tensorflow如何使用多块gpu

时间: 2023-09-21 10:10:40 浏览: 37
TensorFlow可以使用多块GPU进行并行计算,使用方法如下: 1.导入必要的库 ``` import tensorflow as tf from tensorflow.python.client import device_lib ``` 2.检查可用的GPU ``` print(device_lib.list_local_devices()) ``` 3.设置GPU选项 ``` strategy = tf.distribute.MirroredStrategy() #设置多GPU并行计算策略 ``` 4.在策略下编译模型 ``` with strategy.scope(): model = tf.keras.models.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu')) model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam') ``` 5.使用fit方法训练模型 ``` model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test)) ``` 以上就是使用TensorFlow进行多GPU并行计算的方法。
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如何强制tensorflow使用gpu版本

如果你安装了 GPU 版本的 TensorFlow,并且想要强制 TensorFlow 使用 GPU 进行计算,可以按照以下步骤操作: 1. 检查是否已经安装了 GPU 版本的 TensorFlow。可以在 Python 中运行以下代码进行检查: ```python import tensorflow as tf print(tf.test.is_gpu_available()) ``` 如果返回 True,则表示已经安装了 GPU 版本的 TensorFlow。 2. 设置环境变量。在 Python 中运行以下代码: ```python import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0' # 0 表示使用第一块 GPU,如果有多块 GPU,可以设置为其他数字 ``` 这将设置 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量,告诉 TensorFlow 只使用指定的 GPU。 3. 在代码中使用 with tf.device() 来指定使用 GPU。例如: ```python import tensorflow as tf with tf.device('/gpu:0'): # 使用第一块 GPU # 这里写你要运行的 TensorFlow 代码 ``` 这将确保 TensorFlow 在指定的 GPU 上运行。 注意:如果你的设备没有 GPU,或者没有安装 GPU 版本的 TensorFlow,以上操作将无效。

tensorflow1.12.0怎么用gpu跑

### 回答1: 使用TensorFlow 1.12.0在GPU上运行的步骤如下: 1. 安装NVIDIA显卡驱动程序。您需要安装适用于您的NVIDIA GPU的最新驱动程序。 2. 安装CUDA Toolkit。TensorFlow 1.12.0需要CUDA 9.0。您可以在NVIDIA的官方网站上下载和安装CUDA Toolkit。 3. 安装cuDNN。cuDNN是一个GPU加速的深度学习库,它可以显著提高TensorFlow在GPU上的性能。您可以在NVIDIA的官方网站上下载和安装cuDNN。 4. 安装TensorFlow 1.12.0。您可以使用pip命令安装TensorFlow 1.12.0: ``` pip install tensorflow-gpu==1.12.0 ``` 5. 在TensorFlow程序中启用GPU支持。在TensorFlow程序中,您可以使用以下代码将TensorFlow设置为在GPU上运行: ``` import tensorflow as tf with tf.device('/gpu:0'): # 在此处构建和运行TensorFlow图形 ``` 这将使用第一个可用的GPU来运行TensorFlow图形。 希望这些步骤能够帮助您在GPU上成功地运行TensorFlow 1.12.0。 ### 回答2: 要使用GPU在TensorFlow 1.12.0中运行,可以按照以下步骤操作: 1. 首先,确保你的电脑上已经安装了支持CUDA的显卡驱动程序,并且已经安装了CUDA Toolkit。你可以从NVIDIA的官方网站上下载和安装相应的驱动和工具。 2. 接下来,你需要安装适用于TensorFlow 1.12.0版本的cuDNN(CUDA Deep Neural Network)库。你可以从NVIDIA的开发者网站上下载适用于你的CUDA版本和TensorFlow版本的cuDNN库,并按照指示进行安装。 3. 一旦你已经安装好了CUDA驱动和cuDNN库,接下来需要安装TensorFlow 1.12.0。你可以使用pip命令安装或升级TensorFlow到指定版本。 ``` pip install tensorflow-gpu==1.12.0 ``` 注意,这里使用的是带有``-gpu``的TensorFlow库,以便利用显卡的GPU加速计算。 4. 在你的Python代码中,添加以下代码,以便在TensorFlow中使用GPU: ``` import tensorflow as tf physical_devices = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True) ``` 这段代码用于配置TensorFlow的显存增长策略。