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
我对C++有点陌生，到目前为止，我一直在使用Obj-C和Java进行编程。说，我有课:classPerson{private:Wife*current_wife;//.....};所以obv我需要实现一个setter方法来更改Wife实例变量。像这样:Person::SetCurrentWife(Wife*new_wife){current_wife=new_wife;}那将是一个肤浅的拷贝。所以在主循环的某个地方或我称之为:Person*some_person=newPerson();...Wife*wife=newWife();some_person->SetCurrentWife
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
我正在通过shell脚本在Docker容器中启动django-tornado混合应用程序，并获得--noinput作为django命令无法识别的参数:usage:manage.pycollectstatic[-h][--version][-v{0,1,2,3}][--settingsSETTINGS][--pythonpathPYTHONPATH][--traceback][--no-color][--noinput][--no-post-process][-iPATTERN][-n][-c][-l][--no-default-ignore]manage.pycollectstatic
为了复制这个问题，在下面的yaml文件上运行dockerrunzookeeper然后docker-composeup。我正在使用zookeeper最新图像wurstmeister/kafka:0.9.0.0-1和sheepkiller/kafka-manager:latest.我运行docker-composeup并最终让它工作，但现在我收到以下错误:我搜索了git和stackoverflow无济于事。在我保存集群之前，一切看起来都很好。在我得到的Kafka日志中:[warn]o.a.z.ClientCnxn-Session0x0forservernull,unexpectederro
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-
这个问题在这里已经有了答案:CanKeraswithTensorflowbackendbeforcedtouseCPUorGPUatwill?(8个回答)关闭5年前。有没有办法完全在CPU上运行TensorFlow。我机器上的所有内存都被一个运行TensorFlow的单独进程占用。我尝试将per_process_memory_fraction设置为0，但未成功。 最佳答案 看看这个question或者这个answer.总结一下，你可以添加这段代码:importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]=
我在做什么我正在训练并使用卷积神经元网络(CNN)进行图像分类，使用Keras和Tensorflow-gpu作为后端。我正在使用什么-PyCharm社区2018.1.2-Python2.7和3.5(但不能同时使用)-Ubuntu16.04-Keras2.2.0-Tensorflow-GPU1.8.0作为后端我想知道的在许多代码中，我看到人们使用fromkerasimportbackendasK#Dosomecode,e.g.trainandsavemodelK.clear_session()或使用后删除模型:delmodel关于clear_session的keras文档说:“销毁当前的
我一直在使用manage.pyrunserver运行我的初学者Django项目。我看到了使用gunicorn的建议。有什么区别？ 最佳答案 nginx和gunicorn可能是生产部署中最流行的配置。在详细说明为什么推荐gunicorn而不是runserver之前，让我们快速澄清一下nginx和gunicorn之间的区别，因为两者都声明它们是Web服务器。NGINX应该是你的公共(public)入口点，它是监听端口80(http)和443(https)的服务器。它的主要目的是处理HTTP请求，即应用重定向、HTTP身份验证(如果需要)
