前言本来这篇文章是可以不用写的，如果NVIDIA给linux设计了RTX20系列notebook驱动的话，但可惜没有（现在有了，233），所以新买的笔记本无法使用caffe和TensorFlow的gpu版本。如果用cpu版本，i7还比不上MX150显卡，所以，有必要研究一下如何在现有的win10系统上安装AI的相关框架和驱动等配套程序（事实证明这也折腾了两三天，主要是caffe折腾的，这货在...

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一、背景virtuoso数据库是较为常用的知识图谱查询服务器，可以读取KG文件（如.ttl）并在本机实现SPARQL查询服务二、问题virtuoso在安装后，加载流程是：先使用ld_dir读取目录文件再使用rdf_loader_run()正式读取KG时最后使用checkpoint持久化保存但是，在第二部，使用rdf_loader_run()正式读取KG时，默认配置加载速度先快，然后迅速衰减。同时，

废话不多说，原始下载官网http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/2012/nonpub-downloads我放在百度云上的有所有的下载内容（不得不说迅雷百度云双会员和百度云离线下载太猛了2333）链接:https://pan.baidu.com/s/1dYR11rQ1OHyFi47DWkE1fw 密码:p3jd里面有个种子是138个g的那...

一、小模块API参数inplace设置为True比如：Relu()有一个默认参数inplace，默认设置为False，当设置为True时，通过relu()计算时的得到的新值不会占用新的空间而是直接覆盖原来的值，这也就是为什么当inplace参数设置为True时可以节省一部分内存的缘故。...

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这一篇博客主要是帮助分析显存为什么炸裂的，不单独提具体的技术。技术可以参见另一篇博客深度学习训练降低显存指南_Zjhao666的博客-CSDN博客首先，从总体来看，显存的增长情况大致可以分为两类：线性型：以epoch或更短的batch为单位，显存整体上呈线性缓慢增长。波动型：没有固定的周期，短期内显存急剧增加，然后裂开了。其次，从显存的分配来看，分配对象一般分为两类：模型变量：主要是模型的固定参数

例子：参考 | 智慧畜牧解决方案+典型应用场景进入电脑微信，找“文件资源传输助手”，复制失效的url，回车点击url，可以看到是微信浏览器的界面（如果没有顶上工具栏，随意拉伸一下界面即可）选择左上角获取url的工具，自动就复制了粘贴后即可得到永久链接：https://mp.weixin.qq.com/s/YaXEcgDORFw1nBj6hGJhnA...

一、背景virtuoso数据库是较为常用的知识图谱查询服务器，可以读取KG文件（如.ttl）并在本机实现SPARQL查询服务二、问题virtuoso在安装后，加载流程是：先使用ld_dir读取目录文件再使用rdf_loader_run()正式读取KG时最后使用checkpoint持久化保存但是，在第二部，使用rdf_loader_run()正式读取KG时，默认配置加载速度先快，然后迅速衰减。同时，

一、小模块API参数inplace设置为True比如：Relu()有一个默认参数inplace，默认设置为False，当设置为True时，通过relu()计算时的得到的新值不会占用新的空间而是直接覆盖原来的值，这也就是为什么当inplace参数设置为True时可以节省一部分内存的缘故。...