1 查看GPU 编号及其使用信息 参考文章Linux下查看NVIDIA的GPU使用情况 $ nvidia-smi ?...其中左上侧有0、1、2、3的编号，表示GPU的编号，在后面指定GPU时需要使用这个编号。...2 方法一：在终端执行程序时指定GPU $ CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python run_file.py 可用以下形式： CUDA_VISIBLE_DEVICES=1...0,2,3 Devices 0, 2, 3 will be visible; device 1 is masked CUDA_VISIBLE_DEVICES="" No GPU...will be visible 3 方法二：在Python代码中指定GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
实验内容 解决了昨日环境配置剩下的问题（三~六），接着昨日第7步继续 测试库中用例，检查是否能跑通 在"faster-rcnn.pytorch"文件夹中打开终端 指定GPU训练 CUDA_VISIBLE_DEVICES...--lr $LEARNING_RATE --lr_decay_step $DECAY_STEP \ --cuda 参数意义： CUDA_VISIBLE_DEVICES=$GPU_ID...：指明所使用的GPU ID，$GPU_ID需修改为指定ID --dataset pascal_voc --net res101：在pascal_voc上使用resnet101进行训练 --bs $BATCH_SIZE...--nw $WORKER_NUMBER：可以根据GPU内存大小来自适应地设置BATCH_SIZE(批处理尺寸)和WORKER_NUMBER。...多GPU训练(这一步实验没有做，“指定GPU实验”居然从下午三点多跑到了晚上11点多…) python trainval_net.py \ --dataset pascal_voc --net res101
命令行指定显卡GPU运行python脚本 在大型机构分配的服务器集群中，需要使用GPU的程序默认都会在第一张卡上进行，如果第一张卡倍别人占用或者显存不够的情况下，程序就会报错说没有显存容量，所以能够合理地利用...1、指定使用GPU0运行脚本（默认是第一张显卡, 0代表第一张显卡的id,其他的以此类推） 第一种方式： CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python ***.py 第二种方式：在python...2、指定使用多张显卡运行脚本 在GPU的id为0和1的两张显卡上运行***.py程序： CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python ***.py 3、在单张显卡的情况下开启多个进程运行脚本...2、隔一秒查看GPU状态： watch -n 1 nvidia-smi 使用指定gpu运行代码 一、前提 1、在命令行使用nvidia-smi查看gpu设备情况，当存在空闲设备时才能用，否则会出现运行内存不够出错的情况...import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,2,3" # 注意：这两行代码必须在文件的最开头，在加载各种包之前 四、如何使用 在python文件中
哈喽，这一篇记录一个小小的关于FFmpeg的使用，借助FFmpeg的API接口获取flv格式视频的时长。...nb_streams; for (int i = 0; i < nbStreams; i++) { // fmtCtx->streams[i]->codec 新版ffmpeg...甚是不理解啊，经查阅资料发现，对于flv文件需要首先调用avformat_find_stream_info, 才可正常的获取视频时长，这一过程中，同时还发现另外一种获取视频时常的方式：FFmpeg对于...nb_streams; for (int i = 0; i streams[i]->codec 新版ffmpeg...弃用codec的修改为： for (int i = 0; i < nbStreams; i++) { // fmtCtx->streams[i]->codec 新版ffmpeg
libraries and APIs"，关于FFmpeg库和API的使用。...目前很多人使用FFmpeg的命令行接口，使用一大串的指令去指示FFmpeg完成一些视频处理工作，这本身没什么问题。...接下来演讲者介绍了一些链接，里面有一些关于如何使用libav的API的一些教程，需要注意的是这些链接比较陈旧，但依旧具有参考价值。...如果我们使用这些libav库的api来构建系统，而不是使用ffmpeg的命令行，将可以做到更多的事，不必受限于命令行那些有限的指令；同时，当ffmpeg更新时，系统也将不需要进行大的修改，因为libav...这些库有没有C API？ 2. 编码器是否会自动检测有哪些计算资源（会不会自动使用GPU）？ 3. 相比于修改FFmpeg，你从使用libav的API中获得了什么？