通过这种方式,TensorFlow将根据需要来动态为GPU分配显存,而不会提前占用全部显存。 5. 最后,运行你的TensorFlow代码时,TensorFlow将自动使用GPU来加速计算。可以使用以下方式验证是否正常运行: ``` import tensorflow as tf print(tf.test.gpu_device_name()) ``` 如果在命令行中输出了GPU设备的名称,表示TensorFlow成功地在GPU上运行。 使用GPU加速能够显著提升TensorFlow的计算速度,特别是在处理大规模数据和复杂模型时更为明显。 ### 回答3: 要在TensorFlow 1.12.0中使用GPU进行运算,需要进行以下步骤: 1. 安装CUDA和CuDNN:首先,确保你的计算机上安装了对应版本的CUDA和CuDNN。TensorFlow1.12.0需要CUDA 9.0和CuDNN 7.2.1。你可以从NVIDIA的官方网站下载并安装这些软件。 2. 安装TensorFlow-GPU:使用pip安装TensorFlow-GPU,可以在命令行中运行以下命令:`pip install tensorflow-gpu==1.12.0`。 3. 指定GPU设备:如果你有多个GPU设备,可以使用`tf.device()`函数来指定使用特定的GPU设备。例如,要指定使用第一块GPU设备,可以将以下代码添加到你的TensorFlow脚本中:`with tf.device('/gpu:0'):`。 4. 配置Session:通过创建一个`tf.ConfigProto`对象来配置Session。你可以设置`config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction`属性来限制你的程序使用的GPU内存比例。如果你的GPU内存不足,可以将这个属性设置为一个较小的值,例如0.4,来限制TensorFlow使用的内存比例。 5. 运行TensorFlow代码:现在,你可以正常运行你的TensorFlow代码了。TensorFlow将会自动在GPU上进行计算,并利用GPU的并行计算能力来加快运算速度。 以上步骤是在TensorFlow 1.12.0版本中使用GPU的基本过程。注意,确保你的计算机上安装了正确版本的CUDA和CuDNN,并且正确配置了TensorFlow的环境。

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### 回答1: 要使用GPU训练TensorFlow模型,需要确保您的计算机上安装了适当的GPU驱动程序和CUDA工具包。然后,您可以使用以下代码片段将TensorFlow配置为使用GPU: import tensorflow as tf # 创建一个TensorFlow会话 sess = tf.Session() # 创建一个TensorFlow设备对象,指定使用GPU device = tf.device("/gpu:") # 在设备上运行TensorFlow操作 with device: # 在此处编写您的TensorFlow代码 在上面的代码中,您可以将/gpu:替换为您计算机上可用的其他GPU设备的名称。然后,您可以在with device:块中编写您的TensorFlow代码,以确保它在GPU上运行。 ### 回答2: TensorFlow 是一个非常流行的深度学习框架,它支持在 GPU 上进行训练和推理。在本文中,我们将介绍如何使用 TensorFlow 在 GPU 上进行训练。 首先,我们需要检查您的计算机是否符合以下要求: 1. NVIDIA GPU。TensorFlow 支持 NVIDIA GPU,您的计算机上必须要有 NVIDIA 显卡。 2. NVIDIA CUDA 工具包。TensorFlow 使用 CUDA 工具包与 NVIDIA 显卡进行通信。 3. NVIDIA cuDNN 库。cuDNN 是 NVIDIA 的深度学习库,它可以提高 TensorFlow 在 GPU 上的性能。 完成这些设置后,您可以使用以下步骤在 TensorFlow 中使用 GPU 进行训练: 1. 获取 TensorFlow。您可以从 TensorFlow 官方网站获取 TensorFlow。 2. 安装 TensorFlow。您可以使用 pip 安装 TensorFlow,命令如下: pip install tensorflow-gpu 3. 在 TensorFlow 中启用 GPU 加速。运行以下代码: import tensorflow as tf physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU') tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True) 这个代码段会列出计算机上的物理 GPU,并将内存增长设置为动态分配。 4. 编写 TensorFlow 代码。现在,您已经准备好编写能够在 GPU 上进行训练的 TensorFlow 代码了。下面是一个简单的示例代码: import tensorflow as tf physical_devices = tf.config.list_physical_devices('GPU') tf.config.experimental.set_memory_growth(physical_devices[0], True) # 加载数据 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() # 数据预处理 train_images = train_images / 255.0 test_images = test_images / 255.0 # 构建模型 model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)), tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'), tf.keras.layers.Dropout(0.2), tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(train_images, train_labels, epochs=5) # 评估模型 test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2) print('\nTest accuracy:', test_acc) 5. 