pytorch cuda()花费时间很长

1 设置GPU的一些操作 设置在os端哪些GPU可见,如果不可见,那肯定是不能够调用的~ import os GPU = '0,1,2' os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] =GPU torch.cuda.is_available()查看cuda是否可用. if torch.cuda.is_available(): torch.backends.cudnn.benchmark = True ''' 如果网络的输入数据维度或类型上变化不大,设置 torch.bac

出现场景:idea软件重装了一次,项目空间是沿用原来的,所有的项目配置也是之前的,导致svn提交异常缓慢. 1.解决方案:重新建立工作区间project 将svnd的项目导出来,并且配置好项目运行环境 再次提交代码到svn就不卡了 2.将设置的值设为300 3.设置一下这里 重启idea,再次提交到svn 亲测有效!!!! 补充知识:idea使用svn(日常使用) 本文记录了svn的日常使用!!!非常详细!!!持续更新- 更新svn的项目到本地(一般是先更新再进行提交) 选择你的svn(服务器)

现象 大家在使用 Apache Spark 2.x 的时候可能会遇到这种现象:虽然我们的 Spark Jobs 已经全部完成了,但是我们的程序却还在执行.比如我们使用 Spark SQL 去执行一些 SQL,这个 SQL 在最后生成了大量的文件.然后我们可以看到,这个 SQL 所有的 Spark Jobs 其实已经运行完成了,但是这个查询语句还在运行.通过日志,我们可以看到 driver 节点正在一个一个地将 tasks 生成的文件移动到最终表的目录下面,当我们作业生成的文件很多的情况下,就很容

本文实例讲述了C#计算程序执行过程花费时间的方法.分享给大家供大家参考.具体如下: 计算执行完程序花费的时间: void AddInfo() { System.Diagnostics.Stopwatch sw = new System.Diagnostics.Stopwatch(); sw.Start(); for (int i = 0; i < 1000; i++) { Console.WriteLine(i.ToString()); System.Threading.Thread.Sleep

cuda上tensor的定义 a = torch.ones(1000,1000,3).cuda() 某一gpu上定义 cuda1 = torch.device('cuda:1') b = torch.randn((1000,1000,1000),device=cuda1) 删除某一变量 del a 在cpu定义tensor然后转到gpu torch.zeros().cuda() 直接在gpu上定义,这样就减少了cpu的损耗 torch.cuda.FloatTensor(batch_size, s

亲爱的武大校友们: 在美国,这里还在放圣诞假呢,可我的心却没有跟着放假,我时时刻刻还关注着这边.应他,也就是"天才中的天才"的要求,我想我在这里冒昧地给大家说点什么吧.以一个过来人的身份. 最近,我的心一直被今日美国上一个叫吴孟超的老人给牵动着.他和他的老师在他拿到国家科技最高奖后,当着记者痛斥那些因为钱就不看病的医生.两个古稀老人,勇气却如此的不寻常. 现在已经很难再寻找这样的勇气了. 曾几何时,我把21世纪的e-generation想象的无比的美好,认为他们一定能发展中国,重振国威

问题描述 有时在加载已训练好的模型时,会出现 out of memory 的错误提示,但仔细检测使用的GPU卡并没有再用且内存也没有超出. 经查阅发现原来是训练模型时使用的GPU卡和加载时使用的GPU卡不一样导致的.个人感觉,因为pytorch的模型中是会记录有GPU信息的,所以有时使用不同的GPU加载时会报错. 解决方法 gpu之间的相互转换.即,将训练时的gpu卡转换为加载时的gpu卡. torch.load('modelparameters.pth', map_location={'cud

设置超时时间 设置HttpClient的超时时间,非常有必要性,因为httpclient 默认超时时间很长,自己可以测试一下是多久,设置超时时间否则会影响自己系统的业务逻辑,例如阻塞系统,影响系统的吞吐量,占用线程数. httpclient 4.4版本之后将这些设置封装到 RequestConfig 对象里,其中 setConnectTimeout 是设置连接到目标 URL 的等待时长,超过这个时间还没连上就抛出连接超时: setConnectionRequestTimeout 是从connec

你可能早就已经听说了 Vue.js 2.0.一个主要的令人兴奋的新特性就是更新页面的"虚拟DOM"的加入. 虚拟 DOM 可以做什么? React 和 Ember 都使用了虚拟DOM来提升页面的刷新速度.为了理解其如何工作,让我们先讨论一下几个概念: 更新DOM的花费时间非常长 当我们使用 JavaScript 来改变页面的时候,浏览器不得不做一些工作来找到需要的DOM节点,并且做出类似这样的改变: document.getElementById('myId').appendChild

基本设置篇 一.在线安全的四个误解 Internet实际上是个有来有往的世界,你可以很轻松地连接到你喜爱的站点,而其他人,例如黑客也很方便地连接到你的机器.实际上,很多机器都因为自己很糟糕的在线安全设置无意间在机器和系统中留下了"后门",也就相当于给黑客打开了大门. 你上网的时间越多,被别人通过网络侵入机器的可能性也就越大.如果黑客们在你的设置中发现了安全方面的漏洞,就会对你发起攻击,可能是一般的骚扰,如降低你的速度或者让你的机器崩溃:也可能更严重,例如打开你的机密文件.偷窃口令和信用

虽然网上关于CocoaPods安装教程多不胜数,但是我在安装的过程中还是出现了很多错误,所以大家可以照下来步骤装一下,我相信会很好用. 前言 在iOS项目中使用第三方类库可以说是非常常见的事,但是要正确地配置他们有时候是非常繁琐的事情,幸运的是CocoaPods是一个很好的解决方案. 什么是CocoaPods CocoaPods是OS X和iOS下的一个第三类库管理工具,通过CocoaPods工具我们可以为项目添加被称为"Pods"的依赖库(这些类库必须是CocoaPods本身所支持的

