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  • 虽然同是使用了两张显卡,但是每张显卡的使用率很不稳定,貌似是交替使用,这种情况下训练的速度是很慢的,为了解决 下面是解决这个问题的一些过程。 1. CPU和内存的使用情况 2. 用linux命令查看显卡资源的使用...

    前言:

    博主使用的显卡配置为:2*RTX 2080Ti,最近在训练的时候,监控显卡的资源使用情况发现,

    虽然同是使用了两张显卡,但是每张显卡的使用率很不稳定,貌似是交替使用,这种情况下训练的速度是很慢的,为了解决

    下面是解决这个问题的一些过程。

    1. CPU和内存的使用情况

    2. 用linux命令查看显卡资源的使用情况

    watch -n 1 nvidia-smi

    模型执行预测阶段 使用显卡0,但是也只有51%的使用率。

    模型在训练阶段,同时使用两张显卡,发现里利用率也不高,我截取的最高的也就60%

    3. 在pytorch的文档中找到了解决办法

    data.DataLoader(dataset: Dataset[T_co], batch_size: Optional[int] = 1,
                 shuffle: bool = False, sampler: Optional[Sampler[int]] = None,
                 batch_sampler: Optional[Sampler[Sequence[int]]] = None,
                 num_workers: int = 0, collate_fn: _collate_fn_t = None,
                 pin_memory: bool = False, drop_last: bool = False,
                 timeout: float = 0, worker_init_fn: _worker_init_fn_t = None,
                 multiprocessing_context=None, generator=None,
                 *, prefetch_factor: int = 2,
                 persistent_workers: bool = False)

    上面是该类的输入参数,经常使用的用红色标出,与本文相关的设置用紫色标出,下面是该类的描述文件:

    class DataLoader(Generic[T_co]):
        r"""
        Data loader. Combines a dataset and a sampler, and provides an iterable over
        the given dataset.
    
        The :class:`~torch.utils.data.DataLoader` supports both map-style and
        iterable-style datasets with single- or multi-process loading, customizing
        loading order and optional automatic batching (collation) and memory pinning.
    
        See :py:mod:`torch.utils.data` documentation page for more details.
    
        Args:
            dataset (Dataset): dataset from which to load the data.
            batch_size (int, optional): how many samples per batch to load
                (default: ``1``).
            shuffle (bool, optional): set to ``True`` to have the data reshuffled
                at every epoch (default: ``False``).
            sampler (Sampler or Iterable, optional): defines the strategy to draw
                samples from the dataset. Can be any ``Iterable`` with ``__len__``
                implemented. If specified, :attr:`shuffle` must not be specified.
            batch_sampler (Sampler or Iterable, optional): like :attr:`sampler`, but
                returns a batch of indices at a time. Mutually exclusive with
                :attr:`batch_size`, :attr:`shuffle`, :attr:`sampler`,
                and :attr:`drop_last`.
            num_workers (int, optional): how many subprocesses to use for data
                loading. ``0`` means that the data will be loaded in the main process.
                (default: ``0``)
            collate_fn (callable, optional): merges a list of samples to form a
                mini-batch of Tensor(s).  Used when using batched loading from a
                map-style dataset.
            pin_memory (bool, optional): If ``True``, the data loader will copy Tensors
                into CUDA pinned memory before returning them.  If your data elements
                are a custom type, or your :attr:`collate_fn` returns a batch that is a custom type,
                see the example below.
            drop_last (bool, optional): set to ``True`` to drop the last incomplete batch,
                if the dataset size is not divisible by the batch size. If ``False`` and
                the size of dataset is not divisible by the batch size, then the last batch
                will be smaller. (default: ``False``)
            timeout (numeric, optional): if positive, the timeout value for collecting a batch
                from workers. Should always be non-negative. (default: ``0``)
            worker_init_fn (callable, optional): If not ``None``, this will be called on each
                worker subprocess with the worker id (an int in ``[0, num_workers - 1]``) as
                input, after seeding and before data loading. (default: ``None``)
            prefetch_factor (int, optional, keyword-only arg): Number of samples loaded
                in advance by each worker. ``2`` means there will be a total of
                2 * num_workers samples prefetched across all workers. (default: ``2``)
            persistent_workers (bool, optional): If ``True``, the data loader will not shutdown
                the worker processes after a dataset has been consumed once. This allows to
                maintain the workers `Dataset` instances alive. (default: ``False``)
    
    
        .. warning:: If the ``spawn`` start method is used, :attr:`worker_init_fn`
                     cannot be an unpicklable object, e.g., a lambda function. See
                     :ref:`multiprocessing-best-practices` on more details related
                     to multiprocessing in PyTorch.
    
