只是暂时性的,在验证完或者使用完之后尽量对list或者map清空,及list.clear()后者map.clear(), 这样我们可以大大减轻服务器内存被占用率,特别是处理数据量比较大的验证以及过滤的时候,对于程序的性能以及运行速度都是影响很大的. 2.程序中我们经常会遇见把数据存到excel中然后经过中间件进入数据库中,这样的数据需要经过一系列的验证到最后只是把正确的数据保存到数据库中,错误的直接过

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,

浅析 Pycharm  内存.cpu 占用率 本机配置参数: ------------------------------------------ Windows 10 专业版   X64 ------------------------------------------- SSD : 250+G  2.40GHz ------------------------------------------- 内存:8G ----------------------------------------

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,

背景:有时需要单看某个进程的CPU及占用情况,有时需要看整体进程的一个占用情况.一. linux ps命令,查看某进程cpu和内存占用率情况[root@test vhost]# ps auxUSER       PID  %CPU    %MEM    VSZ   RSS TTY      STAT    START   TIME COMMAND解释:linux 下的ps命令USER 进程运行用户PID    进程编号%CPU 进程的cpu占用率%MEM 进程的内存占用率VSZ 进程所使用的虚存

直接上一个工作中碰到的问题,另外一个系统开启多线程调用我这边的接口,然后我这边会开启多线程批量查询第三方接口并且返回给调用方.使用的是两三年前别人遗留下来的方法,放到线上后发现确实是可以正常取到结果,但是一旦调用,CPU占用就直接100%(部署环境是win server服务器).因此查看了下相关的老代码并使用JProfiler查看发现是在某个while循环的时候有问题.具体项目代码就不贴了,类似于下面这段代码. while(flag) { //your code; } 这里的flag可能是tru