在一个训练脚本中使用多个TPUv2设备？
在一个训练脚本中使用多个TPUv2设备可以大大加速深度学习模型的训练过程。TPU（Tensor Processing Unit）是谷歌开发的一种专用于机器学习工作负载的硬件加速器。下面是关于在训练脚本中使用多个TPUv2设备的完善且全面的答案：
概念： TPUv2（Tensor Processing Unit version 2）是谷歌云平台提供的一种专用硬件加速器，用于进行机器学习和深度学习模型的训练和推理。
分类： TPUv2设备属于专用硬件加速器，用于加速机器学习和深度学习模型的计算过程。
优势： 使用多个TPUv2设备可以显著提高深度学习模型的训练速度和效率。TPUv2设备具有高度并行的计算能力，可以同时处理大量的计算任务，提供更快的训练速度和更好的性能。
应用场景： 多个TPUv2设备常用于训练大规模的深度学习模型，特别是需要处理大量数据和复杂计算的任务。例如，图像分类、目标检测、自然语言处理等领域的深度学习任务可以受益于多个TPUv2设备的并行计算能力。
推荐的腾讯云相关产品： 腾讯云提供了一系列与TPUv2设备相关的产品和服务，用于支持多个TPUv2设备的训练和部署。以下是几个相关产品和它们的介绍链接地址：
- TPUv2实例：腾讯云提供了基于TPUv2硬件的弹性计算实例，可用于训练和推理深度学习模型。 链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cc2
- TensorFlow on Cloud TPU：腾讯云提供了针对TPUv2设备的TensorFlow云端支持，使用户能够轻松地在多个TPUv2设备上训练和部署模型。 链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cc2tensorflow
- TPUv2 SDK：腾讯云提供了用于开发和部署在TPUv2设备上运行的应用程序的软件开发工具包（SDK）。 链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cc2sdk
请注意，以上链接仅供参考，具体产品和服务的使用需根据实际需求和腾讯云平台的最新信息进行选择和操作。
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1回答
AWS救世主多项培训工作
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我们目前有一个运行在AWS上的系统，其中有几个单位有自己经过训练的机器学习模型工件(使用SKLearn训练脚本和SKLearn估计器)。
通过使用Sagemaker的多模型端点，我们能够在一个实例上托管所有这些单元。
我们面临的问题是，我们需要扩展这个系统，这样我们就可以为几十万个单元训练单个模型，然后在一个多模型端点上托管产生的模型工件。但是，Sagemaker对你可以并行训练的型号的数量有一个限制(我们的限制是30)。
除了分批培训我们的模型之外，有没有人知道如何在AWS Sagemaker中实现一个系统，这样，对于成千上万的单位，我们可以为每个单位提供一个单独的经过训练的模型工件？
是否
浏览 1提问于2020-10-26得票数 0
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我不明白MirroredStrategy是否会对训练结果产生影响。 我的意思是:在单个设备上训练的模型与在多个设备上训练的模型相同吗？ 我认为它应该是相同的模型，因为它只是梯度的分布式计算，不是吗？
浏览 35提问于2020-04-06得票数 0
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我想从服务器训练openCV，并将openCV生成的xml发送到ios设备，在那里应用程序将使用服务器训练的xml识别人脸。我将在两个应用程序中使用openCV，但服务器有窗口(训练)，设备有ios (识别)。
所以我的主要问题很简单：
在openCV window版本中生成的xml可以在openCV IOS版本中顺利使用吗？有人做了类似的东西，谁能给我一些建议？
在window中，我将使用.Net。
我认为他们不会有麻烦，因为他们是相同的库(openCV)，所以我认为他们有相同的内部算法，但我想在开始项目之前确认一下。
向您致以最诚意的问候和感谢。
浏览 1提问于2012-06-25得票数 0
引言
我正在处理描述5个设备功耗的时间序列数据。我的目标是为每个设备训练一个最佳拟合的隐马尔可夫模型，并根据特定模型的似然分数进行分类(即给出功耗序列并判断它是哪一个设备)。观察时间为7天：
然而，测量并不是连续的，在某些日子里，它们会覆盖一整天，而在其他部分，比如7小时，这是一个设备的数据，分成几天：
我很难理解如何从hmmlearn库中传递训练数据(假设我们需要前5天的时间，剩下的2天将是eval和测试子集)。现在是这样做的：
model = hmm.GaussianHMM(n_components = n_hidden_states, n_iter = n_
浏览 11提问于2021-12-15得票数 0