编译前.jpg 我们在编译时指定并发度20，即可发挥出服务器的最大算力： make -j 20 通常情况，编译将会在1分钟内顺利完成。...当前目录内就会新编译出的ffmpeg的可执行文件啦~ 试着执行它并指定展示硬件加速信息： ....开始安装： make install 在/usr/local/bin目录下会有ffmpeg相关的工具命令了，如ffmpeg、ffprobe等，它们均已在全局的PATH中，可以在系统中使用了。...快去创建一台GPU实例，体验一下视频转码加速提升的快感吧~ 0x06 参考资料 腾讯云服务器CVM FFMPEG官网Release版本下载 如何用GPU加速ffmpeg视频编码 云+社区【文章】GPU...云服务器(驱动篇) 云+社区【视频】如何搭建云上AI训练环境 云+社区【文章】GPU实例上搭建Jupyter深度学习环境 https://developer.nvidia.com/nvidia-video-codec-sdk
今天接着昨天的实验继续跑“多GPU训练” python trainval_net.py \ --dataset pascal_voc --net res101 \ --bs 24 --nw 8 \...问题 问题一：“多GPU训练”中出现ctx.input_sizes = tuple(map(lambda i: i.size(ctx.dim), inputs)) RuntimeError: dimension...specified as 0 but tensor has no dimensions错误 解决：在faster-rcnn.pytorch中的issue: multi gpu train errors...可以看到这个问题出现的比较多，其中有两条解决方案： the pytorch 1.0 branch works fine with multi GPU training（pytorch 1.0分支可以正常进行多...GPU训练）。
由此我们有几个问题： 移动模型到GPU这个动作的背后究竟做了哪些操作？ 如何在 CPU 之上调用 GPU 操作？ 如何在 CPU，GPU 操作之间无缝切换？ 是否需要把损失函数移动到 GPU 之上？...2.3 移动 2.3.1 示例 前面看到了如何在 GPU 上操作张量，我们接下来看看如何把模型放置到 GPU 之上。 首先我们定义了一个模型。...比如在调用时需要用>来指定核函数需要的线程数量以及线程是如何组织，这样在GPU之中就会启动若干个线程来并行执行这个核函数，每个线程被分配一个唯一的线程号。...这回答了我们的第二个问题：如何在 CPU 之上调用 GPU 操作？ 0x04 在GPU/CPU之间切换 我们接下来分析如何在GPU/CPU之间切换。...4.1.4 注册 我们接下来看看如何注册这个dispatch key 到 dispatch 表之中。这个过程通过operator registration API来实现。
这是个很严峻的问题，每次跑代码，内存就炸了，gpu还没开始用呢，看一些博客上是这样说的： 方法一： import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"#...这里的数字代表第几块显卡 查看有几块显卡及显卡的使用情况可以用命令 nvidia-smi 但是，我试了一下，不太ok。...方法二： 卸载cpu版本的tensorflow，重新安装gpu版本的 好不容易装上的，如果可以用其他的方法，那么我还是想试一下的。...方法三： 正在探讨中，找到了再补充在这个博客中 还有一个很有意思的是，你怎么知道你的某个环境用的是cpu还是gpu： 我引用一下，原文出自https://blog.csdn.net/weixin_37251044.../job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 MatMul: /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU
系统已经安装好GPU驱动，CUDA，这里使用腾讯云自动安装驱动来安装GPU驱动和CUDA 2....nvidia-container-toolkit 是一个更新的解决方案，是 nvidia-docker2 的替代品，提供了更为现代和灵活的方式来在 Docker 容器中使用 NVIDIA GPU。...使用 nvidia-container-toolkit 时，不需要使用特殊的命令来启动容器。...相反，可以直接使用标准的 docker 命令，并通过 --gpus 标志来指定 GPU 访问，例如 docker run --gpus all ...。...这是因为 nvidia-container-toolkit 将 GPU 支持集成到 Docker 的原生功能中。 1.