        .. warning:: ``len(dataloader)`` heuristic is based on the length of the sampler used.
                     When :attr:`dataset` is an :class:`~torch.utils.data.IterableDataset`,
                     it instead returns an estimate based on ``len(dataset) / batch_size``, with proper
                     rounding depending on :attr:`drop_last`, regardless of multi-process loading
                     configurations. This represents the best guess PyTorch can make because PyTorch
                     trusts user :attr:`dataset` code in correctly handling multi-process
                     loading to avoid duplicate data.
    
                     However, if sharding results in multiple workers having incomplete last batches,
                     this estimate can still be inaccurate, because (1) an otherwise complete batch can
                     be broken into multiple ones and (2) more than one batch worth of samples can be
                     dropped when :attr:`drop_last` is set. Unfortunately, PyTorch can not detect such
                     cases in general.
    
                     See `Dataset Types`_ for more details on these two types of datasets and how
                     :class:`~torch.utils.data.IterableDataset` interacts with
                     `Multi-process data loading`_.
    
        .. warning:: See :ref:`reproducibility`, and :ref:`dataloader-workers-random-seed`, and
                     :ref:`data-loading-randomness` notes for random seed related questions.
        """
    发现如下连个参数很关键:
    
    num_workers (int, optional): how many subprocesses to use for data
        loading. ``0`` means that the data will be loaded in the main process.
        (default: ``0``)
    pin_memory (bool, optional): If ``True``, the data loader will copy Tensors
        into CUDA pinned memory before returning them.  If your data elements
        are a custom type, or your :attr:`collate_fn` returns a batch that is a custom type,
        see the example below.

    把 num_workers  = 4,pin_memory = True,发现效率就上来啦!!!

    只开 num_workers

    开 num_workers 和 pin_memory

    展开全文
  • 我们发现客户的Kubernetes集群环境中所有的worker节点的Kubelet进程的CPU使用率长时间占用过,通过pidstat可以看到CPU使用率高达100%。本文记录下了本次问题排查的过程。 集群环境 排查过程 使用strace工具对...

    本文是跟安信证券容器云技术团队共同进行问题排查的最佳实践。

    问题背景

    我们发现客户的Kubernetes集群环境中所有的worker节点的Kubelet进程的CPU使用率长时间占用过高,通过pidstat可以看到CPU使用率高达100%。本文记录下了本次问题排查的过程。

    图片

    集群环境

    在这里插入图片描述

    排查过程

    使用strace工具对kubelet进程进行跟踪

    1、由于Kubelet进程CPU使用率异常,可以使用strace工具对kubelet进程动态跟踪进程的调用情况,首先使用strace -cp 命令统计kubelet进程在某段时间内的每个系统调用的时间、调用和错误情况。

    图片

    从上图可以看到,执行系统调用过程中,futex抛出了五千多个errors,这并不是一个正常的数量,而且该函数占用的时间达到了99%,所以需要进一步查看kubelet进程相关的调用。

    2、由于strace -cp命令只能查看进程的整体调用情况,所以我们可以通过strace -tt -p 命令打印每个系统调用的时间戳,如下:

    图片

    从strace输出的结果来看,在执行futex相关的系统调用时,有大量的Connect timed out,并返回了-1和ETIMEDOUT的error,所以才会在strace -cp中看到了那么多的error。

    futex是一种用户态和内核态混合的同步机制,当futex变量告诉进程有竞争发生时,会执行系统调用去完成相应的处理,例如wait或者wake up,从官方的文档了解到,futex有这么几个参数:

    futex(uint32_t *uaddr, int futex_op, uint32_t val,
                     const struct timespec *timeout,   /* or: uint32_t val2 */
                     uint32_t *uaddr2, uint32_t val3);
    

    官方文档给出ETIMEDOUT的解释:

    ETIMEDOUT
           The operation in futex_op employed the timeout specified in
           timeout, and the timeout expired before the operation
           completed.
    

