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  • 在进行深度学习的训练和测试时,所用的代码有的需要GPU计算,但当需要将代码部署在没有GPU的云端服务器或者自己本地电脑上运行时,就需要将GPU代码转换为CPU代码,修改代码的位置大概如下: 1.此时可以在代码开头...

    在进行深度学习的训练和测试时,所用的代码有的需要GPU计算,但当需要将代码部署在没有GPU的云端服务器或者自己本地电脑上运行时,就需要将GPU代码转换为CPU代码,修改代码的位置大概如下:

    1.此时可以在代码开头添加如下代码获取当前计算机是否有GPU

    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

    print(device) #cpu

    2.然后在代码中用 .to(device)或者.cpu()替换.cuda() 

    3.有torch.cuda.empty_cache()的地方全部注释掉

    4.有torch.load(ckpt_dir)的地方,修改为torch.load(ckpt_dir,map_location = ‘cpu’)

    5.segmenter = torch.nn.DataParallel(create_segmenter(enc_pretrained, num_classes)
    ).cuda() #将.cuda()改为.cpu()

    torch.load()先在CPU上加载,不会依赖于保存模型的设备。如果加载失败,可能是因为没有包含某些设备,比如你在gpu上训练保存的模型,而在cpu上加载,可能会报错,此时,需要使用map_location来将存储动态重新映射到可选设备上。

    在后期的设备上调用修改的cpu版本时,分割算法没有执行,解决方法如下:

    在分割算法上打印print,最终定位到binary, contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)# 获取轮廓,这句没有执行,从而判断出并不是修改cpu的问题,通过百度查cv2.findContours查这个函数,OpenCV2和OpenCV4运行这个函数会有两个返回值,OpenCV3会有三个返回值。因为代码中写了三个返回值,所以OpenCV的版本应该采用OpenCV3,但是查看平台版本是OpenCV4,所以应该是版本的问题。

    解决方案:pip3 uninstall opencv-python(卸载);   pip3 install  opencv-python==3.4.10.35 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple(安装)

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  • 1、修改torch.load,添加选择cpu torch.load(opt.model, map_location='cpu') 2、将cuda()修改,首先用device判断一下torch是否可用,不行就用cpu,将原来直接写的.cuda()写成如下: device = torch.device("cuda:0...

    1、修改torch.load,添加选择cpu

    torch.load(opt.model, map_location='cpu')
    

    2、将cuda()修改,首先用device判断一下torch是否可用,不行就用cpu,将原来直接写的.cuda()写成如下:

    device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
    .cuda()  -->(修改为) .to(device)
    
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  • 使用Java故意消耗Cpu和内存的代码1.直接上代码2.消耗Cpu命令3.消耗内存命令 为什么要故意消耗Cpu和内存?在项目交付时有时会申请一定的资源进行项目程序代码的部署,一般会预留一些Cpu和内存,以便后续扩展项目时能...

    使用Java故意消耗Cpu和内存的代码


    为什么要故意消耗Cpu和内存?在项目交付时有时会申请一定的资源进行项目程序代码的部署,一般会预留一些Cpu和内存,以便后续扩展项目时能有足够的资源,但有时往往要求很严格,会时不时的检查你的服务器的cpu及内存有没有达到一定的使用率要求,如要求cpu使用率在60%以上,内存在70%以上,如果发现没有达到,为了节省资源,则可能会将配置回收,比如减掉你的cpu及内存数量,基于此,使用Java程序来空跑业务,来消耗Cpu及内存。

    1.直接上代码

    就一个Java类,如下:

    import java.util.Vector;
    
    
    /**
     * Cpu部分代码参考https://blog.csdn.net/java2000_net/article/details/3136124
     * @author jxlhl
     *
     */
    public class ResouceManageService {
    
    	//是否跑消耗内存代码的标记,默认否,即跑消耗Cpu的代码
    	private static boolean memConsume = false;
    
    	public static void main(String[] args) throws Exception {
    		
    		final ResouceManageService service = new ResouceManageService();
    		
    		int num = 1;
    		
    		for (int i = 0; i < args.length; i++) {
    
    			//指定-m表明跑消耗内存,指定-c或不指定为消耗Cpu,
    			if ("-c".equals(args[i])) {
    				
    			} else if ("-m".equals(args[i])) {
    				memConsume = true;
    				num = Integer.parseInt(args[i + 1]);
    				i++;
    			}
    			
    		}
    		
    		if(memConsume){
    
    			service.memConsume(num);
    
    		}else {
    			
    			service.cpuConsume();
    			
    		}
    		
    	}
    	
    	//只内存消耗调用这个方法
    	@SuppressWarnings("unchecked")
    	public void memConsume(int num){
    
    		//执行一个for循环进行新生代内存的申请,共消耗num数量GB
    		for(int i=0;i<num * 10;i++){
    
    			@SuppressWarnings("rawtypes")
    			Vector v = new Vector();
    			byte b1[] = new byte[104857600]; //100M
    			v.add(b1);
    			/*System.out.println(v);
    			Runtime rt = Runtime.getRuntime();
    			System.out.println("free memory"+ rt.freeMemory() );*/
    
    		}
    
    		//内存消耗申请完后,执行死循环休眠,让JVM一直占用申请到的内存,达到一直占用num数量GB的效果
    		while(true){
    			try {
    				Thread.sleep(3600000l);
    			} catch (InterruptedException e) {
    				e.printStackTrace();
    			}
    		}
    		