一． 等待事件的相关知识 1.1 等待事件主要可以分为两类,即空闲(IDLE)等待事件和非空闲(NON-IDLE)等待事件.1). 空闲等待事件指ORACLE正等待某种工作,在诊断和优化数据库的时候,不用过多注意这部分事件.2). 非空闲等待事件专门针对ORACLE的活动,指数据库任务或应用运行过程中发生的等待,这些等待事件 是在调整数据库的时候需要关注与研究的. 在Oracle 10g中的等待事件有872个,11g中等待事件1116个. 我们可以通过v$event_name 视图来查看等待事件

一.前言 谈到分页,在网页上简直到处都是.网络的资源越来越多,如果不用分页技术来显示,就会拖拉很长很长.下面给大家分享分页技术. 二.基本要点 当要显示数据量足够大的时候,我们往往采用分页显示的处理办法.分页有真分页和假分页. 假分页:从数据库中取出所有的数据,然后分页在界面上显示.访问一次数据库,但由于选择的数据量比较大,所以第一次花费时间比较长,但之后每一页的显示都是直接.快速的,避免对数据库的多次访问. 真分页:确定要显示的数量和内容,然后每次都去数据库取出该少量数据,优点是数据量小,缺点

Visual Studio 2005 无法显示设计视图的解决方法 你们有没有碰到过这样的情况,在用VS2005开发的时候,点击设计视图没有用,怎么点击都看不到设计页面,前段时间为这个被这个问题郁闷了好久,一直的解决方法都只是重新安装,VS2005那么庞大,每次重新安装都要花费我很长的时间,后来在在网上找解决的办法,功夫不负有心人总让让我找到了,现在我把解决办法写下来,大家碰到这样的问题就不用再这么辛苦了. 首先你要确定你的HTML代码没有问题,因为在Visual Studio 2005 中内置的

PreparedStatement接口继承Statement,并与之在两方面有所不同: PreparedStatement 实例包含已编译的 SQL 语句.这就是使语句"准备好".包含于 PreparedStatement 对象中的 SQL 语句可具有一个或多个 IN 参数.IN参数的值在 SQL 语句创建时未被指定.相反的,该语句为每个 IN 参数保留一个问号("?")作为占位符.每个问号的值必须在该语句执行之前,通过适当的setXXX 方法来提供. 由于 Pre

最近在Linux环境下做C语言项目,由于是在一个原有项目基础之上进行二次开发,而且项目工程庞大复杂,出现了不少问题,其中遇到最多.花费时间最长的问题就是著名的"段错误"(Segmentation Fault).借此机会系统学习了一下,这里对Linux环境下的段错误做个小结,方便以后同类问题的排查与解决. 1. 段错误是什么 一句话来说,段错误是指访问的内存超出了系统给这个程序所设定的内存空间,例如访问了不存在的内存地址.访问了系统保护的内存地址.访问了只读的内存地址等等情况.这里贴一个

Psyco 是严格地在 Python 运行时进行操作的.也就是说,Python 源代码是通过 python 命令编译成字节码的,所用的方式和以前完全相同(除了为调用 Psyco 而添加的几个 import 语句和函数调用).但是当 Python 解释器运行应用程序时,Psyco 会不时地检查,看是否能用一些专门的机器代码去替换常规的 Python 字节码操作.这种专门的编译和 Java 即时编译器所进行的操作非常类似(一般地说,至少是这样),并且是特定于体系结构的.到现在为止,Psyco 只可用

问题一: 使用Windows记事本的"另存为",可以在GBK.Unicode.Unicode big endian和UTF-8这几种编码方式间相互转换.同样是txt文件,Windows是怎样识别编码方式的呢? 我很早前就发现Unicode.Unicode big endian和UTF-8编码的txt文件的开头会多出几个字节,分别是FF.FE(Unicode),FE.FF(Unicode big endian),EF.BB.BF(UTF-8).但这些标记是基于什么标准呢? 问题二: 最近

UTF-8包含全世界所有国家需要用到的字符,是国际编码,通用性强.UTF-8编码的文字可以在各国支持UTF8字符集的浏览器上显示.如,如果是UTF8编码,则在外国人的英文IE上也能显示中文,他们无需下载IE的中文语言支持包. GBK是国家标准GB2312基础上扩容后兼容GB2312的标准.GBK的文字编码是用双字节来表示的,即不论中.英文字符均使用双字节来表示,为了区分中文,将其最高位都设定成1.GBK包含全部中文字符,是国家编码,通用性比UTF8差,不过UTF8占用的数据库比GBD大. GBK

在一般性开发中,笔者经常看到很多同学在对待java并发开发模型中只会使用一些基础的方法.比如Volatile,synchronized.像Lock和atomic这类高级并发包很多人并不经常使用.我想大部分原因都是来之于对原理的不属性导致的.在繁忙的开发工作中,又有谁会很准确的把握和使用正确的并发模型呢? 所以最近基于这个思想,本人打算把并发控制机制这部分整理成一篇文章.既是对自己掌握知识的一个回忆,也是希望这篇讲到的类容能帮助到大部分开发者. 并行程序开发不可避免地要涉及多线程.多任务的协作和数

背景 np.loadtxt()用于从文本加载数据. 文本文件中的每一行必须含有相同的数据. *** loadtxt(fname,dtype=<class'float'>,comments='#',delimiter=None,converters=None,skiprows=0,usecols=None,unpack=False,ndmin=0) fname要读取的文件.文件名.或生成器. dtype数据类型,默认float. comments注释. delimiter分隔符,默认是空格. s