关于我们更多关于云原生的案例和知识，可关注同名【腾讯云原生】公众号~福利：①公众号后台回复【手册】，可获得《腾讯云原生路线图手册》&《腾讯云原生最佳实践》~②公众号后台回复【系列】，可获得《15个系列100+篇超实用云原生原创干货合集》，包含Kubernetes降本增效、K8s性能优化实践、最佳实践等系列。③公众号后台回复【白皮书】，可获得《腾讯云容器安全白皮书》&《降本之源-云原生成本管理白皮书v1.0》④公众号后台回复【光速入门】，可获得腾讯云专家5万字精华教程，光速入门Prometheus和Grafana。作者徐蓓，腾讯云容器技术专家，腾讯云异构计算容器负责人，多年云计算一线架构设计与研
一、开发环境操作系统：Ubuntu18.04LTS显卡：NVIDIARTX2080Super显卡驱动：专有驱动450.142.00CUDA：10.2PyCharm版本：2020.2.5二、问题描述最近在GitHub上闲逛，Git了一个YOLOv3目标检测的项目。Git下来并且配置好环境开始运行，发现TensorFlow找不到动态库libcudart.so.10.1。开始能够想到的原因是我在本地安装的CUDA版本是10.2，项目的Tensorflow版本是2.1.0，两者可能不适配。我首先尝试在COCO数据集上运行模型训练算法，发现是可以运行的，只是训练的速度实在有点慢。看了下输出信息，发现Te
一、开发环境操作系统：Ubuntu18.04LTS显卡：NVIDIARTX2080Super显卡驱动：专有驱动450.142.00CUDA：10.2PyCharm版本：2020.2.5二、问题描述最近在GitHub上闲逛，Git了一个YOLOv3目标检测的项目。Git下来并且配置好环境开始运行，发现TensorFlow找不到动态库libcudart.so.10.1。开始能够想到的原因是我在本地安装的CUDA版本是10.2，项目的Tensorflow版本是2.1.0，两者可能不适配。我首先尝试在COCO数据集上运行模型训练算法，发现是可以运行的，只是训练的速度实在有点慢。看了下输出信息，发现Te
目录背景使用DockerClient调用GPU依赖安装安装Docker安装NVIDIAContainerToolkit¶--gpus用法使用DockerGoSDK为容器分配GPU使用NVIDIA/go-nvml获取GPU信息使用DockerGoSDK为容器分配GPU扩展阅读：NVIDIAMulti-InstanceGPU背景深度学习的环境配置通常是一项比较麻烦的工作，尤其是在多个用户共享的服务器上。虽然conda集成了virtualenv这样的工具用来隔离不同的依赖环境，但这种解决方案仍然没办法统一地分配计算资源。现在，我们可以通过容器技术为每个用户创建一个属于他们自己的容器，并为容器分配相应
目录背景使用DockerClient调用GPU依赖安装安装Docker安装NVIDIAContainerToolkit¶--gpus用法使用DockerGoSDK为容器分配GPU使用NVIDIA/go-nvml获取GPU信息使用DockerGoSDK为容器分配GPU扩展阅读：NVIDIAMulti-InstanceGPU背景深度学习的环境配置通常是一项比较麻烦的工作，尤其是在多个用户共享的服务器上。虽然conda集成了virtualenv这样的工具用来隔离不同的依赖环境，但这种解决方案仍然没办法统一地分配计算资源。现在，我们可以通过容器技术为每个用户创建一个属于他们自己的容器，并为容器分配相应
Tensorflow时间序列数据的处理数据集简介数据来源：Kaggle UbiquantMarketPrediction数据集描述了多个投资项目在一个时间序列下的300个匿名特征（"f_0"至"f_299"）以及一个目标特征（"target"）。要求根据后续时间节点的匿名特征预测目标特征。本文的主要目标是构建特定长度的时间序列RNN网络训练和测试集。训练集和验证集、测试集的划分由于给出的要求是预测后续时间点的目标特征，模型的建立是基于过去的模式在将来依然存在。因此，对于这样的模型，跨时间划分训练集、验证集和测试集是合理的。数据集中给出了时间序号（"time_id"）从0开始至1219，共计31
Tensorflow时间序列数据的处理数据集简介数据来源：Kaggle UbiquantMarketPrediction数据集描述了多个投资项目在一个时间序列下的300个匿名特征（"f_0"至"f_299"）以及一个目标特征（"target"）。要求根据后续时间节点的匿名特征预测目标特征。本文的主要目标是构建特定长度的时间序列RNN网络训练和测试集。训练集和验证集、测试集的划分由于给出的要求是预测后续时间点的目标特征，模型的建立是基于过去的模式在将来依然存在。因此，对于这样的模型，跨时间划分训练集、验证集和测试集是合理的。数据集中给出了时间序号（"time_id"）从0开始至1219，共计31
抽空理了理国内目前已知显卡厂商的各类产品（来源与各个公司产品网站），可能不全，后续会实时更新。 目前来看，显卡市场还是国外两巨头+intel占据了绝大数的市场，intel在igpu上深耕了很多年，现在终于进军dgpu市场了，去年发布的DG1（ARC系列的上一代试水产品），算是内部第一代独显，正式的ARC（dg2）应该是撬开dgpu的正式的敲门砖。 国内公司目前搜集到的信息不多，如果有其它比较优秀的国内显卡公司，后续也会持续加进去的。
抽空理了理国内目前已知显卡厂商的各类产品（来源与各个公司产品网站），可能不全，后续会实时更新。 目前来看，显卡市场还是国外两巨头+intel占据了绝大数的市场，intel在igpu上深耕了很多年，现在终于进军dgpu市场了，去年发布的DG1（ARC系列的上一代试水产品），算是内部第一代独显，正式的ARC（dg2）应该是撬开dgpu的正式的敲门砖。 国内公司目前搜集到的信息不多，如果有其它比较优秀的国内显卡公司，后续也会持续加进去的。
摘要：本文就带大家了解在昇腾平台上对TensorFlow训练网络进行性能调优的常用手段。本文分享自华为云社区《在昇腾平台上对TensorFlow网络进行性能调优》，作者：昇腾CANN。用户将TensorFlow训练网络迁移到昇腾平台后，如果存在性能不达标的问题，就需要进行调优。本文就带大家了解在昇腾平台上对TensorFlow训练网络进行性能调优的常用手段。首先了解下性能调优的全流程：当TensorFlow训练网络性能不达标时，首先可尝试昇腾平台提供的“三板斧”操作，即上图中的“基本提升手段”：使能自动混合精度>进行亲和接口的替换>使能训练迭代循环下沉>使用AOE工具进行调优。基本调优操作完成