运行 TensorFlow 代码。您可以在命令行中输入以下命令来运行 TensorFlow 代码: python your_tensorflow_code.py 在这个例子中,您应该能够在 GPU 上训练模型并获得比在 CPU 上训练更快的速度。 在 TensorFlow 中使用 GPU 进行训练可能需要进行一些额外的设置,但是一旦设置完成,您就可以享受到 GPU 提供的加速和性能改进,从而提高深度学习的训练速度和准确度。 ### 回答3: TensorFlow是一个开源的机器学习框架,它支持使用GPU来加速训练。在使用GPU时,我们需要了解以下几点: 1. 安装CUDA和cuDNN 在使用GPU训练前,我们需要安装CUDA和cuDNN。CUDA是一种并行计算方式的平台,它可以使我们的GPU参与计算任务。cuDNN是NVIDIA Deep Learning SDK里面的一个支持深度神经网络的库,可以加速神经网络训练。在安装时需要注意CUDA和cuDNN的版本兼容性问题。 2. 安装TensorFlow GPU版 为了在TensorFlow中使用GPU,我们需要安装TensorFlow的GPU版。安装方法可以在TensorFlow官网上找到对应的安装指南。 3. 编写TensorFlow代码 TensorFlow支持Python语言编写代码。在代码中,我们需要指定使用GPU进行计算。TensorFlow使用with tf.device('/gpu:0')语句用GPU计算张量。同时我们也可以使用tf.ConfigProto()函数对TensorFlow进行GPU配置,如设置GPU的个数等。 4. 运行TensorFlow代码 在安装CUDA、cuDNN和TensorFlow GPU版后,我们可以将代码运行在支持CUDA的GPU上。在运行代码前,需要确保我们的GPU可以支持CUDA和cuDNN。 总之,为了在TensorFlow中使用GPU进行训练,我们需要安装CUDA、cuDNN和TensorFlow GPU版,编写支持GPU计算的TensorFlow代码,并在支持CUDA的GPU上运行代码。这样可以大大加快模型的训练速度和提升训练的效率。
### 回答1: 可以使用以下代码来查看tensorflow是否可以使用GPU: python import tensorflow as tf # 创建一个会话 sess = tf.Session() # 获取可用的GPU列表 gpu_list = tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU') if len(gpu_list) > 0: # 设置tensorflow使用第一块GPU tf.config.experimental.set_visible_devices(gpu_list[0], 'GPU') print('GPU可用') else: print('GPU不可用') 运行以上代码后,如果输出结果为“GPU可用”,则说明tensorflow可以使用GPU。如果输出结果为“GPU不可用”,则说明tensorflow无法使用GPU。 ### 回答2: 对于使用TensorFlow的用户来说,需要确认是否在其机器上有可用的GPU。对于许多计算机和工作台来说,CPU是一项常见的选择,但GPU作为优化运算的强大补充,特别在较大的数据科学项目中实现更好的结果。在使用TensorFlow的时候,为了保证效率和性能,使用GPU是非常重要的。 TensorFlow旨在提供实现可移植性和了解GPU时程序运行情况的方法。下面我们介绍以下几种方法以查看GPU是否可用: ## 方法1:使用命令行: 首先查看是否已安装了TensorFlow-GPU。打开命令行界面,输入以下命令: pip show tensorflow-gpu 如果已经成功安装了 TensorFlow-GPU,那么应该会显示一些有关 TensorFlow-GPU 的信息。如果未安装,可以通过以下命令安装: pip install tensorflow-gpu ### 第二步:使用 python & TensorFlow 来查找可用的GPU 使用以下代码来查找是否有可用的GPU: python import tensorflow as tf tf.test.is_gpu_available() 如果结果为True,则说明已经看到GPU可用的证据。 结果输出的除了是GPU是否可用外,还包括GPU是ATI还是Nvidia,具体型号是什么等详细信息。 ### 方法2:使用Tensorflow-GPU,查看是否有可用的GPU 可以通过以下代码来实现查看是否有可用的GPU: python from tensorflow.python.client import device_lib device_lib.list_local_devices() 如果安装了 TensorFlow-GPU,则会显示所有的设备。这里会列出所有的设备,包括CPU和GPU, 以及其他可用的硬件设备。 ## 总结 通过以上两种方法可以检查tensorflow-gpu是否可用。通过这种方式,可以及时了解当前硬件是否支持GPU加速,以选择对于训练算法的正确配置,这将有助于提升代码性能并大幅缩短训练时间。同时,还可以通过此项测试确保你使用的代码是做好了GPU加速的使用TensorFlow端到端解决方案。 ### 回答3: TensorFlow是一个非常流行的机器学习框架,它支持GPU加速计算。使用GPU可以大大提高训练速度,因此,检查GPU是否可用是非常重要的。 TensorFlow提供了两种方式来检查GPU是否可用。 第一种方式是通过代码来检查。在TensorFlow中,我们可以使用以下代码来检查GPU是否可用: import tensorflow as tf if tf.test.is_gpu_available(): print('GPU are available!') 上述代码将导入TensorFlow库,并调用is_gpu_available()函数来检查GPU是否可用。如果GPU可用,则打印出相应的消息。需要注意的是,有时候即使GPU可用,某些参数设置也会让TensorFlow自动选择CPU而非GPU来运行。在这种情况下,我们需要在代码中指定使用GPU的设备。 另一种方式是使用TensorBoard检查GPU是否可用。首先,我们需要安装TensorBoard。运行以下命令即可安装: pip install tensorboard 安装完TensorBoard后,我们可以运行以下命令启动TensorBoard: tensorboard --logdir=path/to/log-directory 在path/to/log-directory中,我们需要指定TensorFlow日志文件所在的目录。如果没有日志文件,可以先通过参数log_device_placement=True来生成日志文件。启动TensorBoard后,我们可以在浏览器中打开localhost:6006,查看TensorBoard管理界面。在界面中,我们可以找到『Graphs』选项卡,在该选项卡下可以查看可用的设备。如果GPU可用,则应该会看到一些相关的GPU设备。 综上所述,检查GPU是否可用是非常重要的。可以使用TensorFlow提供的代码片段来检查GPU是否可用,也可以通过TensorBoard来确认GPU是否可用。这种确认对于进行大规模的机器学习任务非常重要,所以我们强烈建议您在使用TensorFlow时了解这些内容。
### 回答1: TensorFlow GPU版本支持使用CUDA和cuDNN来加速深度学习的计算过程,可以通过在Python代码中使用tf.config.experimental.list_physical_devices('GPU')函数来调用GPU版本的TensorFlow。 ### 回答2: 调用GPU版本的TensorFlow可以通过以下步骤进行: 1. 安装CUDA驱动程序和cuDNN库:要使用GPU版本的TensorFlow,首先需要在系统中安装相应的CUDA驱动程序和cuDNN库。这些组件可以从NVIDIA官方网站下载,并按照官方文档提供的步骤进行安装。 2. 安装TensorFlow:在安装TensorFlow之前,确保已经安装了适当的Python版本,并使用pip或conda安装TensorFlow。安装时,建议选择匹配GPU版本的TensorFlow,可以使用以下命令进行安装: pip install tensorflow-gpu 3. 创建TensorFlow的会话:在代码中,首先需要导入TensorFlow库,并创建一个TensorFlow的会话。下面是示例代码: python import tensorflow as tf # 创建TensorFlow会话 sess = tf.Session() 4. 使用GPU进行计算:要在GPU上进行计算,需要将TensorFlow的运算放置在GPU设备上。可以使用with tf.device()函数将运算指定在哪个设备上进行,如下所示: python import tensorflow as tf # 创建TensorFlow会话 sess = tf.Session() # 将运算指定在GPU上进行 with tf.device('/gpu:0'): # 进行TensorFlow的运算 ... 通过以上步骤,就可以成功调用GPU版本的TensorFlow,并在GPU上进行计算。注意,使用GPU进行计算可能需要较长的时间进行安装和配置,但可以显著加快TensorFlow的计算速度,尤其是对于涉及大量矩阵运算的深度学习任务来说。 ### 回答3: 调用GPU版本的TensorFlow需要按照以下步骤进行: 1. 安装显卡驱动和CUDA:首先,需要确保计算机上已经安装了适用于显卡的驱动程序,并且正确配置了CUDA。可以从NVIDIA官方网站下载和安装相应的驱动和CUDA版本,并按照官方文档进行配置。 2. 安装cuDNN:cuDNN是一个高性能的深度学习库,用于加速GPU上的深度神经网络训练。可以从NVIDIA官方网站下载cuDNN,并将其解压缩到适当的位置(通常是CUDA的安装目录下)。 3. 安装TensorFlow GPU版本:可以通过pip命令安装TensorFlow GPU版本,例如"pip install tensorflow-gpu"。安装完成后,系统将自动将TensorFlow与CUDA和cuDNN进行关联。 4. 验证GPU版本的TensorFlow:可以使用以下代码片段来验证GPU版本的TensorFlow是否正确安装和配置: import tensorflow as tf # 检测是否安装了GPU版本 print(tf.test.is_built_with_cuda()) # 检测是否能够访问GPU print(tf.test.is_gpu_available(cuda_only=False, min_cuda_compute_capability=None)) 如果结果显示为True,则说明已成功安装并配置了GPU版本的TensorFlow。 5. 指定使用GPU:在编写TensorFlow程序时,可以通过以下方式指定使用GPU: import tensorflow as tf # 指定使用第一块GPU with tf.device('/GPU:0'): # 构建和执行TensorFlow操作 ... 