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torch.load中map_location和model.to的关系

  参考资料:   https://discuss.pytorch.org/t/is-map-location-in-torch-load-and-model-load-state-dict-independent-from-device-in-to/99983   我的问题和参考资料中的一样,在使用torch.load的时候有一个map_location参数,此时可以将checkpoint等加载到对应的device上。但

在docker中使用主机串口通讯

在进行软件docker化的过程时,很大的一个阻碍就是软件与各种外围硬件设备的交互,网口通信的设备能够很容易地接入容器,但是串口设备则要复杂一些。本文讨论在windows和linux下docker容器使用串口的方法。 由于wsl2也在一直更新,不排除未来有可能直接支持wsl的情况 方案 docker run中

配置华三防火墙,EAA和Track联动,达成网络主备切换自动化控制

1.7.3 配置EAA和Track联动 1. 组网需求 Device A和Device D、Device E已经建立BGP会话,正常情况下,Device D、Device E发往外网的流量通过Device A转发。现要求通过对Device A进行配置实现:当Device A连接Device C的接口GigabitEthernet1/0/1状态变为Down之后,Device A能够自动感知,并

Tensorflow如何使用GPU训练(笔记)

参考:https://blog.csdn.net/qq_31554953/article/details/107302404 Tensorflow和tf.keras 模型可以在单个GPU上透明运行,而无需更改。 注意:(1)需要使用tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')确认使用的tensorflow可以使用GPU。 (2)在一台机器上运行多个GPU,或者在多台机

influxdb 导入导出数据

导入导出命令 # 导出,两个dir目录在influxdb.conf中有配置 influx_inspect export -datadir "/var/lib/influxdb/data" -waldir "/var/lib/influxdb/wal" -out "/data/test123456" -database lcx # 导入 influx -import -path=/data/lcx123       导出数据结构 # I

linux driver --- platform框架应用完整实例

平台设备文件 button_device.c #include <linux/module.h> #include <linux/init.h> #include <linux/platform_device.h> static void button_release(struct device *dev) { printk("%s\n", __FUNCTION__); return; } struct resource

在 WebGPU 中使用时间戳查询

目录概述按步教学0. 让浏览器具备时间戳查询功能1. 创建 Queryset 和缓冲对象2. 写入时间戳3. 解析时间戳到缓冲对象中4. 读取查询结果5. (可选)添加标签致谢 原文 https://github.com/OmarShehata/webgpu-compute-rasterizer/blob/main/how-to-use-timestamp-queries.md 本文如

目标检测-锚框

一.锚框个数计算以及锚框高宽计算 二.代码实现 def multibox_prior(data, sizes, ratios): """生成以每个像素为中心具有不同形状的锚框""" in_height, in_width = data.shape[-2:] device, num_sizes, num_ratios = data.device, len(sizes), len(ratios) boxes

抖音播放量

经抓包分析,播放量的增加只与一个POST有关    POST https://api-hl.amemv.com/aweme/v1/aweme/stats/?os_api=22&device_type=OPPO%20R11%20Plus&device_platform=android&ssmix=a&iid=1090312220960680&manifest_version_code=850&dpi=240&uuid=866174861732390&a

PyTorch中的CUDA操作

  CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA推出的异构计算平台,PyTorch中有专门的模块torch.cuda来设置和运行CUDA相关操作。本地安装环境为Windows10,Python3.7.8和CUDA 11.6,安装PyTorch最新稳定版本1.12.1如下: pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-in

EdgeX学习笔记(四)——创建一个简单的设备服务

注:创建设备服务前,请先确保已经安装了必要的工具和环境信息 https://www.cnblogs.com/azhu1998/p/16601944.html step1:首先,下载并构建适用于 C 的 EdgeX 设备服务 SDK(软件开发工具包) 从 Github 克隆 device-sdk-c(连接不到服务器请science上网or自行百度gitclone的加速方法): git

Linux驱动开发十三.platform设备驱动——3.设备树下的platform驱动

在上一章节我们使用了platform框架在没有设备树的时候是如何使用的,不过现在的大多数半导体厂商都把设备树给我们完善了。区别就是在没有设备树信息的时候需要我们自己想总线注册platform设备,设备里主要包含寄存器地址信息等资源,而在有设备树支持的条件下,就不需要我们使用platform_

某音App设备注册

采集抖音数据时,除了加密参数x-gorgon外,还有一个很重要的点就是设备信息,分别有两个参数device_id和install_id。 一、注册分析 我这边发现,每次安装抖音App后,第一次打开,App会向一个接口发送注册请求(注册接口:https://log3-misc.amemv.com/service/2/device_register),会返回device_id

