问题:make -jN // 多任务并行化 出错了!!! 只有一个原因,那就是 makefile 写错了。 当然,因为代码原因不算此列。 TIPS:定位 make 错误 可以先用 make -jN 快速得到 error 的地方,出现错误之后,再用 make 查看具体错误在哪里。 在这里列出几种出错的原因总结: (1)依赖缺失/缺少中间结果

直接 make 会成功,顺序执行 t1 -> t2 -> all。但用 make …

Read More →关于Makefile的一个注意事项:多线程编译出错总结


最近项目涉及的系统需要修改底层,需要重编译。那么依赖的第三方库如果没有提供 SDK 相关文件(头文件、库信息等),则也需要重新编译。 这里就记录一些 Linux 常用的库(包)管理相关指令。 TIPS:Linux关于包的参数 PATH:可执行文件路径 LIBRARY_PATH:编译期间的动态库查找路径 LD_LIBRARY_PATH:程序加载运行期间的动态库查找路径 PKG_CONFIG_PATH:pkg-config库信息存储路径 一、update-altnernatives 这是用于管理多版 …

Read More →Linux系统库管理相关命令


系统自带的 Git 版本太低,用 yum 或者 apt 安装的版本又不是更新的版本。 所以需要添加库去指定安装。 Centos7 使用管理员权限,启用 Wandisco GIT 存储库,跟踪一下代码 & 指令:

Ubuntu 使用管理员权限,添加 apt 源,跟踪一下代码 & 指令:

 


问题 在服务器里使用显卡跑程序的时候,经常有新手甚至老手也不太清除为什么程序跑起来了,但是感觉跑的很慢,调用了GPU好像没有调用成功一样,明明程序成功运行了。 如上图,PID 为28329进程运行程序时使用的 GPU 默认占满所有可用的显卡 GPU 和 G_MEM,但只在第一个 GPU 上进行计算。虽然调用了八块显卡资源,并且占用了所有 GPU 剩下的显存,但却只有一块真正在工作,大大浪费了资源,利用率低下。 解决方法很简单,TensorFlow 有一些参数可以简单控制显卡调用数量,可以通过在运 …

Read More →关于如何在机器上跑多GPU程序的解析


一、简介 TensorFlow 是一个开源的、基于 Python 的机器学习框架。由 Google 开发,并在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下有着丰富的应用,是热门的机器学习框架之一。 最初 TensorFlow 是基于 Python 的,可除了 Python,现 TensorFlow 也提供了 C/C++、Java、Go、R 等其他编程语言的接口。 为什么 TensorFlow 在 DNN 研究人员和工程师中这么受欢迎? 开源深度学习库 TensorFlow 允许将深度神经网 …

Read More →TensorFlow初涉