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Core ML 3现在为我们提供了执行设备培训的能力。在创建了一个可更新的核心ML模型之后，我们需要使用MLUpdateTask函数执行一些函数来在设备上更新它，该函数需要3个参数：Model URL、MLBatchProvider和MLModelConfiguration。 由于CoreML3刚刚发布，有关它的文档非常有限；特别是关于如何准备训练数据或MLBatchProvider的文档 问:如何准备训练数据或创建MLBatchprovider？
浏览 39提问于2019-06-27得票数 0
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我有一个300*300图像的数据集，以及它们中的框和对象标签。我想使用SSD网络来检测图像上的这些对象。我也想在移动设备上做这件事，所以我需要最终的模型与TF Mobile/Lite兼容。问题是：我应该从哪里开始？
我知道TF /Lite支持SSD (例如，请参阅 )。我认为不应该有受过训练的TF SSD模型，我只需要在我自己的数据集上进行训练。但我只能找到那些受过训练的人。我也找不到任何教程，这说明了如何在自己的数据集中训练现有的模型。
因此，更准确地说：
我的假设是，我应该得到未经训练的模型，然后用一些简单的脚本在我自己的数据集上进行训练，对吗？
如果是，，那么我在哪里可以得到这个
浏览 1提问于2018-04-27得票数 2
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我正在使用知识蒸馏实现快速的DNN模型训练，如下图所示，以并行运行教师和学生模型。
我查看了一些流行的代码库，比如和。它们逐步执行学生和教师模型的前向操作，即不在不同的设备(GPU或CPU)上并行执行。
我正在尝试加快这个训练过程，以便使用多个设备同时运行两个模型(例如，在CPU上加载一个模型，而不中断另一个模型的GPU训练)。
并行运行两个模型的正确方法是什么？是否可以使用Python multiprocessing库为2个模型启动2个进程，即加载2个模型实例和运行forward()？我使用的是MXNet，但这是所有ML框架的通用问题。
编辑：
我的计划是在CPU上放置一个轻量级的预训练的教
浏览 5提问于2020-09-11得票数 0
因为我的训练模型在多个GPU上，所以在训练期间，我使用trainer.extend在每个时期验证我的模型，但是chainer.training.extensions.Evaluator只有一个设备参数，但我的模型网络参数在两个GPU上。在这种情况下如何验证？
浏览 0提问于2017-09-10得票数 0
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我正在运行一个分类脚本的GEE和我有大约2100的培训数据，因为我的AOI是一个地区在意大利，有许多课程。当我尝试保存我的脚本时，我收到以下错误：
脚本错误文件太大(大于512 too )。
我试着取消一些训练数据，这样就节省了。我以为GEE没有选择训练点的限制。我如何知道限制是什么，所以我调整了我的训练点，或者是否有一种方法保存脚本而不删除任何分。
浏览 11提问于2022-03-30得票数 0
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多设备列车
、、
我知道TensorFlow提供分布式培训API，可以在多个设备上进行培训，如多个GPU、CPU、TPUs或多台计算机(工人)，请遵循以下文档：。
但是，我有一个问题，这是否有可能分割列车使用数据并行训练跨多台机器(包括移动设备和计算机设备)？
如果你有任何的指导/指导，我将非常感激。
浏览 3提问于2020-04-10得票数 1
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我读过和。
根据的说法，在数据并行方法中：
该算法将数据分布在不同的核间。
每个核心独立地尝试估计相同的参数。
然后，核心交换他们的估计彼此，以得出正确的估计为步骤。
在模型并行方法中：
该算法向所有核发送相同的数据。
每个核心负责估计不同的参数。
然后，核之间交换它们的估计值，为所有参数得出正确的估计值。
In-graph replication和Between-graph replication与这些方法有什么关系？
说：
例如，可以在不同的GPU上并行地训练网络中的不同层。这个培训过程通常被称为“模型并行性”(或TensorFlo
浏览 0提问于2018-06-20得票数 8
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我有一个采用inputs = [A, B]的神经网络，其中A和B都是Nd数组，形状为(N, ...) -即大小为N的第一维(=训练事件的数量)是对齐的。 现在我想用目标y = np.ones(N)上的输入[A, B]和y = np.zeros(N)上的[A, permute(B)]来训练我的NN。我可以通过构造我的输入来实现，如下所示： inputs = [np.vstack([A, A]), np.vstack(B, np.random.permutation(B)]
