即使在使用Tensorflow CPU设置tf.config.threading.set_inter_op_parallelism_threads(1)和tf.config.threading.set_intra_op_parallelism_threads(1) Keras (运行一个简单的CNN模型适合)之后,在linux机器上也会创建太多的线程。无论我尝试什么,它似乎是在创建94个线程,同时经历了合适的时代。已经尝试过使用tf.compat.v1.ConfigProto设置,但是没有任何帮助。如何限制线程数?
我的c++程序不能创造比8 threads更多的东西。它返回错误代码EAGAIN(11)。因为缺乏可用的资源。在发布这个问题之前,我在谷歌上搜索了这个问题的解决方案,但没能从中得到多少信息。以下是我为我的程序和unix系统找到的详细信息。
我的线程创建函数是:-
thread_initialise(File *CFG_FILE)
{
int total_pthreads; //reads number of threads I want for the program from configuration file.
int rc =0 ;
fo
我使用这个OpenCV在Linux上安装了C++的。
然后让它与Eclipse一起使用这个。
但是,我需要能够在几台不同的Linux计算机上使用OpenCV,这就是我遇到问题的地方。
安装工作正常,但制作文件需要很长时间(超过3个小时),因此,当将OpenCV转移到另一台Linux计算机时,我想跳过安装。我试图将预先创建的OpenCV目录从第一次安装复制到另一台计算机,但当试图从指南中找到带有此命令的OpenCV安装时:
pkg-config --cflags opencv
我收到以下错误消息:
Package opencv was not found in the pkg-config se
我读过keras支持2.2.4+自动多核,但我的工作只作为一个线程运行。我正在VM内部运行,否则我会尝试使用我拥有的GPU,这意味着我所使用的解决方案是基于CPU的。
这是我的代码片段
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
epochs_ = 1000
batch_size_ = 150
np.random.seed(42)
tf.random.set_seed(42)
from keras.layers import Dense, SimpleRNN, GRU, LSTM
from