    	}
    	
    	//cpu消耗方法
    	public void cpuConsume(){
    		// 角度的分割
    		final double SPLIT = 0.01;
    		//
    		// 2PI分割的次数,也就是2/0.01个,正好是一周
    		final int COUNT = (int) (2 / SPLIT);
    		final double PI = Math.PI;
    		// 时间间隔
    		final int INTERVAL = 200;
    		long[] busySpan = new long[COUNT];
    		long[] idleSpan = new long[COUNT];
    		int half = INTERVAL / 2;
    		double radian = 0.0;
    		for (int i = 0; i < COUNT; i++) {
    			busySpan[i] = (long) (half + (Math.sin(PI * radian) * half));
    			idleSpan[i] = INTERVAL - busySpan[i];
    			radian += SPLIT;
    		}
    		long startTime = 0;
    		int j = 0;
    		while (true) {
    			j = j % COUNT;
    			startTime = System.currentTimeMillis();
    			while (System.currentTimeMillis() - startTime < busySpan[j])
    				;
    			try {
    
    				//这里的if控制可以注解掉,让Thread.sleep(idleSpan[j])一直执行。
    				//我这里加了if控制是因为希望Cpu一直保存在70%以上工作的效果(小于70不sleep),If注解掉将以正弦曲线的趋势使用Cpu
    				if(idleSpan[j]<70){
    					Thread.sleep(idleSpan[j]);
    				}
    				
    			} catch (InterruptedException e) {
    				e.printStackTrace();
    			}
    
    			j++;
    		}
    	}
    
    }
    

    2.消耗Cpu命令

    因为是消耗Cpu,因此在配置Jvm时使用了最少的64M进行启动,如下

    java -XX:InitialHeapSize=64m -XX:MaxHeapSize=64m -XX:NewSize=32m -XX:MaxNewSize=32m -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:PretenureSizeThreshold=10m -cp "." ResouceManageService &
    

    3.消耗内存命令

    java -XX:InitialHeapSize=4096m -XX:MaxHeapSize=4096m -XX:NewSize=3072m -XX:MaxNewSize=3072m -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:PretenureSizeThreshold=500m -cp "." ResouceManageService -m 1 &
    

    参数说明:
    -m 表示消耗内存,无此参数表示消耗Cpu, -m后面的数字1表明消耗1G内存

    原理: 启动命令时申请最大堆内存4096Mb,新生代3072M,程序在启动时将产生 -m后面数字的内存的数据放在list中,然后申请完后,就一直休眠。这样来达到消耗内存不释放的目的。因此-m后面的数据不能超过新生代配置的内存的最大值,如果需要超过,就把最大内存和新生代的内存配置增加后再启动,如需要一次性消号6Gb内存,可用如下示例配置:
    java -XX:InitialHeapSize=8192m -XX:MaxHeapSize=8192m -XX:NewSize=7168m -XX:MaxNewSize=7168m -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:PretenureSizeThreshold=500m -cp “.” ResouceManageService -m 6 &

    XX:PretenureSizeThreshold设置成了500MB,是因为我的代码的这一句,byte b1[] = new byte[104857600]; //100M,里面一次申请内存就100M,为避免申请的对象进入老年代,将XX:PretenureSizeThreshold设置调大了

    以上命令,可考虑放在shell中保存,以方便执行,如:
    ####vi start-cpu.sh
    #!/bin/sh
    java -XX:InitialHeapSize=64m -XX:MaxHeapSize=64m -XX:NewSize=32m -XX:MaxNewSize=32m -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:PretenureSizeThreshold=10m -cp "." ResouceManageService &
    
    ####vi start-mem.sh
    #!/bin/sh
    java -XX:InitialHeapSize=4096m -XX:MaxHeapSize=4096m -XX:NewSize=3072m -XX:MaxNewSize=3072m -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:PretenureSizeThreshold=500m -cp "." ResouceManageService -m 1 &
    
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  • 一 冯诺依曼结构CPU图示二 代码实现的指令三 实验报告包含的内容设计思路描述1、CPU基本组成2、CPU的工作过程3、关键模块定义程序代码变量说明程序代码结构说明模拟图及分析 一 冯诺依曼结构CPU图示 二 代码实现的...

    一 冯诺依曼结构CPU图示

    在这里插入图片描述

    二 代码实现的指令

    计算机数据总线和地址总线都是16位,指令系统包括4条指令:addi, lw, sw, add,

    1. addi: (rd) <- (rs) + imm
      从寄存器rs中读取数据,和立即数imm相加后,结果放到寄存器rd中。
    2. lw: (rd) <- memory((rs) + imm)
      从地址为(rs) + imm的存储器中读取数据到寄存器rd中。
    3. sw: memory((rd) + imm) <- (rs)
      从寄存器rs中读取数据到地址为(rd) + imm的存储器中。
    4. add: (rd) <- (rd) +(rs)
      从寄存器rd和rs中读取数据,相加结果放到寄存器rd中。

    指令的格式固定,单字长(16位),指令格式:op| rd | rs | imm。
    其中op为操作码,rd为目的寄存器,rs为源寄存器,imm为立即数。
    共8个通用寄存器,寄存器R0的值恒为0,rd和rs是GR中8个寄存器之一(操作码中的rd和rs指的是8个通用寄存器的编号,即地址)。

    三 实验报告包含的内容

    设计思路描述

    1、CPU基本组成

    1.1 运算器部分
    1.2 控制器部分
    1.3 数据通路

    2、CPU的工作过程

    2.1 CPU的工作时序
    2.2 指令的执行过程
    2.3 指令说明

    3、关键模块定义

    3.1 存储器Memory
    3.2 时序信号产生模块CLOCK
    3.3 取指令模块IFU
    3.4 通用寄存器GR
    3.5 ALU
    3.6 控制器controller
    3.7 CPU

    程序代码变量说明

    CPU各模块的功能和接口

    程序代码结构说明

    模拟图及分析

    软件:Quartus II 9.0
    在这里插入图片描述

    代码下载
    含verilog代码、实验报告

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