我安装了tensorflow 2.0 -gpu。我正在用MTCNN做人脸检测。在第一次调用检测人脸时，需要3.86秒。在下一次调用时，只需要.049秒。我怀疑它在第一次调用时没有使用GPU，但在第二次调用时确实使用了GPU。我知道MTCNN确实导入了tensorflow，但我不明白为什么第一次调用时不使用GPU。代码如下。import time
浏览 48提问于2020-07-27得票数 1
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我想在我的服务器端使用人脸检测。因此，我为这项任务找到了。我发现faceapi.detectAllFaces()的每次调用持续了大约10秒。我的服务器端代码(您可以在中看到类似的代码)：import { canvas, faceDetectionNet, faceDetectionOptions我可以在我的faceapi.detectAllFaces()-function上做什么类似的事情也有同样的速度？
浏览 1提问于2019-05-22得票数 6
在试图理解为什么我的PyTorch模型的最大批处理大小是有限的时，我注意到使用最多内存的不是模型本身，也不是将张量加载到GPU中。当第一次生成预测时，大部分内存都会耗尽，例如训练循环中的以下一行：其中图像是一些输入张量，模型是我的PyTorch模型。在运行该行之前，我有大约9GB的GPU内存可用，然后我降低到2.5GB (在运行loss = criterion(outputs, labels)之后，它进一步下降到1GB可用)。据我所知，模型
浏览 3提问于2022-05-27得票数 4
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CV_BGR2GRAY);std::cout << "FAST GPU当使用调试配置时，GPU检测执行得更快。
但是当使用释放时，正常(CPU)快速检测器的执行速度更快。此外，无论所使用的配置类型如何，该检测器在GPU上的性能都保持不变。但是，与Debug配置相比，在释放下执行检<em
浏览 6提问于2016-10-07得票数 2
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我正在使用AzureDevops管线运行构建。当我创建新的管线时，我不会将其排队，而只是保存。如果选择了CI触发器，则在检入任何项目时将运行管路。但在第一次运行/签入时，所有在当前签入之前发生的签入(变更集/提交)以及这些签入的所有工作项都会喜欢(关联)管道。
这种行为对我来说是不可取的。有没有办法禁用它？在所有后续签入中，构建将仅与触发管线的版本相关联。这也是我在第一次构建中想要的，它只与触发它的chack-in关联。
浏览 0提问于2020-07-02得票数 0
在keras中，model.fit和model.predict都有一个batch_size参数。我的理解是，model.fit中的批处理大小与批处理优化有关，batch_size在model_predict中的物理意义是什么？是否需要与model.fit使用的值相等？
浏览 1提问于2018-03-14得票数 11
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我正在使用GPU运行时在google collab上推断tiny-yolo-v3。使用的GPU是Tesla P100-PCIE-16 GPU。运行darknet inference命令后，显示的预测时间为0.91秒。
我可以从代码中看出，这个时间戳是GPU上的网络处理时间，其中不包括图像的预处理和后处理。我创建了包含相同结果的单元格。我知道这些GPU非常昂贵，而且性能很好。但0.91秒的推断时间占0.9帧/秒的性能，这并不显
浏览 20提问于2020-05-29得票数 0
这是我第一次使用amazon服务来部署我的机器学习预培训模型。我想把我的预先训练过的TensorFlow模型部署到Aws-Sagemaker。我可以成功地部署端点，但是每当我调用predictor.predict(some_data)方法对调用端点进行预测时，它就会抛出一个错误。在查看云监视日志之后，我发现了这个错误。type,allowed=[DT_HALF, DT_BFLOAT16, DT_FLOAT, DT_DOUBLE]; attr=strides:list(int); attr=use_cudnn_on_
浏览 4提问于2020-04-07得票数 2
