#1楼 参考：https://stackoom.com/question/3BUij/您的CPU支持该TensorFlow二进制文件未编译为使用的指令-AVX-AVX #2楼 What is this...另一个论点是，即使有了这些扩展，CPU也比GPU慢很多，并且期望在GPU上进行中型和大型的机器学习训练。 What should you do? 你该怎么办？...如果您有GPU ，则不必在意AVX的支持，因为大多数昂贵的操作都会在GPU设备上调度（除非明确设置为不这样做）。...如果没有GPU，并希望利用CPU尽可能的， 你应该与 AVX，AVX2 你的 CPU优化的源代码编译tensorflow，如果你的CPU支持他们启用了FMA。...原因是某些TF操作仅具有CPU实现，不能在您的GPU上运行。
为了避免这些异常，您可以使用 MemoryFailPoint 类型来检查是否有足够的内存资源来执行操作。 在 .NET 7 中，MemoryFailPoint 类型仍然可用。..."Insufficient memory exception: " + e.Message); // 等待垃圾回收，或者是释放一些业务 } 使用 MemoryFailPoint 可以在执行一个操作之前检查是否有足够的内存资源...如果构造函数成功返回，那么表示有足够的内存资源，可以继续执行操作。当 MemoryFailPoint 对象被销毁时，它会释放之前保留的内存资源。...应用程序应该处理这些异常，并根据情况决定是否重试或取消操作。 MemoryFailPoint 的参数是一个估计的内存需求值，它不一定要精确，但是应该尽量接近真实的需求值。...推荐使用 MemoryFailPoint 场景是： 当应用程序需要分配大量的托管内存（例如，处理大型文件、图像或数据集）时，可以使用 MemoryFailPoint 来检查是否有足够的内存资源，避免出现
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 1，让mongodb的secondary支持读操作 对于replica set 中的secondary 节点默认是不可读的。...在写多读少的应用中，使用Replica Sets来实现读写分离。通过在连接时指定或者在主库指定slaveOk，由Secondary来分担读的压力，Primary只承担写操作。...，这个过程也是需要时间的，如果存在入库后有立刻需要查询的操作，很有可能因为延迟时间导致查到的是“旧”的数据，或查不到，这也是很严重的问题。...具体的延迟时间因为业务、环境的因素不好确定，但一般也需要百十毫秒。 这里有个网友的总结： 读写分离 官网中建议不使用向从节点取数据。...使用的场景； 1、 异地的分布式部署 2、 故障切换，在紧急情况下向从节点读数据 总结：副本集不是为了提高读性能存在的，在进行oplog的时候，读操作时被阻塞的。
为了方便解释，我创建了一个名为 tensorflow 的环境，你可以将其改为任何名称。我将使用 Python 3.7，因为我知道 TensorFlow 对其有很好的支持。...一些 GPU 术语 在安装 GPU 相关软件之前，我们有必要了解这些软件是什么，以及你需要它们的原因。 GPU 驱动：顾名思义，GPU 驱动是让操作系统及程序能使用 GPU 硬件的软件。...举个例子，如果你有一台消费级 GPU，不管是 GeForce 系列还是 Titan 系列，你都可以在下图中看到你的 GPU 是否支持 CUDA。 数据截至 2020 年 9 月，截图仅含部分型号。...另外，你不必在意显卡型号名称是否与该列表中的名称完全匹配，Max-Q 和 Super 的底层架构一样，只在 TDP、CUDA 核及张量核数量方面有一些差异。...要验证 TensorFlow 和所需的软件包是否成功安装，你可以执行 conda list，这会显示已安装软件包的列表，你应该能在其中找到与 TensorFlow 相关的软件包以及 CUDA 工具包。
