小编dwa*_*rd4的帖子

nvidia-smi 在 Windows 中的命令提示符 (CMD) 中执行返回以下错误

C:\Users>nvidia-smi
'nvidia-smi' is not recognized as an internal or external command,
operable program or batch file.

它位于哪里？CUDA 已经安装。

我很想知道我的脚本运行时花在CPU和GPU上的时间 - 有没有办法跟踪这个？

寻找一个通用的答案,但如果这个玩具解决方案太过抽象(来自keras的multi_gpu_model例子)会很棒.

import tensorflow as tf
from keras.applications import Xception
from keras.utils import multi_gpu_model
import numpy as np
num_samples = 1000
height = 224
width = 224
num_classes = 1000
# Instantiate the base model (or "template" model).
# We recommend doing this with under a CPU device scope,
# so that the model's weights are hosted on CPU memory.
# Otherwise they may end up hosted on a GPU, which would
# complicate weight sharing. …

我希望能够将 /dev/shm 预设为与 64 MB 不同的值，以便我启动的任何容器都会自动采用该新值。

我知道我可以跑

docker run --shm-size=2G some-container

但我希望能够做到这一点而不必添加 --shm-size 标志。这可能吗？

我有以下数据帧

      col1          col2
0     str9          val1
1     str8          val2
2     str4          val3
3     str2          val4
4  unknown1    asdvstr1df
5  random1  teststr2test

和以下列表

strings = ['str1', 'str2', 'str3', 'str4']

如果第二列中字符串中任何一点与给定列表,字符串匹配,我想替换第1列中的值.

注意:col2可以在字符串中包含列表'string'的值,也可以在任一端.

目前我正在使用一个丑陋且缓慢的嵌套循环:

import pandas as pd

data_file = pd.DataFrame(data = ([['str9', 'val1'], ['str8',  'val2'], ['str4','val3'] , ['str2', 'val4'] , ['unknown', 'asdvstr1df'] , ['unknown', 'teststr2test']] ), columns = (['col1', 'col2']), dtype = str)
strings = ['str1', 'str2', 'str3', 'str4']

for value in range(data_file.shape[0]):
    for text in strings:
        if (str(data_file.col2[value]).find(text) != -1):
            data_file.loc[value, …

给定两个数组，是否有一种 numpy 非循环方法来检查数组之间的每个第 i 个索引是否匹配，也就是检查每个 i 如果 a[i]==b[i]？

a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8])
b = np.array([2,3,4,5,6,7,8,9])
Output:  0 matches

我希望这已经被问到，但我找不到我要找的东西，如果是的话，我很抱歉。