    意思就是在指定的timeout时间中,未能完成相应的操作,其中futex_op对应上述输出结果的FUTEX_WAIT_PRIVATEFUTEX_WAIT_PRIVATE,可以看到基本都是发生在FUTEX_WAIT_PRIVATE时发生的超时。

    从目前的系统调用层面可以判断,futex无法顺利进入睡眠状态,但是futex进行了哪些操作还是不清楚,因此仍无法判断kubeletCPU飙高的原因,所以我们需要进一步从kubelet的函数调用中去看到底是执行卡在了哪个地方。

    FUTEX_PRIVATE_FLAG:这个参数告诉内核futex是进程专用的,不与其他进程共享,这里的FUTEX_WAIT_PRIVATE和FUTEX_WAKE_PRIVATE就是其中的两种FLAG;

    futex相关说明1: https://man7.org/linux/man-pages/man7/futex.7.html
    fuex相关说明2: https://man7.org/linux/man-pages/man2/futex.2.html

    使用go pprof工具对kubelet函数调用进行分析

    早期的Kubernetes版本,可以直接通过debug/pprof 接口获取debug数据,后面考虑到相关安全性的问题,取消了这个接口,具体信息可以参考CVE-2019-11248(https://github.com/kubernetes/kubernetes/issues/81023)。因此我们将通过kubectl开启proxy进行相关数据指标的获取:

    1、首先使用kubectl proxy命令启动API server代理

    kubectl proxy --address='0.0.0.0'  --accept-hosts='^*$'
    

    这里需要注意,如果使用的是Rancher UI上复制的kubeconfig文件,则需要使用指定了master IP的context,如果是RKE或者其他工具安装则可以忽略。

    2、构建Golang环境。go pprof需要在golang环境下使用,本地如果没有安装golang,则可以通过Docker快速构建Golang环境

    docker run -itd --name golang-env --net host golang bash
    

    3、使用go pprof工具导出采集的指标,这里替换127.0.0.1为apiserver节点的IP,默认端口是8001,如果docker run的环境跑在apiserver所在的节点上,可以使用127.0.0.1。另外,还要替换NODENAME为对应的节点名称。

    docker exec -it golang-env bash
    go tool pprof -seconds=60 -raw -output=kubelet.pprof http://127.0.0.1:8001/api/v1/nodes/${NODENAME}/proxy/debug/pprof/profile
    

    4、输出好的pprof文件不方便查看,需要转换成火焰图,推荐使用FlameGraph工具生成svg图

    git clone https://github.com/brendangregg/FlameGraph.git
    cd FlameGraph/
    ./stackcollapse-go.pl kubelet.pprof > kubelet.out
    ./flamegraph.pl kubelet.out > kubelet.svg
    

    转换成火焰图后,就可以在浏览器直观地看到函数相关调用和具体调用时间比了。

    5、分析火焰图

    图片

    从kubelet的火焰图可以看到,调用时间最长的函数是*k8s.io/kubernetes/vendor/github.com/google/cadvisor/manager.(containerData).housekeeping,其中cAdvisor是kubelet内置的指标采集工具,主要是负责对节点机器上的资源及容器进行实时监控和性能数据采集,包括CPU使用情况、内存使用情况、网络吞吐量及文件系统使用情况。

    深入函数调用可以发现k8s.io/kubernetes/vendor/github.com/opencontainers/runc/libcontainer/cgroups/fs.(*Manager).GetStats这个函数占用k8s.io/kubernetes/vendor/github.com/google/cadvisor/manager.(*containerData).housekeeping这个函数的时间是最长的,说明在获取容器CGroup相关状态时占用了较多的时间。