为了方便解释，我创建了一个名为 tensorflow 的环境，你可以将其改为任何名称。我将使用 Python 3.7，因为我知道 TensorFlow 对其有很好的支持。...要验证每个环境是否都已安装了各自的软件包，你可以进入各个环境，执行 conda list，这会显示该环境中已安装的所有软件包。 ? 不要因为这个列表很长而感到困扰。...举个例子，如果你有一台消费级 GPU，不管是 GeForce 系列还是 Titan 系列，你都可以在下图中看到你的 GPU 是否支持 CUDA。 ?...另外，你不必在意显卡型号名称是否与该列表中的名称完全匹配，Max-Q 和 Super 的底层架构一样，只在 TDP、CUDA 核及张量核数量方面有一些差异。...要验证 TensorFlow 和所需的软件包是否成功安装，你可以执行 conda list，这会显示已安装软件包的列表，你应该能在其中找到与 TensorFlow 相关的软件包以及 CUDA 工具包。
支持GPU运算的版本：TensorFlow程序在GPU下运行比在CPU下运行明显快很多。如果系统中包含 NVIDIA®的GPU满足下一个小节所示的条件并且程序对性能要求很高，建议安装此版本。...GPU显卡必须拥有3.0以上版本的CUDA计算能力，查看 NVIDIA显卡支持列表 了解支持情况。 如果系统中已经安装了以前的相关包，请更新到所指定的版本。...本地安装 首先，需要安装以下版本的python： Python 3.5.x from python.org TensorFlow在windows操作系统中仅仅支持3.5.x版本的python。...安装仅支持CPU版本的TensorFlow，输入以下命令： C:\> pip3 install --upgrade tensorflow 安装GPU版本的TensorFlow，使用以下命令： C:\>...pip3 install --upgrade tensorflow-gpu Anaconda模式安装 再次强调，Anaconda安装是有第三方社区提供的，非官方。
run_meta:可选tensorflow。RunMetadata原型。支持运行时信息分析(如时间和内存)是必要的。op_log: tensorflow.tfprof。OpLogProto原型。...支持的属性包括micros、bytes、occurrence、params等https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow...有关支持的属性，请参见https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/core/profiler/g3doc/options.md...对于“scope”视图，它是名称范围层次结构的深度(树)，对于“op”视图，它是操作类型的数量(列表)，等等。参数：max_depth:要显示的数据结构的最大深度。...add_trace:是否添加python代码跟踪信息。用于支持“代码”视图。
运行此可执行文件将显示出设备的名称、计算能力、CUDA核心数量、内存总量、内存时钟频率等信息，以及设备支持的CUDA功能和特性。这对于了解设备的硬件规格和功能非常有用。...版本匹配问题，这里使用python3.7 python -m site 显示Python解释器搜索模块的目录列表，以及Python的安装信息和配置文件位置。 2....这个报错信息表明你的TensorFlow二进制文件是经过优化的，使用了oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN)来在性能关键的操作中使用特定的CPU指令，包括...然而，这个优化只适用于一些性能关键的操作，对于其他操作可能并没有启用这些指令。...如果你希望在其他操作中也启用这些指令，你需要重新编译TensorFlow，并使用相应的编译器标志来启用AVX和AVX2指令集。
整体梳理 安装GPU版的TensorFlow和CPU版稍微有一些区别，这里先做一个简单的梳理，后面有详细的安装过程。...cuda 确认Linux版本是否支持cuda 确认gcc是否安装 确认kernel版本 禁用开源驱动 关闭x server 下载cuda 安装cuda 前面几个步骤，主要是做各种前置条件验证的。...确认电脑的显卡支持cuda 确认Linux版本是否支持cuda 确认gcc是否安装 确认kernel版本 2.1....（gpu还是cpu版本、操作系统、Python版本等）。...在https://storage.googleapis.com/tensorflow/里有所有Tensorflow包的列表（XML格式）。