y = np.concatenate([np.ones(N), np.zeros(N)]) 然而，这意味着要对设备进行大量
浏览 16提问于2020-04-28得票数 0
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我如何从元图文件中恢复结构，然后只更改部署使用的设备？
我已经用相同的python脚本开始了几个不同的训练过程，但使用了不同的可配置参数，例如:单元大小、层数、单元类型(LSTM或GRU)……我不想详细记录。我认为对我来说最方便的是简单地导入除了模型的设备放置之外的所有东西，将其放置在设备上进行部署，并在一些检查点文件中使用预先训练好的参数对其进行初始化。
既然我没有找到解决这个问题的方法，有没有人能解释一下呢？
浏览 0提问于2016-07-08得票数 1
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我是Azure活动中心的新手。使用事件中心，我们从IoT设备接收数据，通过分配分区号"0“和”1“将数据划分为两个流。
我们需要两种模式的原因是，一种是为了训练“深度学习模式”，另一种是为了测试我们从另一边输入的新数据而训练的模型。
这被称为“在线学习”。
但是，在我们还没有训练模型的情况下，我们无法用模型来测试它，所以与其在本例中有两个流，不如将两个分区流合并为一个，这样就不会浪费数据。稍后，一旦创建了模型，那么我们就可以有两个流同时测试和训练。
我找不到能够在事件中心脚本中组合它们的任何模块。有什么建议吗？
浏览 0提问于2019-11-25得票数 0
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1回答
我将一个预先训练过的模型转换成TF-lite，并希望部署到边缘设备。如果我们得到了新的训练数据，并且希望改进预先训练的模型，那么在边缘设备上是否可以这样做？例如。有什么方法可以在边缘设备上重新训练模型并保存到TF-lite(FlatBuffer)？
谢谢您的意见！
浏览 2提问于2020-06-19得票数 0
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我一直在使用单个GTX Titan训练我的tensorflow再训练算法，它工作得很好，但当我尝试在再训练示例中使用多个GPU时，它不起作用，当我在Nvidia SMI中运行它时，它似乎只使用一个GPU。
为什么会发生这种情况，因为它在从头开始在初始模型中重新训练时使用多个gpus，而不是在重新训练期间？
浏览 5提问于2016-09-05得票数 1
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我正在加载一个预先训练好的网络，想要更改/设置各个层的"learningRateMultiplier“。我以前使用过Brainscript (链接见下文)做过这件事，但现在需要在Python中做这件事。这是否受支持？或者，在Python中有没有其他方法来设置每层特定的学习率？
脑力脚本：
给出一些背景:我想在Fast R-CNN训练中微调所有层，包括conv层。然而，过去的实验表明，与fc层相比，这对conv层需要更小的学习率(可能是由于来自所有ROIs的梯度被相加或以其他方式组合)。
谢谢，帕特里克
浏览 0提问于2017-04-07得票数 2
1回答
黄瓜特征文件并行执行是可能的吗？
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我们正在为Android和IOS的移动设备运行自动化脚本。
我们正在尝试为两个安卓设备(一加和三星S10)运行两个功能文件。
最初，脚本在两个设备上运行，但当第一个特征文件的执行停止时，第二个设备上的执行进程也会自动停止。
Appium版本- 1.16.0
我们尝试改变设备的顺序，就像先运行三星s10的功能文件，然后再运行一加功能文件，然后先执行OnePlus设备的功能文件，然后执行三星S10的功能文件。
在这两种情况下，当first initiated的执行结束时发生相同的情况，另一个进程突然停止而没有任何错误
我们正在从数据库中检索设备的功能。
在Mac计算机上运行这些脚本
浏览 6提问于2020-03-03得票数 0
有没有办法将两个数据表(测试和训练集)输入到Orange3 3的Python脚本小部件中？
浏览 0提问于2018-05-18得票数 0
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2回答
我正在使用Tensorflow评估不同的图像分类模型，特别是使用不同设备的推理时间。我想知道我是否需要使用预先训练过的模特。我使用一个脚本生成1000个随机输入图像，将它们1比1输入到网络中，并计算平均推理时间。
谢谢！
浏览 0提问于2018-01-25得票数 2
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我试图让tensorflow GPU在虚拟环境(Venv)中运行：
我使用lambdalabs是Ubuntu20.04.3LTS。
我有以下python脚本: checkGPY.py：
import tensorflow as tf