1、下载链接： https://ffmpeg.org/ 2、配置环境： 在系统变量里选择path,选择编辑，将FFmpeg的bin目录的路径 D:\dev\app\ffmpeg-win64\bin;加进去...3、使用命令行窗口检验是否安装成功 打开命令行工具，进入ffmpeg工具的bin目录下，输入ffmpeg,下图所示为安装成功 4、操作步骤 在ffmpeg的bin目录下，使用指令将视频文件转化为图片，...间隔为30ms 指令：ffmpeg.exe -i -r 30 -s 640x480 /%d.png 如：使用指令 ffmpeg.exe -i D:\software...\ffmpeg\mp4\2-4.mp4 -r 30 -s 640x480 D:\software\ffmpeg\img\2-4/%d.png 将2-4.mp4视频文件转化为2-4文件夹内的png图片...间隔计算（ms）=（结束帧数-开始帧数）* 30 *注： 输出图片的路径必须先创建文件夹，再使用指令
背景 很简单的需求：我需要将一个gif嵌入到视频里面的指定位置，并要指定时间播放； 环境 windows11 64位专业版 ffmpeg version 2022-04-07-git-607ecc27ed-full_build-www.gyan.dev...Copyright (c) 2000-2022 the FFmpeg developers 输入：input.mp4(6秒), 1.gif(1.24秒) 第一版：先将gif嵌入指定位置 ffmpeg...也可以指定播放次数，如：2，播放两次； -i 1.gif：设置 1.gif 作为第二个输入文件。...运行结果：没有问题，gif被嵌入到指定位置，并正常播放； 注意：shortest=1 参数如果没写，视频会无限渲染，最终搞嘎机器； 第二版：指定gif显示时间段 错误写法 我这里写的时候以为shortest...=10:10:enable='between(t,3,4)'" output1.mp4 -y 参数释义： -stream_loop 1： 这里指定了gif播放的次数(这里指定1次，实际播放两次，暂搞不明白
但是，你有没有想过将 GPU 的力量结合到你的网络应用中来提高性能？ 本文将向你介绍一个名为 GPU.js 的 JavaScript 加速库，并告诉你如何改进复杂的计算。...除了性能提升外，我推荐使用 GPU.js 的原因还有以下几点: GPU.js 使用 JavaScript 作为基础，允许你使用 JavaScript 语法。...此外，你可以同时在 CPU 和 GPU 上异步地进行多项计算。 所有这些东西加在一起，我不认为有理由不使用 GPU.js。因此，让我们看看如何开始使用它。 ---- 如何设置 GPU.js？...正如你所看到的，我使用了 createKernel 函数，利用 GPU 进行计算。 另外，定义输出的大小是必须的。在上面的例子中，我使用了一个名为 settings 的参数来指定输出大小。...然后，它将把两个数组相乘并返回总和，同时使用性能 API 测量时间。
gpu卡信息，并且能做到隔离。...gpu相关知识，显卡，显卡驱动，cuda，cudnn关系 1、显卡（GPU） GPU，主流是NVIDIA的GPU，深度学习本身需要大量计算。...GPU的并行计算能力，在过去几年里恰当地满足了深度学习的需求。AMD的GPU基本没有什么支持，使用比较少。 2、显卡驱动 没有显卡驱动，就不能识别GPU硬件，不能调用其计算资源。...注意：NVIDIA的显卡驱动器与CUDA并不是一一对应的，但是有些兼容性问题需要注意： 1565836984_73_w1676_h796.png 容器（docker）内使用GPU卡步骤说明： ...nvidia.com/gpu: "8"
如何使用php调用api接口，获得返回json字符的指定字段数据 今天试着用php调用远程接口，获取调用接口后的数据，将其记录下来，方便日后调用。