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我想使用python API做一个简单的演示，它学习如何将输入数字加1。我已经成功地制作了一个模型，但在预测时出现了问题。我在CPU TensorFlow上的PopOS 19.10上运行的是github的最新版本。谢谢你的帮助。 编辑:我也在windows上重现了这个问题。dict')
File "/home/user/.local/lib/python3.7/site-packages/ludwig/
浏览 14提问于2020-04-10得票数 0
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resource3_wc使用访问内存不起作用将0写入位置将在下一次读取时返回零，但在任何后续读取时将返回0x000000005665BDF5。在第一次读取之后，所有位置的值0x000000005665BDF5都是相同的。对这些(失败的)读/写进行基准测试似乎表明它
浏览 43提问于2022-04-22得票数 0
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为什么RNNs/LSTM/GRUs的隐藏状态通常只在一个时代结束后才重新初始化，而不是在批处理完成后重新初始化？
浏览 0提问于2023-01-25得票数 0
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另一种是在几乎无限的工作负载上进行大量计算；不需要与第一个任务同步；真的不喜欢被中断(鼓励更粗的工作量粒度)。
试图避免th**ad单词，因为它在GPU上意味着不同的东西
浏览 4提问于2022-07-29得票数 0
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我已经给了下面的博客链接作为矩阵转置的例子，因为下面的链接显示了如何使用3种方法来转置矩阵，朴素的，合并的和naive冲突合并的
我甚至在网上阅读了代码的解释，这是一个很好的矩阵转置的参考资料
正如你所看到的，为什么内核被调用了两次: 1\ once for注释说在for尽管我只使用其中的一个进行了测试，但它们都给出了有效的输出，但时间不同。
希望我的问题是清楚的，如果有什
浏览 1提问于2015-03-08得票数 0
在使用Vulkan时，通常在创建缓冲区时创建多个缓冲区(缓冲区‘版本’)，因为如果你有双缓冲，例如你不知道图形API是否还在绘制最后一帧(使用你绑定的内存并指示它使用最后一个循环)。如果你想更新一个图像或顶点缓冲区，如果你不知道图形API是否还在使用它，你会怎么做呢？您是否只是简单地为该图像/缓冲区重新分配新的内存并重新开始？即使你只想更新它的一部分？毕竟，它仍然可以被使用。这是怎么做的？
浏览 3提问于2021-09-24得票数 1
GPU (只安装了1个GPU )。(多个主机进程共享同一个GPU)。但是，这是在使用CUDA运行时API时。现在，我将切换到驱动程序API。
为了找出这一点，我转储了上面代码的mem。原来，对于这两个进程，cuMemAlloc返回的内存地址是相同的！这让我很惊讶。为了说明这一点:两个进程都使用cudaMalloc (运行时应用程序接口)和cuMalloc (驱动程序API) (在大卡上为400MB)请求设备内存，并且两个进程都返回相同的地址？不，这个内
浏览 4提问于2012-10-20得票数 3
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要处理数据集，我的第一步是启动一个Kaggle笔记本，但随后我忍不住想，使用Colab笔记本的好处是什么。Kaggle笔记本允许在Kaggle网站上与其他用户协作，而Colab允许任何使用该笔记本链接的用户协作。Kaggle没有像Colab那样直接将笔记本上传到GitHub的功能。Kaggle的笔记本可以公开，让所有在Kaggle的用户查看，投票，叉子和讨论，
浏览 0提问于2020-07-16得票数 6
-当我在这里写问题时，我仍然处于第七局:(我说的电脑是一台这里，一台hp展馆，g7-1246ef。这样的答案是关于ATI GPU的。- -考虑到英特尔和我有双重图形的事实:如果
浏览 0提问于2014-10-13得票数 1
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我尝试在CUDA中实现一个二维数组，如下所示：u_int32_t **host_fb = 0;
在测试时此外，当我获取cudaMalloc((void **)&host_fb[i], numOpsPerCore*sizeof(u_i
浏览 2提问于2011-11-12得票数 2
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