if tf.test.gpu_device_name():
print('Default GPU Device: {}'.format(tf.test.gpu_device_name()))
else:
print("Please install GPU version of TF")
在毒液外面它很好用。我获得默
浏览 0提问于2021-09-24得票数 0
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给定一个Keras顺序模型(特别是2层LSTM)：我们如何在tf会话中运行它？
我必须在单个脚本中多次训练模型，并且很快就会耗尽内存。在tf会话中运行它是正确的解决方案吗？如果不是，那是什么？
浏览 0提问于2018-04-15得票数 2
3回答
正如标题所述，我正在尝试使用我的Keras (tf后端)预训练模型在c#中进行预测。最好的方法是什么？
我尝试过IronPython，但是它给了我错误，在搜索之后我发现它不被支持。简单地调用python脚本是行不通的，因为目标Windows设备不会安装python解释器。
浏览 0提问于2017-12-04得票数 5
我正在尝试使用我受过训练的tensorflow模型在Java中进行对象检测。我用这个脚本导出模型(用Python训练)。这产生了一个frozen_inference_graph.pb文件和一个saved_model.pb文件。
我的理解是，在Java中使用该模型的最佳方法是通过SavedModelBundle.load()加载模型。但是，当我在saved_model.pb文件中尝试这一点时，我得到了错误SavedModel not found in export directory:。是否有更好的方法在Java中加载模型以进行对象检测？
如果你有什么建议，请告诉我！我怀疑我在这个过程中做错了什
浏览 1提问于2018-02-21得票数 0
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1回答
我正在开发一个用于户外运动的应用程序，比如自行车或慢跑，它收集成对的纬度/经度的坐标，并将它们存储在一个.xml文件中。正如我所看到的，即使设备完全站在地板上，坐标也会发生变化，但我需要了解用户在没有使用活动识别器的API的情况下暂时停止会话时，无论是使用android的客户端还是使用php脚本的服务器端，因为我需要从训练会话中删除静止时间、路径、节拍等。
这是一个完美站立设备的图形表示示例：
有什么想法吗？
浏览 2提问于2013-10-15得票数 0
我在一台计算机中有多个相同的CUDA设备。我在那台计算机上运行了多个tensorflow训练实例，每个实例只使用一个CUDA设备。我想自动为tensorflow实例分配一个且只有一个CUDA设备，以空闲为准。我希望在tensorflow训练实例启动时执行此操作。目前，我通过检查可用性并在每个tensorflow训练实例的开头更改代码来手动完成：
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
如何自动将第一个(任何)未使用的CUDA设备分配给tensorflow训练实例？这意味着在上面的代码中，应该在运行时将"0"
浏览 0提问于2020-01-24得票数 0
我需要在matlab中训练一个模式识别网络。我有几个用于训练的数据集。我的脚本如下所示：
%%% train network with a couple of datasets
pathStr = 'Daten_Training';
files = dir(sprintf('%s/*.mat',pathStr));
for k = 1:length(files)
%%% load data for training
load(sprintf('%s/%s',pathStr, files(k).name));
%%%
浏览 0提问于2015-06-12得票数 0
我正在尝试建立一个地板型图像分类模型，这里有一个名为OpenSurfaces的开放数据集，其中包含每一项在房间中出现的物品的材料类型分割的图像。
就像这样：
📷
我认为使用这个数据集来训练地板检测模型是件好事，所以我写了一个脚本来提取我想要检测的材料(木头，瓷砖，地毯，大理石，石头，……)。下面是我从脚本中得到的一些图像的例子：
木材材料：
📷
瓷砖：
📷
地毯：
📷
然后我训练了CNN，但我的准确率只有70%左右，如果我走上正确的道路，我现在就不知道了。用我提取的图片训练一个模型更好，还是用整个房间的图像，而不是分割的部分来训练它更好？
我很迷茫，所以任何的指导都会非常感激。
浏览 0提问于2019-01-12得票数 4
我有一个非常大的ML项目，其中包括一个内部的训练，指标，演示等库。我只需要将此代码的一个子集部署到边缘设备。我的文件层次结构如下所示(简化)： project
-- ext (external libraries)
-- lib (internal libraries)
-- training
-- inference
-- metrics
-- ..etc
-- sub-project
-- src
-- sub-project-specific src files..
