一、问题： 最近在利用keras训练模型的时候出现以下错误，开始一看以为是cuDNN的版本不对，更换后还是没有效果，后面在网上查找后发现是显存的问题，更改为动态分配内存就可以了。 二、解决方法： 在训练的脚本开头添加以下代码进行动态分配内存，然后重新运行就可以。 import tensorflow ...
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2020-03-01 10:26:39
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TensorFlow默认会占用设备上所有的GPU以及每个GPU的所有显存；如果指定了某块GPU,也会默认一次性占用该GPU的所有显存。可以通过以下方式解决： 1 Python代码中设置环境变量，指定GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = ...
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2020-02-16 01:33:02
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完整教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=86980 第49章 STM32H7的FMC总线应用之SDRAM 本章教程为大家讲解SDRAM的驱动实现，后面LCD的显存和大数量的存取都要用到。 49.1 初学者重要提示 49.2 ...
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2020-02-08 12:01:52
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tensorflow在训练时默认占用所有GPU的显存。 可以通过以下方式解决该问题： 1、在构造tf.Session()时候通过传递tf.GPUOptions作为可选配置参数的一部分来显式地指定需要分配的显存比例，如下所示： # 假如有12GB的显存并使用其中的4GB: gpu_options = ...
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2020-01-30 14:21:17
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深入理解卷积与模型大小问题，解决显存不足 在训练自己的模型时常常出现显存不足等问题，这个时候我们常用的方法就是调参。一般常用的方法有以下几点： 模型压缩网络参数调整， 比如减小训练图像大小，降低FC output个数，使用小的conv kernel size等。深度学习框架调整减层但是对于既定网络， ...
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2020-01-05 20:52:16
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import tensorflow as tf import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0' #use GPU with ID=0 config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process ...
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2020-01-04 12:32:08
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1、16位和32位机器的内存地址空间是多少？寻址范围是多少？ 2^16 B 2^32 B 2、PC中包含哪些存储器？ RAM内存 硬盘 显卡的显存 声卡的RAM ROM bios表 各种硬件BIOS 3、为什么有些地址读写无效？ 因为读写的是ROM 区段 4、请描述显示器显示信息的过程？ CPU 控 ...
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2019-12-21 00:32:17
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在近日的 RISC-V 年度峰会上，三星披露将在未来的多种芯片上，采纳处理器 IP 设计公司 SiFive 的 RISC-V 内核。
在此之前，西部数据、高通、NVIDIA、阿里巴巴等巨头都已经拥抱 RISC-V 架构，用于 HDD/SSD 主控、GPU 显存控制器、移动 SoC、AI 加速器等不同领域，其中西部数据刚刚发布了两款基于自主 RISC-V 核心的微控制器。三星的加入，无疑为
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2019-12-18 09:22:13
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SyncedMemory类简介 最近在阅读caffe源码，代码来自 " BVLC/caffe " ，基本是参照网络上比较推荐的 Blob Layer Net Solver 的顺序来分析。其中SyncedMemory类是caffe中底层的结构，负责操作（申请、拷贝等）内存或显存中的数据。 synced ...
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2019-11-28 01:03:18
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1.漏洞产生原因： 序列化的字符串在经过过滤函数不正确的处理而导致对象注入，目前看到都是因为过滤函数放在了serialize函数之后，要是放在序列化之前应该就不会产生这个问题 php特性： 以上代码就明显存在一个问题，即从序列化后的字符串中明显可以看到经过filter函数以后s:6对应的字符串明显变 ...
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2019-11-23 14:41:09
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