    6、既然这个函数占用时间长,那么我们就分析一下这个函数具体干了什么。

    查看源代码:
    https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/ded8a1e2853aef374fc93300fe1b225f38f19d9d/vendor/github.com/opencontainers/runc/libcontainer/cgroups/fs/memory.go#L162

    func (s *MemoryGroup) GetStats(path string, stats *cgroups.Stats) error {
      // Set stats from memory.stat.
      statsFile, err := os.Open(filepath.Join(path, "memory.stat"))
      if err != nil {
        if os.IsNotExist(err) {
          return nil
        }
        return err
      }
      defer statsFile.Close()
    
      sc := bufio.NewScanner(statsFile)
      for sc.Scan() {
        t, v, err := fscommon.GetCgroupParamKeyValue(sc.Text())
        if err != nil {
          return fmt.Errorf("failed to parse memory.stat (%q) - %v", sc.Text(), err)
        }
        stats.MemoryStats.Stats[t] = v
      }
      stats.MemoryStats.Cache = stats.MemoryStats.Stats["cache"]
    
      memoryUsage, err := getMemoryData(path, "")
      if err != nil {
        return err
      }
      stats.MemoryStats.Usage = memoryUsage
      swapUsage, err := getMemoryData(path, "memsw")
      if err != nil {
        return err
      }
      stats.MemoryStats.SwapUsage = swapUsage
      kernelUsage, err := getMemoryData(path, "kmem")
      if err != nil {
        return err
      }
      stats.MemoryStats.KernelUsage = kernelUsage
      kernelTCPUsage, err := getMemoryData(path, "kmem.tcp")
      if err != nil {
        return err
      }
      stats.MemoryStats.KernelTCPUsage = kernelTCPUsage
    
      useHierarchy := strings.Join([]string{"memory", "use_hierarchy"}, ".")
      value, err := fscommon.GetCgroupParamUint(path, useHierarchy)
      if err != nil {
        return err
      }
      if value == 1 {
        stats.MemoryStats.UseHierarchy = true
      }
    
      pagesByNUMA, err := getPageUsageByNUMA(path)
      if err != nil {
        return err
      }
      stats.MemoryStats.PageUsageByNUMA = pagesByNUMA
    
      return nil
    }
    

    从代码中可以看到,进程会去读取memory.stat这个文件,这个文件存放了cgroup内存使用情况。也就是说,在读取这个文件花费了大量的时间。这时候,如果我们手动去查看这个文件,会是什么效果?

    # time cat /sys/fs/cgroup/memory/memory.stat >/dev/null
    real 0m9.065s
    user 0m0.000s
    sys 0m9.064s
    

    从这里可以看出端倪了,读取这个文件花费了9s,显然是不正常的。

    基于上述结果,我们在cAdvisor的GitHub上查找到一个issue(https://github.com/google/cadvisor/issues/1774),从该issue中可以得知,该问题跟slab memory 缓存有一定的关系。从该issue中得知,受影响的机器的内存会逐渐被使用,通过/proc/meminfo看到使用的内存是slab memory,该内存是内核缓存的内存页,并且其中绝大部分都是dentry缓存。从这里我们可以判断出,当CGroup中的进程生命周期结束后,由于缓存的原因,还存留在slab memory中,导致其类似僵尸CGroup一样无法被释放。

    也就是每当创建一个memory CGroup,在内核内存空间中,就会为其创建分配一份内存空间,该内存包含当前CGroup相关的cache(dentry、inode),也就是目录和文件索引的缓存,该缓存本质上是为了提高读取的效率。但是当CGroup中的所有进程都退出时,存在内核内存空间的缓存并没有清理掉。

    内核通过伙伴算法进行内存分配,每当有进程申请内存空间时,会为其分配至少一个内存页面,也就是最少会分配4k内存,每次释放内存,也是按照最少一个页面来进行释放。当请求分配的内存大小为几十个字节或几百个字节时,4k对其来说是一个巨大的内存空间,在Linux中,为了解决这个问题,引入了slab内存分配管理机制,用来处理这种小量的内存请求,这就会导致,当CGroup中的所有进程都退出时,不会轻易回收这部分的内存,而这部分内存中的缓存数据,还会被读取到stats中,从而导致影响读取的性能。