-- bin
--
浏览 50提问于2020-04-11得票数 0
你好，我是训练一个在库贝流管道，为了这个，我有一组超过1GB的图片。
目前，我用脚本将所有图片从minio下载到容器中，然后我对模型进行了培训。
我不确定这方面是否有最佳实践，因为每次培训下载1GB是很多。
还有其他方法可以做到这一点，并避免构建用于下载图片数据集的minio脚本吗？我是否可以使用共享卷或类似的内容来在操作符之间共享文件(其想法是用相同的数据集训练另一个模型)
浏览 9提问于2022-07-15得票数 0
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2回答
上下文是，我使用带有数据集的插入符号库来使用不同的模型进行训练和预测。在R脚本的开头设置种子与在每个训练和预测过程中设置种子有什么区别？
谢谢Manel
浏览 5提问于2022-01-10得票数 1
我正在尝试创建两个Android应用程序:一个训练图像分类迁移学习模型，另一个简单地使用训练好的模型进行推理。这些应用程序将在不同的设备上运行，其有用性在于在功能更强大的设备上训练模型，并能够在功能较弱的可穿戴设备上对该模型执行推理。迁移学习正在实现，如这里的帖子所述：https://blog.tensorflow.org/2019/12/example-on-device-model-personalization.html。 问题是我找不到一种好的方法来保存训练好的模型，并将其从第一台设备传输到第二台设备。我尝试过实现蓝牙传输的串行化，但Android TFL库不容易实现串行化。在And
浏览 39提问于2020-08-18得票数 3
我目前正在Tensorflow上训练一个递归网络来解决文本分类问题，并且遇到了性能和内存不足的问题。我使用的是带有Ubuntu 14.04的AWS g2.8xlarge，以及最近的每晚构建的tensorflow (我于8月25日下载)。
1)性能问题：
从表面上看，CPU和GPU的利用率都很低。我已经对此运行了多个测试(并在此过程中使用了line_profiler和memory_profiler )。训练持续时间与纪元数成线性关系，所以我用1个纪元进行测试。RNN配置=1层，20个节点，训练时间= 146秒。
顺便说一句，这个数字比在g2.2xlarge上运行的相同测试高/慢大约20秒！
以下
浏览 15提问于2016-09-08得票数 2
1回答
我必须开发一个android应用程序，它能够对设备进行预测，这意味着我必须在设备本身上执行每一个操作。
应用程序必须从音频中提取特征，并将它们提供给tensorflow lite模型进行预测。
为了训练模型，我使用Librosa从音频中提取特征，但是我无法找到一个合适的框架来帮助我从像librosa这样的音频中提取特征并使用tflite模型进行预测。
我发现我可以统一地使用Ironpython或python.net来做一些事情，但是我仍然对如何实现它感到困惑。
因此，我的问题是，是否有办法以统一的方式在android设备上运行python脚本。
此外，如果有其他框架，可以帮助我实现我的目标，在
浏览 13提问于2022-06-26得票数 1
我试图在python中创建一个gui，其中用户选择训练数据，然后通过按下训练按钮训练一个神经network.Then，用户可以获得测试的准确性或使用模型来预测某事。