activate DL 如果不支持GPU环境，就可以直接安装Tensorflow了 pip install tensorflow import tensorflow as tf 检测GPU环境 win...下面搜索设备管理器 在显示适配器下面看到自己的显卡： 接下来查看电脑显卡型号是否支持CUDN，查看链接：https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-gpus 可以看到我的显卡是在支持列表里的...，若没有这两个路径则手动添加： 在CMD中输入： nvcc -V 有消息提示则安装成功 cuDNN cuDNN下载需要进行一个漫长的登陆 https://developer.nvidia.com/...zh-cn/cudnn 下载之后解压有以下内容： 都复制到（除了LICENSE）CUDA的安装目录（C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA...比较在CPU和GPU上的运行时间 import tensorflow as tf import timeit def cpu_run(): with tf.device('/cpu:0'
本文介绍在Linux操作系统的发行版本Ubuntu中，配置可以用CPU或GPU运行的Python新版本深度学习库tensorflow的方法。 ...我们按照文章新版本tensorflow实现GPU加速的方法中提及的方法，在Python中输入如下的代码，检验当前tensorflow库是否支持GPU运算。...至此，tensorflow库也可以正常使用了，但是他只能支持CPU运算。...这里有必要提一句，其实我们通过前述方法配置的tensorflow库，其自身原理上也是支持GPU运算的——因为在Linux操作系统中，从tensorflow库的1.15版本以后，就不再区分CPU与GPU版本了...完成tensorflow库的配置后，我们在Python中输入如下的代码，检验当前tensorflow库是否支持GPU运算。
bool use_per_session_threads：是否为每个会话使用单独的线程池。如果设置为True,则为这个会话使用新的线程池，而不是使用全局的线程池。仅仅支持直接的会话。...如果这个参数设置为True，那么一个操作在下列情况下会被放在CPU上运行： 1.操作没有GPU的实现 2.没有已知的GPU 3.需要与来自CPU的reftype输入进行协同定位 bool log_device_placement...：这个参数指定是否log硬件的分配，比如某个操作分配到CPU:0之类的。...注意：GPU驱动以某种顺序提供给进程可见的GPU，但是这个顺序并不保证与机器上的物理的CPU的id有任何关系。这个域用以重新从可见到虚拟建立映射，这就意味着这个操作在进程启动之后。...在启用了GPU的TensorFlow中，这个选项为True，意味着所有的CPU的张量将被分配Cuda的固定内存。通常情况下，TensorFlow会推断哪些张量应该分配固定内存。
有不少朋友私聊问小宋如何快速入门深度学习，我发现大部分小伙伴都是对这方面有兴趣面对网上丰富的资料却不知道如何选择与操作。...首先将带大家展示如何检测电脑是否有英伟达 GPU 以及如何安装使用。...小宋说：通过上述步骤，我们就可以判断是自己电脑是否有英伟达 GPU，这里会有些容易让初学者疑惑的地方，并非 GPU 都可以用来加速 AI 训练的，目前普遍支持好的仅有英伟达 GPU。...如果对 pip 包的大小敏感，可使用 tensorflow-cpu 包安装仅支持 CPU 的 TensorFlow 版本。...留言一：“想问下m1芯片Mac电脑的tensorflow好像有buf加成，就是安装麻烦，有教学吗？”
device (int, 可选, 默认为 -1) — CPU/GPU 支持的设备序数。将其设置为 -1 将利用 CPU，正数将在关联的 CUDA 设备 ID 上运行模型。...device (int, 可选, 默认为 -1) — CPU/GPU 支持的设备序数。将其设置为 -1 将使用 CPU，设置为正数将在关联的 CUDA 设备上运行模型。...device (int, 可选, 默认为 -1) — CPU/GPU 支持的设备序数。将其设置为-1 将利用 CPU，正数将在关联的 CUDA 设备 ID 上运行模型。...请参考此类以获取不同流水线共享的方法。 实现流水线操作的基类。...流水线工作流定义为以下操作序列： 输入->标记化->模型推断->后处理（任务相关）->输出 Pipeline 支持通过设备参数在 CPU 或 GPU 上运行（见下文）。
