I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1115] Created TensorFlow device (/device:GPU:0 with 1274 MB memory) -> physical GPU (device: 0, name: NVIDIA GeForce MX450, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 7.5)

时间: 2024-04-18 19:24:12 浏览: 163
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deepx_core是一个专注于张量计算/深度学习的基础库-C/C++开发

这是TensorFlow在GPU上创建设备的日志信息它显示了TensorFlow成功地在物理GPU上创建了一个设备，该设备的名称是NVIDIA GeForce MX450，PCI总线ID为0000:01:00.0，计算能力为7.5。设备还具有1274 MB的内存可供使用。这意味着您的计算机上有一块支持TensorFlow的GPU，并且TensorFlow已经成功地将其配置为可用的设备。
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pyswarms.single.global_best: 0%| |0/502023-06-12 09:15:36.800789: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. 2023-06-12 09:15:37.280722: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1510] Created device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 9426 MB memory: -> device: 0, name: NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 8.6 2023-06-12 09:15:37.633600: I tensorflow/compiler/mlir/mlir_graph_optimization_pass.cc:185] None of the MLIR Optimization Passes are enabled (registered 2) 2023-06-12 09:15:38.355549: F .\tensorflow/core/util/gpu_launch_config.h:129] Check failed: work_element_count > 0 (0 vs. 0)

首先，提示中指出了 TensorFlow 二进制文件是使用 oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) 进行优化的，以及成功创建了一个名为 "NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti" 的 GPU 设备，并分配了 9426 MB 的显存。...

2023-07-13 14:44:21.978453: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. 2023-07-13 14:44:22.835121: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1510] Created device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 3475 MB memory: -> device: 0, name: NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 8.6 2023-07-13 14:44:22.954245: I tensorflow/compiler/mlir/mlir_graph_optimization_pass.cc:185] None of the MLIR Optimization Passes are enabled (registered 2)

根据您提供的日志信息，可以看到以下内容： 1. TensorFlow二进制文件已经优化，使用了oneAPI Deep Neural ...这些信息表明您的系统上已经成功识别并配置了可用的GPU设备，并且TensorFlow已经针对该GPU进行了优化。

2023-07-13 09:55:41.026027: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. 2023-07-13 09:55:41.390014: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1510] Created device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 1654 MB memory: -> device: 0, name: NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 8.6

这些信息是与 TensorFlow 和 GPU 设备相关的日志信息。它们表明你正在使用 TensorFlow 库，并且检测到了一个 NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU 设备，并成功创建了一个 GPU 设备对象。 这些日志信息通常是用于...

2023-07-15 11:01:04.939591: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX2 AVX512F FMA To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. 2023-07-15 11:01:05.634397: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1510] Created device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 21865 MB memory: -> device: 0, name: NVIDIA GeForce RTX 3090, pci bus id: 0000:73:00.0, compute capability: 8.6

嗨！这是有关 TensorFlow 的另一个提示信息。它告诉你当前使用的 TensorFlow 二进制文件已经针对 oneAPI Deep Neural ...如果你对 TensorFlow 的编译和 GPU 设备有更多的疑问，我会尽力帮助你解答。还有其他问题吗？

I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1510

具体来说，“gpu_device.cc”是 TensorFlow 的 GPU 设备管理器模块，它负责与计算机上的 GPU 设备进行通信。这条日志信息表明，GPU 设备已经成功初始化并准备好使用。如果您有其他问题，请随时提出。

2023-06-09 09:46:11.022252: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1900] Ignoring visible gpu device (device: 0, name: GeForce GT 610, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 2.1) with Cuda compute capability 2.1. The minimum required Cuda capability is 3.5. 2023-06-09 09:46:11.022646: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:151] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags.

1. TensorFlow 检测到了一个 GPU 设备，但由于该设备的 CUDA 计算能力版本太低（2.1），不满足 TensorFlow 最低要求（3.5），因此被忽略。 2. TensorFlow 检测到了一些 CPU 功能，包括 AVX 和 AVX2 指令集。这些...

