由于System.Management不是在Mono中实现的,那么在Mono中获取系统信息的方法是什么呢?我所寻找的资料如下:
CPU -处理器数量,处理器类型,型号,核心,本地线程,时钟速度,制造商,Endianness,SSE信息
GPU . CUDA核心的型号、制造商、编号
内存-总RAM,页大小
OS -基本操作系统信息
这些信息可以通过System.Management获得,但只适用于.net/Windows。但是,如果我试图在Mono/Linux上运行相同的代码,它将失败,因为System.Management不是在Mono中实现的。那么,如何以独立于操作系
我在Nvidia Quadro FX 3800工作站上安装CUDA7.0(与TensorFlow一起使用)有困难。我想知道这是不是因为GPU不再受支持了。
驱动程序(340.96)的安装工作正常:
$ sh ./NVIDIA-Linux-x86_64-340.96.run
Installation of the NVIDIA Accelerated Graphics Driver for Linux-x86_64
(version: 340.96) is now complete. Please update your XF86Config or
xorg.conf file as appr
当我试图验证GPU在CPU上执行矩阵操作时,根据我的经验结果,我得到了意外的results.CPU比GPU更好的性能,这让我感到困惑。
我用cpu和gpu做矩阵乘法,respectively.Programming环境是MXNet和CODA-10.1.
与gpu:
import mxnet as mx
from mxnet import nd
x = nd.random.normal(shape=(100000,100000),ctx=mx.gpu())
y = nd.random.normal(shape=(100000,100000),ctx=mx.gpu())
%timeit nd.do
代码是在windows中开发的,但是当我在linux下用nvcc编译代码时,它给出了错误:
cutil_inline.h:没有这样的文件或目录。
我的机器中的PATH是:
# User specific aliases and functions
export PATH=/usr/local/cuda/bin:/usr/local/NVIDIA_GPU_Computing_SDK:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/NVIDIA_GPU_Computing_SDK:$LD_LIBRARY_PAT
假设我有一个像这样的角面模型:
with tf.device("/CPU"):
model = tf.keras.Sequential([
# Adds a densely-connected layer with 64 units to the model:
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)),
# Add another:
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),