小编Max*_*axB的帖子

运行程序为

$ OMP_NUM_TRHEADS=4 ./a.out

将激活的OpenMP线程数限制为4，如所示htop。但是，如果不是将OMP_NUM_THREADS环境变量绑定到中Bash，则调用

setenv("OMP_NUM_THREADS", "4", 1);

从main调用任何启用OpenMP的功能开始之前，这似乎没有任何效果。

为什么会这样呢？如果有可能，如何在程序中设置OpenMP线程数？

似乎如果一个文件被调用io.py并且它被导入scipy.ndimage,后者在某种程度上最终无法找到它自己的子模块,也被称为io:

$ echo "import scipy.ndimage" > io.py
$ python io.py 
Traceback (most recent call last):
  File "io.py", line 1, in <module>
    import scipy.ndimage
  File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/scipy/__init__.py", line 70, in <module>
    from numpy import show_config as show_numpy_config
  File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/__init__.py", line 153, in <module>
    from . import add_newdocs
  File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/add_newdocs.py", line 13, in <module>
    from numpy.lib import add_newdoc
  File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/lib/__init__.py", line 22, in <module>
    from .npyio import *
  File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/numpy/lib/npyio.py", line 4, in <module>
    from . import …

当评估像这样的表达式时

x += 2 * y

它是Numpy首先分配一个新的临时数组来保存2*y，将其添加到x然后删除它，还是可以就地执行整个操作？

Rust 是否具有在数组或数组段中查找第k个最小元素的函数？

（类似于std::nth_element在 C++ 中）

在通常的TensorFlow训练循环中,例如

train_op = tf.train.AdamOptimizer().minimize(cross_entropy)

with tf.Session() as sess:
    for i in range(num_steps):
        # ...
        train_op.run(feed_dict = feed_dict)

train_op.run回报None.

但是,有时收集中间结果很有用,例如目标值或准确度.

添加额外的sess.run调用需要再次进行前向传播,从而增加运行时间:

train_op = tf.train.AdamOptimizer().minimize(cross_entropy)

with tf.Session() as sess:
    for i in range(num_steps):
        # ...
        o, a = sess.run([objective, accuracy], feed_dict = feed_dict)
        train_op.run(feed_dict = feed_dict)

是否可以一次性在TensorFlow中执行此操作？

编辑:

人们建议

sess.run([objective, accuracy, train_op], feed_dict = feed_dict)

但结果取决于列表元素的执行顺序:

[objective, accuracy, train_op]

这似乎是未定义的 - 根据是否使用CUDA,您会得到不同的结果.

在另一个问题中，有人展示了他的 TensorBoard 的屏幕截图，显示了每个节点的内存使用情况：

我在 Tensorboard 的实验中从未见过这些。我所做的就是打电话

writer = tf.summary.FileWriter('/tmp/tensorboard', sess.graph)

之后sess.run()。也许我需要添加一些“摘要”来记录内存使用情况？

如果问题看起来很基本，我很抱歉，但我做了一些谷歌搜索并找不到明确的答案（也许我不知道正确的关键字）。

.NET Core 能否用于从 C#/F# 源构建本机命令行 Linux 二进制文件？（我知道 Mono）

是否存在差异检查？这在这里有效：

Welcome to SWI-Prolog (threaded, 64 bits, version 8.3.7)

?- set_prolog_flag(occurs_check, true). 
true.

?- dif(X,f(Y)), X = Y.
X = Y.

但以上是不可行的，因为发生检查是一个全局标志，我得到以下信息：

SWI-Prolog console for thread 3

?- X=f(X).
false.

根据维基百科：

为所有统一提供声音统一的实现是 Qu-Prolog 和 Strawberry Prolog 以及（可选地，通过运行时标志）：XSB、SWI-Prolog和 Tau Prolog。

但是，当我这样做时，apropos(occur)它只会找到unify_with_occurs_check/2. 该男子页面没有提到“出现”要么。如何为 SWI-Prolog 中的所有统一启用发生检查？

我正在阅读的一篇论文如下：

Plaisted [3] 表明，可以使用一阶谓词演算语义编写形式上正确的 PROLOG 程序，并导出无意义的结果，例如 3 < 2。

它指的是 Prologs 在当时（1980 年代）没有使用发生检查的事实。

不幸的是，它引用的论文是在付费墙后面。我仍然希望看到这样的例子。直觉上，感觉就像省略发生检查只是将结构的范围扩大到包括循环结构（但根据作者的说法，这种直觉一定是错误的）。

我希望这个例子不是

smaller(3, 2) :- X = f(X).

那会令人失望。