要将 GPU 与 Docker 结合使用，请首先将NVIDIA Container Toolkit[1]添加到您的主机。这集成到 Docker 引擎中以自动配置您的容器以支持 GPU。...使用 GPU 访问启动容器 由于默认情况下 Docker 不提供您系统的 GPU，您需要创建带有--gpus硬件标志的容器以显示。您可以指定要启用的特定设备或使用all关键字。...注意 Dockerfile 末尾的环境变量——这些定义了使用你的镜像的容器如何与 NVIDIA Container Runtime 集成： ENV NVIDIA_VISIBLE_DEVICES all...它是如何工作的？ NVIDIA Container Toolkit 是一个包的集合，它们将容器运行时（如 Docker）与主机上 NVIDIA 驱动程序的接口包装在一起。...该libnvidia-container库负责提供 API 和 CLI，通过运行时包装器自动将系统的 GPU 提供给容器。
实现无人直播 这里使用FFmpeg实现无人直播。相关教程请看这里【如何在PHP中使用FFmpeg进行音视频操作】 哔哩哔哩直播 Step 1....FFmpeg 推流 ffmpeg -re -stream_loop -1 \ -i ....直播间观看直播 我的直播间链接：http://live.bilibili.com/14033404 微信视频号 微信视频号原理和哔哩哔哩直播一样，通过微信视频号助手获取到RTMP推流地址，然后通过FFmpeg
快速上手 使用场景 Apifox 是接口管理、开发、测试全流程集成工具，使用受众为整个研发技术团队，主要使用者为前端开发、后端开发和测试人员。...3.前端 使用系统根据接口文档自动生成的 Mock 数据进入开发，无需手写 mock 规则。 4.后端 使用接口用例 调试开发中接口，只要所有接口用例调试通过，接口就开发完成了。...6.测试人员 直接使用接口用例测试接口。 7.所有接口开发完成后，测试人员（也可以是后端）使用集合测试功能进行多接口集成测试，完整测试整个接口调用流程。
限制GPU资源使用 为了加快运行效率，TensorFlow在初始化时会尝试分配所有可用的GPU显存资源给自己，这在多人使用的服务器上工作就会导致GPU占用，别人无法使用GPU工作的情况。...tf提供了两种控制GPU资源使用的方法，一是让TensorFlow在运行过程中动态申请显存，需要多少就申请多少;第二种方式就是限制GPU的使用率。...(config=config) 3.2 限制GPU使用率 1 config = tf.ConfigProto() 2 config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction...=0.4) 2 config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options) 3 session = tf.Session(config=config) 3.3 设置使用哪块...'] = '0,1' # 使用 GPU 0，1 方法二、在执行python程序时候： CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python yourcode.py 推荐使用更灵活一点的第二种方法
微信公众号：OpenCV学堂 猫狗识别概述 之前写过几篇关于tensorflow object detection API使用的相关文章分享，收到不少关注与鼓励，所以决定再写一篇感谢大家肯定与支持。...第一步 下载与安装tensorflow与object detection API模块tensorflow安装与配置执行下面的命令即可 Python –m pip install –upgrade tensorflow-gpu...但是千万别高兴的太早，以为GPU训练对显存与内存使用是基于贪心算法，它会一直尝试获取更多内存，大概训练了100左右step就会爆出如下的错误： tensorflow.python.framework.errors_impl.InternalError...网络使用GPU训练时，一般当GPU显存被占满的时候会出现这个错误 解决的方法，就是在训练命令执行之前，首先执行下面的命令行： Windows SET CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 Linux...第五步 模型使用，网络上随便找一张猫狗在一起的图像作为测试图像，通过下面的代码实现加载模型，调用tensorflow与opencv相关API函数读取模型与图像，运行代码测试结果如下： ?
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