上述代码使用了tf.device()来指定在第一块GPU上运行操作。可以根据实际需要选择使用其他GPU。 通过以上步骤,就可以成功调用GPU版本的TensorFlow,并利用GPU的计算能力加速深度学习任务的训练和推理。
在使用 TensorFlow 时,可以通过以下几个步骤来调用 GPU: 1. 安装 CUDA 和 cuDNN 首先需要安装 NVIDIA 的 CUDA 和 cuDNN,它们是 TensorFlow 使用 GPU 的必要组件。安装方法可以参考 NVIDIA 的官方文档。 2. 安装 TensorFlow-GPU 在安装 TensorFlow 时,需要选择安装 TensorFlow-GPU 版本,这个版本支持使用 GPU 进行计算。可以通过 pip 命令进行安装: pip install tensorflow-gpu 3. 设置环境变量 在使用 TensorFlow-GPU 时,需要设置 CUDA 和 cuDNN 的环境变量。可以在系统环境变量中添加以下路径: - CUDA:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\bin 和 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.1\libnvvp - cuDNN:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\cudnn\bin 和 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\cudnn\include 4. 编写代码 在编写 TensorFlow 代码时,需要将计算图放在 GPU 上进行计算。可以通过以下代码来实现: python import tensorflow as tf # 创建一个会话,并指定使用第一块 GPU 进行计算 with tf.Session() as sess: with tf.device("/gpu:0"): # 创建计算图 a = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[1, 3], name='a') b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0], shape=[3, 1], name='b') c = tf.matmul(a, b) # 运行计算图,并输出结果 print(sess.run(c)) 在上面的代码中,通过 with tf.device("/gpu:0"): 来指定计算图要放在第一块 GPU 上进行计算。 另外,还可以使用 TensorFlow 的高级 API Keras,来方便地进行 GPU 计算。Keras 自动将计算图放在 GPU 上进行计算,无需手动指定。 python import tensorflow as tf from tensorflow import keras # 创建一个 Sequential 模型 model = keras.Sequential([ keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(32,)), keras.layers.Dense(10, activation='softmax') ]) # 编译模型,并指定使用 GPU 进行计算 model.compile(optimizer=tf.train.AdamOptimizer(0.001), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'], run_eagerly=True) # 训练模型 model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, batch_size=32)
TensorFlow支持分布式训练,可以使用分布式训练来加快训练速度并处理更大的数据集。以下是TensorFlow分布式训练的基本接口: 1. tf.distribute.Strategy:这是TensorFlow分布式训练的核心API,它定义了如何在多台设备上运行TensorFlow计算图,并协调它们之间的通信。TensorFlow提供了几种预定义的策略,包括MirroredStrategy、MultiWorkerMirroredStrategy、CentralStorageStrategy和ParameterServerStrategy。 2. tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy:这是在多个工作节点上使用的策略,每个节点上都有多个GPU。这个策略使用数据并行的方法,将数据分成多个块,每个块在不同的GPU上运行。 3. tf.distribute.MirroredStrategy:这是在单个节点上使用的策略,每个节点上有多个GPU。这个策略使用数据并行的方法,在每个GPU上复制一份计算图,并将不同的数据块分配给不同的GPU。 4. tf.distribute.experimental.CentralStorageStrategy:这是在单个节点上使用的策略,每个节点上只有一个GPU。这个策略使用模型并行的方法,将模型的不同部分分配给不同的GPU。 5. tf.distribute.experimental.ParameterServerStrategy:这是在多个节点上使用的策略,每个节点上只有一个GPU。这个策略使用模型并行的方法,将模型的不同部分分配给不同的节点。 在使用这些接口时,需要将计算图构建为分布式计算图,并使用tf.distribute.Strategy来运行计算图。详细的使用方法可以参考TensorFlow官方文档。

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