WARNING:tensorflow:From C:\Users\11064\AppData\Local\Programs\Python\Python310\vision_test.py:6: is_gpu_available (from tensorflow.python.framework.test_util) is deprecated and will be removed in a future version. Instructions for updating: Use tf.config.list_physical_devices('GPU') instead. 2023-05-29 22:25:56.496349: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1525] Created device /device:GPU:0 with 1643 MB memory: -> device: 0, name: NVIDIA GeForce RTX 3050 Ti Laptop GPU, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 8.6怎么解决

这是一个警告信息，... tf.config.experimental.set_virtual_device_configuration(gpus[0], [tf.config.experimental.VirtualDeviceConfiguration(memory_limit=1024)]) except RuntimeError as e: print(e)

023-07-13 09:22:25.024025: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. 2023-07-13 09:22:25.414554: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1510] Created device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 1654 MB memory: -> device: 0, name: NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 8.6 0.0 [ERROR:0@6.481] global cap.cpp:166 cv::VideoCapture::open VIDEOIO(CV_IMAGES): raised OpenCV exception: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\videoio\src\cap_images.cpp:253: error: (-5:Bad argument) CAP_IMAGES: can't find starting number (in the name of file): F:\新建文件夹 in function 'cv::icvExtractPattern'

这个错误提示表明在使用 OpenCV 库的 VideoCapture 函数时出现了错误。具体地，在你的代码中调用了 VideoCapture 函数，并传递了文件路径 F:\新建文件夹 作为参数。然而，OpenCV 无法找到该路径中的起始数字，...

/hpcfile/users/test004/.jhjobs/1685606647.3652.1.shell: line 7: /hpcfile/jhinno/unischeduler/conf/jobstart/unisched: No such file or directory CondaValueError: prefix already exists: /share/software/anaconda3/envs/tensorflow 2023-06-01 16:04:52.498920: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 AVX512F FMA 2023-06-01 16:04:52.626381: I tensorflow/core/common_runtime/process_util.cc:69] Creating new thread pool with default inter op setting: 2. Tune using inter_op_parallelism_threads for best performance.

这是一个包含多个错误信息的日志，其中第一行提示...最后几行是TensorFlow的信息，提示该二进制文件没有使用CPU的某些指令，以及正在创建新的线程池。开发者需要对这些错误信息进行逐一排查，找出问题所在并进行修复。

2023-07-13 09:11:11.159731: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. 2023-07-13 09:11:11.503341: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1510] Created device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 1654 MB memory: -> device: 0, name: NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 8.6 0.0 Traceback (most recent call last): File "C:\Users\怡\Desktop\Lanenet\copilot(1)\copilot\test.py", line 19, in <module> frame.process_video(file_path, 2,\ File "C:\Users\怡\Desktop\Lanenet\copilot(1)\copilot\frame.py", line 238, in process_video file_path,frame_w,frame_h,fps_actual,nb_frames//fps_actual ZeroDivisionError: float floor division by zero

这个错误提示表明在执行代码时出现了除零错误。具体地，在你的代码中的行 238 处，发生了一个浮点数除法操作，除数为零。这可能是由于视频的帧率（fps_actual）为零导致的。你可以检查视频的帧率是否正确，并确保其...

2023-06-09 14:39:18.552419: E tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_cudamallocasync_allocator.cc:288] gpu_async_0 cuMemAllocAsync failed to allocate 805306368 bytes: CUDA error: out of memory (CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY) Reported by CUDA: Free memory/Total memory: 0/12884377600

这个错误是 TensorFlow 运行时发出的，表示在分配显存时出现了内存不足的情况。具体来说，是使用 CUDA API 分配显存失败，导致 TensorFlow 报告了这个错误。可能是因为模型太大或者数据量太大，导致显存不够。 解决...

W tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1766] Cannot dlopen some GPU libraries. Please make sure the missing libraries mentioned above are installed properly if you would like to use GPU. Follow the guide at https://www.tensorflow.org/install/gpu for how to download and setup the required libraries for your platform. Skipping registering GPU devices...