    解决方法

    1、清理节点缓存,这是一个临时的解决方法,暂时清空节点内存缓存,能够缓解kubelet CPU使用率,但是后面缓存上来了,CPU使用率又会升上来。

    echo 2 > /proc/sys/vm/drop_caches
    

    2、升级内核版本

    其实这个主要还是内核的问题,在GitHub上这个commit(https://github.com/torvalds/linux/commit/205b20cc5a99cdf197c32f4dbee2b09c699477f0)中有提到,在5.2+以上的内核版本中,优化了CGroup stats相关的查询性能,如果想要更好的解决该问题,建议可以参考自己操作系统和环境,合理的升级内核版本。
    另外Redhat在kernel-4.18.0-176(https://bugzilla.redhat.com/show_bug.cgi?id=1795049)版本中也优化了相关CGroup的性能问题,而CentOS 8/RHEL 8默认使用的内核版本就是4.18,如果目前您使用的操作系统是RHEL7/CentOS7,则可以尝试逐渐替换新的操作系统,使用这个4.18.0-176版本以上的内核,毕竟新版本内核总归是对容器相关的体验会好很多。

    kernel相关commit:
    https://github.com/torvalds/linux/commit/205b20cc5a99cdf197c32f4dbee2b09c699477f0
    redhat kernel bug fix:
    https://bugzilla.redhat.com/show_bug.cgi?id=1795049

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  • 有时候当我们电脑很卡或者需要升级配置的时候,就需要查看一下电脑CPU使用率如何,如果CPU使用率运行我们日常需要用到应用或者游戏占有率不的话,就可以不升级,可以将升级预算放置在显卡等硬件上。另外有时候电脑...

    有时候当我们电脑很卡或者需要升级配置的时候,就需要查看一下电脑CPU使用率如何,如果CPU使用率运行我们日常需要用到应用或者游戏占有率不高的话,就可以不升级,可以将升级预算放置在显卡等硬件上。另外有时候电脑很卡,而产生的原因可能是网络、内存或者CPU使用率过高等问题,我们也可以通过看CPU使用率来排除问题。那么电脑CPU使用率怎么看?很多电脑小伙伴们可能都不太了解,本文将为大家详细介绍下。

    8e98558ce8d1de29e559aa065ee615e6.png

    CPU使用率怎么看 快速查看CPU使用率方法

    想要查看电脑CPU使用率,其实非常简单,只要进入任务管理器中,即可查看。而进入任务管理器的方法有很多。

    1、可以同时按住键盘上的 Ctrl + Alt + Del组合快捷键,快速进入;

    2、另外还可以在开始运行中输入 taskmgr 快速打开,如下图所示:

    6531358c34162d2f27194062cd784a29.png

    进入任务管理器方法

    打开任务管理器后,我们即可查看到电脑CPU使用率了,如下图所示:

    1c3d4a0c5beacbdb0d10d3bf1096519d.png

    CPU使用率怎么看 快速查看CPU使用率方法

    如上图,打开电脑任务管理器即可在底部看到CPU实时使用率情况,如果我们想要测试CPU是否可以满足自己日常需求,可以打开一些自己平时需要用到的大型或者游戏后,再看看使用率如何,如果运行偏大应用和游戏CPU使用率达到90%以上,那么说明CPU无法满足一些大应用或者游戏需求,可以考虑升级。

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  • 网络丢包率高怎么办

    千次阅读 2020-12-22 05:55:14
    展开全部网络丢包就是在我们数据包的数据传输过程中,因为中32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333365643661途的传输而导致部分数据包被丢失。1、物理线路故障如果是物理线路故障所造成网络丢包现象...

    展开全部

    网络丢包率就是在我们数据包的数据传输过程中,因为中32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333365643661途的传输而导致部分数据包被丢失。

    1、物理线路故障

    如果是物理线路故障所造成网络丢包现象,则说明故障是由线路供应商提供的线路引起的,需要与线路供应商联系尽快解决问题。联系你的服务商来解决网络丢包很严重的情况。

    2、设备故障

    设备方面主要包括软件设置不当、网络设备接口及光纤收发器故障造成的。这种情况会导致交换机端口处于死机状态。那么可以将你的光纤模块更换掉,换一条新的模块替换掉。

    3、网络被堵塞、拥堵

    当网络不给力的时候,在通过网络传输数据,就会将网络丢包更多,一般是路由器被占用大量资源造成的。解决方法就是这时应该show process cpu和show process mem,一般情况下发现IP input process占用过多的资源。接下来可以检查fast switching在大流量外出端口是否被禁用,如果是,则需要重新使用。用show interfaces和show interfaces switching命令识别大量包进出的端口。一旦确认进入端口后,打开IP accounting on the outgoing interface看其特征,如果是攻击,源地址会不断变化但是目的地址不变,可以用命令“access list”暂时解决此类问题。

    4、路由错误

    网络中的路由器的路径错误也是会导致数据包不能正常传输到主机数据库上这种情况属于正常状况,它所丢失的数据也是很小的。所以用户可以忽略这些数据丢包,而且这也是避免不了的。

    如何查询网络丢包率?

