我需要获取有关CPU/GPU/内存的任何信息。核心数、内存值、内存和cpu使用情况...我为IE找到了一种方法:HowtoUseJavaScripttoFindHardwareInformation其他浏览器的解决方案我不知道。知道怎么做吗？也许webgl可以访问有关您计算机的信息？或闪光？或任何其他技术？非常感谢 最佳答案 此代码将打印GPU信息，并将列出您可以使用此浏览器的性能对象获得的所有信息(BOM没有标准，因此每个浏览器都会更改)。varperformance=window.performance||window.mozP
我在笔记本上使用opencv242+VS2010。我试图在OpenCV中对GPUblock进行一些简单的测试，但它显示GPU比CPU代码慢100倍。在这段代码中，我只是将彩色图像转为灰度图像，使用cvtColor的功能这是我的代码，PART1是CPU代码(测试cpuRGB2GRAY)，PART2是上传图像到GPU，PART3是GPURGB2GRAY，PART4是CPURGB2GRAY。有三件事让我很想知道:1在我的代码中，part1是0.3ms，而part4(和part1完全一样)是40ms!!!2上传图片到GPU的part2是6000ms!!!3Part3(GPU代码)是11ms，对
有一个methodinOpKernel//Returnstrueiffthisopkernelisconsidered"expensive".The//runtimemayusethisflagtooptimizegraphexecutionforexample//to"inline"inexpensivekernels.virtualboolIsExpensive(){returnexpensive_;}似乎默认情况下GPUareconsideredasinexpensive上的所有操作而CPU、SYSL则被标记为昂贵。expensive的定义和作用有点难以理解。没有informat
已结束。此问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提出有关书籍、工具、软件库等方面的建议的问题。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答它。关闭5年前。ImprovethisquestionTensorFlow白皮书提到使用了Eigen。是否有关于如何选择Eigen的公开解释，它们是否是在TensorFlowC++op内核中使用Eigen的动机？ 最佳答案 我认为，首先插入使用Eigen的关键特性之一是因为Eigen具有自己的高度优化的矩阵乘积内核，而所有其他竞争对手都必须链接到一些BLA
我们目前正在使用Keras训练各种神经网络，这是非常理想的，因为它具有良好的界面并且相对易于使用，但我们希望能够将它们应用到我们的生产环境中。可惜生产环境是C++，所以我们的计划是:使用TensorFlow后端将模型保存到protobuf将我们的生产代码链接到TensorFlow，然后加载到protobuf不幸的是，我不知道如何从Keras访问TensorFlow保存实用程序，这些实用程序通常保存为HDF5和JSON。如何保存到protobuf？ 最佳答案 如果您不需要在要部署的环境中使用GPU，您也可以使用我的库，称为frugal
官方PyTorchDockerimage基于nvidia/cuda，它能够在DockerCE上运行，无需任何GPU。它也可以在nvidia-docker上运行，我假设启用了CUDA支持。是否可以在没有任何GPU的x86CPU上运行nvidia-docker本身？有没有办法构建单个Docker镜像，在可用时利用CUDA支持(例如，在nvidia-docker中运行时)并在其他情况下使用CPU？在DockerCE中使用torch.cuda会发生什么？DockerCE到底有什么区别，为什么nvidia-docker不能合并到DockerCE中？ 最佳答案
Docker和Tensorflow的新手并尝试它们。安装(在win10上，使用hyper-v驱动)很顺利，我可以运行了dockerrun-p8888:8888-itgcr.io/tensorflow/tensorflow然后得到这样的输出:[I23:01:01.188NotebookApp]←(BServingnotebooksfromlocaldirectory:/notebooks[I23:01:01.189NotebookApp]←(B0activekernels[I23:01:01.189NotebookApp]←(BTheJupyterNotebookisrunningat:
我注意到nvidia支持GPU和Docker，但我相信目前这仅适用于linux。有人在Windows10上运行它吗？特别是，我希望能够访问它以用于机器学习应用程序。https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker 最佳答案 由于Docker使用Virtualbox在Windows上工作，VirtualboxwillnotexposeCUDAtotheguestwithoutPCIpassthrough，我认为不可能像您想的那样做到这一点。 关于docker-
我一直在尝试使用tflearn执行回归和我自己的数据集。我一直在尝试使用tflearn实现基于example的卷积网络使用MNIST数据集。我没有使用MNIST数据集，而是尝试用自己的数据替换训练和测试数据。我的数据是从csv文件中读取的，与MNIST数据的形状不同。我有255个特征，它们代表一个15*15的网格和一个目标值。在示例中，我将第24-30行替换为(并包括importnumpyasnp):#readintrainandtestcsv'swherethereare255features(15*15)andatargetcsvTrain=np.genfromtxt('train
我正在使用Tensorflow做一个简单的教程，我刚刚安装了它应该更新它，首先我使用以下代码加载mnist数据:importnumpyasnpimportosfromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='3'mnist=input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True)train_data=mnist.train.images#Returnsnp.arraytrain_labels=np.asar
