小编Kev*_*ang的帖子

我正在尝试在一个 NVIDIA Tesla V100 GPU 上运行 Tensorflow 作为服务。作为服务器，我的程序需要同时接受多个请求。所以，我的问题如下：

1. 当多个请求同时到达时，假设我们没有使用批处理，这些请求是在 GPU 上顺序运行还是并行运行？我了解独立进程具有单独的 CUDA 上下文，它们在 GPU 上按顺序运行。但这些请求实际上是同一进程中的不同线程，应该共享一个 CUDA 上下文。所以根据文档，GPU 可以同时运行多个内核。如果这是真的，是否意味着如果我有大量请求同时到达，GPU 利用率可以达到 100%？但这在我的实验中从未发生过。

2. 在不同线程中运行一个会话与在不同线程中运行不同会话有什么区别？哪个是实现 Tensorflow 服务器的正确方法？Tensorflow Serving 使用哪一种？

任何建议将被认真考虑。谢谢！

给出一个算法,该算法将平面中的一系列点(x_1,y_1),(x_2,y_2),....,(x_n,y_n)和一个整数k作为输入,并返回包含的最佳分段线性函数f最多k个最小化和平方误差的碎片.您可以假设您可以访问算法,该算法通过Θ(n)时间内的一组n个点来计算一个段的总和平方误差.解决方案应使用O(n ^ 2k)时间和O(nk)空间.

任何人都可以帮我解决这个问题吗？非常感谢!

我只是尝试制作一个折线图，并在R中使用ggplot向其添加图例。以下是我的代码。

ggplot(mtcars, aes(x=mpg, y=wt)) + geom_line(stat = "identity") + scale_fill_identity(name = "", guide = "legend", labels = c("myLegend"))

我得到以下信息：

图例未显示在图中，而我想要的是以下内容：

我用Matlab绘制的。谁能告诉我在R中怎么做？非常感谢！！