Linux驱动开发十三.platform设备驱动——2.无设备树的platform驱动

在上面一章我们借助Linux驱动分离和分层的概念引出来驱动——总线——设备的概念,然后引出来了platform这种基于设备驱动模型的驱动架构,我们下面通过使用来演示下platform架构是怎么使用的。 前面说过,platform驱动架构的设备端分为支持设备树和不支持设备树两种模式,下面我们先看看

kepserverEX 5.11通过ODBC连接mysql提示"Failed to automatically generate tags for device 'Device1&

kepserverEX5.11连接mysql,测试连接数据库正常, 但是建立设备后提示错误:   Date Time Level Source Event2022-08-18 18:24:12 Error ODBC Client Failed to automatically generate tags for device 'Device1'.   一开始尝试通过32位的odbc建立数据

Python小程序(二):巡检H3C网络设备

Python小程序(二):巡检H3C网络设备 读取设备列表或txt文件,自动化巡检H3C设备。 import netmikofrom netmiko import ConnectHandler, NetmikoBaseExceptionimport datetime,time def H3C_Device_Connect(): h3c_device = { 'device_type': 'hp_comware', 

qemu运行欧拉/鸿蒙

qemu运行openeuler-riscv64 参考[https://zhuanlan.zhihu.com/p/440896294]运行了qemu-openeuler 导出容器(可以不看这里) docker export导出的是容器的快照,不会保存元数据,所以,如果你想让其他人也使用也就需要使用docker save,docker save是针对镜像的,所以我们需要先将我们搭建好

pytorch使用多显卡并行加速训练模型(nn.DataParallel)

torch.nn.DataParallel是一种能够将数据分散到多张显卡上从而加快模型训练的方法。 它的原理是首先在指定的每张显卡上拷贝一份模型,然后将输入的数据分散到各张显卡上,计算梯度,回传到第一张显卡上,然后再对模型进行参数优化。 所以,第一张显卡的负载往往更高,但由于该方法集成度高,书写

【Java8】Stream&Optional

§ 一、Stream 1、得到流:Arrays.asStream() 2、中间操作 3、终端操作: § 二、Optional https://baize.rnd.huawei.com/guide-book/java/VolumeBase/tools/chgtsnoOptionalIfElseThrow 非空断言:JDK的Objects.requireNonNull // 简单检查 Objects.requireNonNull(t); // 带Mes

思科ISE设置思科设备的tacacs认证

ISE版本2.4.0.357 1、新建设备的类型组(Device Type)和地址组(Location),这里全部命名cisco。 2、新建设备Device,注意Location和Type都选cisco,tacacs的密钥自行设定。 3、新建用户组Group,这里命名home。 4、新建用户User,密码类型是Internal Users(ISE本地用户),用户组用home。 5、身份

TVM: Device/Target Interactions

任何新的运行时环境都必须实现三个主要方面: DeviceAPI类为特定设备提供了一个句柄,以及用于与之交互的API。它定义了一个通用接口,用于查询设备参数(例如可用内存、线程数量等)和执行简单操作(例如从主机复制内存,或在设备的缓冲区之间复制内存)。 Target类包含函数将在其上运行的

Pytorch多GPU并行训练模型

如果要用多GPU训练模型,那就要用到pytorch中的nn.DataParallel()函数对模型进行封装。 1 # code_for_use_cuda 2 device_count = torch.cuda.device_count()#获得本机的显卡的个数 3 print("cuda.device_count",device_count) 4 device_ids = list(range(device_count)) 5 model =

设备树及其操作

设备树驱动 设备树 设备树将是设备文件,后缀.dts。其用于描述板级设备,开发板的设备信息。(CPU数量,内存基地址,IIC控制器,SPI控制器)。设备树文件在linux内核文件中。     设备树文件格式 设备树源文件扩展名后缀.dts。设备树二进制文件后缀为.dtb。将dts编译为dtb文件,使用的工具是dt

Linux设备树学习(二)设备树的传递和使用

目录一、uboot与设备树二、Linux与设备树head.S的内容start_kernel的调用过程如下:内核如何匹配板子对设备树信息的处理节点信息转化为device_node 结构体信息:device_node转换为platform_device 参考:https://blog.csdn.net/thisway_diy/article/details/84336817 韦东山设备树文章

【SQL取数练习,入门篇】牛客网SQL入门板块个人练习,含sql文件,复习必备

文章目录 数据表介绍1: 练习1:入门(简单) 数据表介绍2: 练习2:入门(基础) 入门(文本)   数据表介绍1: 用户信息表:user_profile其中device_id指终端编号(每个用户有唯一的一个终端),gender指性别,age指年龄,university指用户所在的学校,gpa是该用户平均学分绩点,active_days_within_30