问题是，由于gpu不足，我无法在pc机上训练神经网络。我想上传Google 中的培训文件，然后远程运行python脚本，该脚本在google中训练模型，然后返回训练的准确性，或者给出一张Google云存储中的图片，并运行类似于predict.py的远程操作，使用以前训练过的模型(例如，我在Google云存储中保存的)来预测图片的标签。
到目前为止，我已经找到了如何从python远程访问google，但我不知道如何远程运行pytho
浏览 1提问于2018-06-04得票数 0
1回答
我正在尝试建立一个应用程序，提出建议(不同的类)的基础上的表有4个功能:纬度，经度，时间和工作日。
我的应用程序的训练数据是100%个人化的，所以预先训练模型并没有什么意义。我希望能够在设备上训练。我知道CoreML 3支持神经网络和kNN分类器的更新，但这真的对我的表格数据有帮助吗？
其他表格分类器，如吹嘘的树，随机森林...不幸的是不能在设备上训练。对于那些更简单的机器学习算法的设备训练，有没有CoreML的替代品？或者CoreML已经在做我想要的事情了。
不幸的是，我并不是真正的神经网络专家。
浏览 13提问于2019-11-20得票数 2
我想我没有问对这个问题，但我有一个jupyter笔记本，启动了一个Tensorflow培训工作与我写的蟒蛇训练脚本。
培训脚本需要某些模块。看来我的救世主培训工作失败了，因为有些模块不存在。
如何确保我的培训工作脚本拥有它所需的所有模块？
编辑
其中一个模块的例子是keras。
奇怪的是，我可以在jupyter笔记本中使用import keras，但是当导入语句在我的训练脚本中时，我就会得到No module named keras错误。
浏览 1提问于2018-11-29得票数 9
我能否在AWS Sagemaker中通过评估模型是train.py脚本来训练多个模型，以及如何从多个模型中恢复多个指标？
任何链接、文档或视频都会很有用。
浏览 0提问于2020-03-18得票数 0
3回答
当在亚马逊SageMaker中运行ML训练作业时，训练脚本被“部署”并提供一个ML训练实例，这需要大约10分钟的时间来启动并获得所需的数据。 我只能从训练任务中得到一条错误消息，然后它就会死掉，实例也会随之终止。 在我更改了训练脚本以修复它之后，我需要部署和运行它，这需要大约10分钟的时间。 如何更快地完成此任务，或者让训练实例保持运行？
浏览 29提问于2019-01-24得票数 3
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2回答
我正在编写一个tensorflow.Keras包装器来执行ML实验。 我需要我的框架能够执行配置yaml文件中指定的实验，并在GPU中并行运行。 然后我需要一个保证，如果我再做一次实验，我会得到一些相当接近的结果，即使不是完全相同的结果。 为了确保这一点，我的训练脚本在开头包含以下几行，遵循official documentation中的指导原则 # Set up random seeds
random.seed(seed)
np.random.seed(seed)
tf.set_random_seed(seed) 事实证明，这是不够的。 我运行了相同的配置4次，并绘制了结果： ?