    点击任务栏的“开始-运行”,在运行对话框上输入cmd命令,执行该命令即可打开命令提示符,在界面中键入“ping [网址]”,显示最后一行(x% loss)就是对目标地址ping包的丢包率。

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  • docker 限制cpu使用率

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  • 在windowas上进行深度学习的时候,可能会出现GPU负载忽忽低的现象,(突然98,突然50...) 这种情况很有可能是 读数据或者数据预处理的时间过长,读数据部分可以尝试把全部或者部分数据放在内存,也可以放固态上...
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  • GANs是如何创造出分辨的图像的

    千次阅读 2021-01-24 10:04:01
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  • 高级计算机网络考试复习

    千次阅读 2021-11-17 12:03:09
    1.1计算机网络概述 1、计算机网络分为: 工作方式:边缘部分和核心部分,核心部分由大量网络和连接这些网络的路路由器组成 功能组成:通信子网和资源子网 2、计算机网络分类: 分布范围:广域网WAN,城域网MAN,...
  • 软件园区网络设计之网络总体设计

    千次阅读 多人点赞 2021-08-12 15:55:55
    软件园区网络架构,由七分部组成,他们分别是网络服务提供商,防火墙和 DMZ,服务器业务,核心层网络,接入层网络,汇聚层网络,安全管理维护这七部分组成。
  • 学习设置太,一个epoch直接收敛,所以损失不会下降。又没有设置防止过拟合的比如学利率一开始设置为1,因为下降太快,那么很有可能在一个epoch旧完全收敛。所以看到的validation数值并不下降,第一个epoch就已经...
  • 视频监控网络使用PON网络传输解决方案相关问题解答
  • 【导读】自从2012年深度学习兴起以来,深度,宽度,多尺度,分辨率,group数目,注意力模块等等都是影响卷积神经网络性能的关键因素。因此,后面大多网络比如:VGGNet、HighwayN...
  • 使用iPerf测试网络吞吐量

    千次阅读 2021-05-28 16:21:03
    在测试网络吞吐量时,我们常见的方式都是通过远程拷贝一个文件来大致验证网络吞吐量,但是这种方式可能会受到磁盘自身吞吐量影响,所以我们采取 iperf 命令行工具可以避开受到其他因素影响。该工具可以在Linux 和 ...
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  • opencv中也提供了一种类似于Keras的神经网络,即为ann,这种神经网络使用方法与Keras的很接近。 关于mnist数据的解析,读者可以自己从网上下载相应压缩文件,用python自己编写解析代码,由于这里主要研究knn算法,...
  • torch教程——使用GPU运行神经网络

    千次阅读 2021-01-10 23:20:22
    CPU运行神经网络较慢,可以使用GPU加速。 安装cuda版本的to 安装教程 demo 导入torch库以后,调用下面的函数,如果打印True就说明安装成功。 import torch print(torch.cuda.is_available()) 定义一个cuda设备 ...
  • 再不入坑就晚了,深度神经网络概念大整理,最简单的神经网络是什么样子?
  • 【优化调参】提升GPU和CPU的利用

    千次阅读 2021-11-27 00:14:21
    我们不断调num_workers的数量,然后查看CPU占用和数据加载时间,尽可能使用最少的CPU占用来减少更多的数据加载时间。 假如我们在8-12之间数据加载时间变化不大,但是CPU占用提高很大,则建议选用8,这由于...
  • 使用Tensorflow训练BP神经网络实现鸢尾花分类

    千次阅读 多人点赞 2021-05-08 08:47:04
    使用tensorflow实现鸢尾花分类,详细易懂。

空空如也

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