在 pip 安装的过程中将会安装并升级很多的包，这些包都在 REQUIRED_PACKAGES section of setup.py 这里列表出来了。...现在可以 测试安装是否正确。 在 Windows 下安装 Pip TensorFlow 在 Windows 下只支持 64 位的 Python 3.5 。...Virtualenv 安装 Virtualenv 是一个用来保持不同 Python 项目在独立的位置有独立的依赖的工具。...Anaconda 使用一个名为 "conda" 的包管理器，有其类似 Virtualenv 的独立的 环境系统 。...Docker 安装 Docker 是一个用来构建自容器版本 Linux 操作系统的平台。
作者：刘才权 编辑：田 旭 安装平台 1 平台 目前TensorFlow已支持Mac、Ubuntu和Windows三个主流平台（64位平台）， 2 GPU vs CPU 在安装时可以选择安装版本是否支持...（仅支持CPU）。...而UEFI开启会导致第三方驱动安装失败（如显卡驱动，这是源码编译安装GPU支持的TensorFlow，遇到的第一个坑）。...，它在一些常用的神经网络操作上进行了性能的优化，比如卷积，pooling，归一化，以及激活层等等。...至此，便完成了支持GPU的TensorFlow源码编译。
图12-1 在多台设备上并行执行TensorFlow图 与其他神经网络框架相比，TensorFlow 对分布式计算的支持是其主要亮点之一。...好的，现在你已经有了一个支持 GPU 的 TensorFlow 安装。 让我们看看如何使用它！...目前没有办法在特定 CPU 上固定节点或仅使用所有 CPU 的子集。 记录放置位置 让我们检查一下简单的放置器是否遵守我们刚刚定义的布局约束条件。...操作和内核 对于在设备上运行的 TensorFlow 操作，它需要具有该设备的实现；这被称为内核。 许多操作对于 CPU 和 GPU 都有内核，但并非全部都是。...现在让我们看看 TensorFlow 如何并行运行这些节点。 并行运行 当 TensorFlow 运行图时，它首先找出需要求值的节点列表，然后计算每个节点有多少依赖关系。
Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究 。...它拥有一个包含各种工具、库和社区资源的全面灵活生态系统，可以让研究人员推动机器学习领域的先进技术的发展，并让开发者轻松地构建和部署由机器学习提供支持的应用。...总之，如果有TensorFlow，我们就可以很自如地玩转神经网络。 二.TF安装过程 TensorFlow即可以支持CPU，也可以支持CPU+GPU。前者的环境需求简单，后者需要额外的支持。...Windows CPU版 \ GPU版（GPU版本比CPU版本快很多倍） 测试版 更新TensorFlow TensorFlow支持Windows用户，由于我的计算机是Windows操作系统，这里使用该方法进行安装...第三步：检查当前环境可以安装哪些版本的Python，作者选择Python3.6版本 conda search --full-name python 由于作者电脑不支持GPU，所以这里只安装CPU版本
、OpenVX等这些在传统计算机视觉领域用的比较普遍的函数库的支持，而且这些函数库都在英特尔的CPU上做了优化。...环境变量：相对于Movidius SDK强制的修改bashrc添加Movidius SDK的工具到环境变量中，OpenVINO的做法更加人性化，单独将次操作写入setupvars.sh脚本，让用户自行选择是否以及何时添加环境变量...支持框架：相对于Movidius SDK仅支持Caffe和TensorFlow，OpenVINO还支持MxNet、Kaldi和ONNX等模型的转换 3....Linux下安装OpenVINO 首先介绍下笔者使用的平台和软硬件信息： 处理器：Intel® Core™ i7-7700 CPU @ 3.60GHz × 8 操作系统：Ubuntu16.04 LTS...，有两种做法一是将yolo前面一层作为输出，yolo层在CPU上进行运算，二是可以将yolo层作为自定义层，本方案中采用第一种 6.
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