浏览 18提问于2019-03-17得票数 2
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当我使用ddp模式(2个GPU)在集群上启动我的主脚本时，Pytorch Lightning会复制主脚本中执行的所有内容，例如打印或其他逻辑。我需要一些扩展的训练逻辑，我想自己处理。例如做某事(一次！)在Trainer.fit()之后。但是由于主脚本的重复，这并不能像我预期的那样工作。我也尝试将其包装在if __name__ == "__main__"中，但它不会改变行为。如何解决这个问题呢？或者，我如何在训练器对象周围使用一些逻辑，而不是重复的？
浏览 88提问于2021-02-18得票数 3
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我看过一些关于在多个Android设备上通过Appium实现自动化的文章和问题。我知道，要让Appium在多个设备上工作，我们需要在JAVA代码中为udid提供设备id。 我真正想了解的是Appium将如何在多个设备上执行相同的脚本？如果命令在一台设备上失败，而在另一台设备上没有失败，该怎么办？是否会有多个服务器在运行？ 任何帮助都将不胜感激。谢谢您:)
浏览 18提问于2019-01-03得票数 2
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3回答
我已经使用Tensorflow在python上训练了一个CNN模型，我计划在Unity项目中使用这个模型(它使用C#)。
我猜可以使用IronPython运行python脚本，但是它需要Unity游戏的用户安装Tensorflow吗？为移动设备(Android)打包游戏又如何呢？
或者我必须自己编写一个函数或其他东西来模拟CNN的过程？有什么更简单的方法可以做到这一点？
浏览 2提问于2017-06-23得票数 2
我有一个jupyter笔记本脚本，它只是启动一个训练脚本，大概是在一个docker容器中。
我在训练脚本中添加了一些打印语句，但它没有出现在笔记本或CloudWatch中。
我正在使用常规的print()语句。我应该如何从训练脚本中记录调试？
浏览 15提问于2018-12-11得票数 8
我正在使用Python语言尝试Appium。我用Python写了一个简单的登录脚本，它可以在一个使用Appium的android设备/仿真器中完美执行。但是我不知道如何在多个设备/仿真器中运行。我读了一些论坛，但没有得到任何解决方案(我对Automation-Appium非常陌生)。
请帮助我详细的步骤或程序。
谢谢。
浏览 0提问于2016-04-11得票数 1
上周，我克隆了CNTK存储库，并使用运行在AWS上的p2.8x大型实例上的Nvidia-docker构建了它。所有的东西似乎都在工作，只是当启用1位SGD时，我无法从运行多个GPU中得到加速。我正在运行CMUDict Sequence2Sequence_distributed.py示例。这是我在一个GPU上运行时的文字记录：
root@cb3aab88d4e9:/cntk/Examples/SequenceToSequence/CMUDict/Python# python Sequence2Sequence_Distributed.py
Selected GPU[0] Tesla K80 as
浏览 0提问于2017-06-05得票数 0
1回答
我们正在尝试创建一个模拟脚本，在该脚本中，我们需要将TCP数据包数据发送到服务器，使其看起来每次都来自不同的IP。基本上，我们需要模拟多个设备(具有不同的IP)，这些设备不断地向服务器发送数据。服务器仅为来自新IP的请求创建新连接。实现这一目标的最佳方法是什么？有没有一种方法可以使用代理服务器或某种虚拟化来实现这一点？
浏览 4提问于2015-04-01得票数 1
1回答
在iOS和/或android上运行ocropus最好的方法是什么？
我对使用在移动设备上数字化一些内容很感兴趣。我很感兴趣的是使用经过训练的“语言”模型来对设备进行预测。培训将脱机和脱机进行。我知道有一些人已经在移动设备上运行了tesserect，但我找不到太多关于使用Ocropus做同样的事情的信息。我非常感谢你们的集体智慧，以避免在错误的道路上浪费时间。
使用脚本创建算法的原型，然后获取感兴趣的特定c++代码并将其直接包含在我的应用程序中，会不会更容易。或者最好编译为静态/动态库？
浏览 0提问于2011-07-14得票数 2
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1回答
我在几个系统上运行Arch (systemd)。有的使用SSD存储，有的有nvme存储设备，有些使用旋转HDD，有些系统使用dm-crypt加密文件系统。所有系统都在/上运行btrfs。
我希望有一个bash脚本来确定托管根文件系统(/)的物理设备。其目的是检查该块设备是否支持trim，如果支持trim，则在系统上未启用fstrim.timer时采取一些操作。
例如，如果我们知道/在/dev/sda上，我们可以检查hdparm -I /dev/sda | grep TRIM以确定是否支持trim。如果是这样的话，我可以做systemctl enable fstrim.timer。
但是在加密的
浏览 0提问于2018-11-05得票数 0
回答已采纳
我正在使用Niftynet训练一个使用2个GPU的CNN。据我所知，每个GPU都是独立训练的，因为我每次迭代都会得到两个损失值。两个GPU的结果是否在推断时合并？我曾经相信使用多个gpus可以减少训练时间，但在Niftynet中似乎不是这样。
浏览 13提问于2018-12-18得票数 1
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