这是 TensorFlow 在使用 GPU 时发生的错误。它表明 TensorFlow 无法加载某些 GPU 库。您需要确保您的系统上已正确安装了所需的 GPU 驱动程序和库。请按照 TensorFlow 官方文档中的指南，下载并设置适用于您平台的所...

Allocator (GPU_0_bfc) ran out of memory trying to allocate 2.34GiB with freed_by_count=0. The caller indicates that this is not a failure, but may mean that there could be performance gains if more memory were available. 2023-05-30 22:40:50.059248: W tensorflow/core/common_runtime/bfc_allocator.cc:245] Allocator (GPU_0_bfc) ran out of memory trying to allocate 2.28GiB with freed_by_count=0. The caller indicates that this is not a failure, but may mean that there could be performance gains if more memory were available. 2023-05-30 22:40:50.089391: W tensorflow/core/common_runtime/bfc_allocator.cc:245] Allocator (GPU_0_bfc) ran out of memory trying to allocate 1.21GiB with freed_by_count=0. The caller indicates that this is not

这是由于GPU内存不足导致的错误。有两种解决方法： 1. 减少模型的内存占用。可以尝试减少模型的层数或者每层的神经元数量等。 2. 增加GPU内存。可以安装更大的GPU或者使用分布式训练等方法来增加内存。 另外，也...

2023-06-17 23:47:22.786162: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found 2023-06-17 23:47:22.786281: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine. 2023-06-17 23:47:24.419330: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'nvcuda.dll'; dlerror: nvcuda.dll not found 2023-06-17 23:47:24.419809: W tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:263] failed call to cuInit: UNKNOWN ERROR (303) 2023-06-17 23:47:24.426229: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:169] retrieving CUDA diagnostic information for host: ����� 2023-06-17 23:47:24.426345: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:176] hostname: ����� 2023-06-17 23:47:24.430552: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. Traceback (most recent call last): File "C:\Users\10290\Desktop\test\writer.py", line 20, in <module> write_reward_tb(summary_writer, rewards[i], i) File "C:\Users\10290\Desktop\test\writer.py", line 9, in write_reward_tb summary = tf.Summary(value=[tf.Summary.Value(tag='reward', simple_value=reward)]) AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Summary'分析错误原因

这个错误是由于TensorFlow 2.x版本中tf.Summary已被弃用所致。相反，你应该使用tf.summary.Summary。你需要将代码更新为： summary = tf.summary.Summary(value=[tf.summary.Summary.Value(tag='reward', ...

023-07-15 13:17:14.941311: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN)to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. 2023-07-15 13:17:14.947250: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:168] XLA service 0x2d48ecfd850 initialized for platform Host (this does not guarantee that XLA will be used). Devices: 2023-07-15 13:17:14.947599: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:176] StreamExecutor device (0): Host, Default Version Traceback (most recent call last):

这段信息是 TensorFlow 的日志输出，它提供了一些关于 TensorFlow 的配置和初始化信息。在这个特定的日志中，它说明了 TensorFlow 使用了 oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) 来优化 CPU 的性能，并且指示...

i tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193] this tensorflow binary

该警告信息的完整内容可能为：“I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2”，意思是你的CPU支持AVX...

2023-05-24 12:26:21.353318: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:182] This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations. To enable the following instructions: AVX2 FMA, in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. 2023-05-24 12:26:23.180135: W tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/py_utils.cc:38] TF-TRT Warning: Could not find TensorRT Number of devices: 3

这是一段 TensorFlow 的日志信息，其中提到了该 TensorFlow 二进制文件已经优化，可以使用可用的 CPU 指令来加速关键操作。同时，还提到了 TensorRT，它是一个 NVIDIA 的推理引擎，可以加速深度学习模型的推理过程。...

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首先，你需要使用Python的requests库来获取网页内容，然后使用BeautifulSoup解析HTML，提取所需信息。由于这个链接指向的是拉勾网的搜索结果页面，通常这类网站会有反爬虫机制，所以你可能需要设置User-Agent，模拟浏览器访问，并处理可能的登录验证。 以下是一个基本的示例，注意这只是一个基础模板，实际操作可能需要根据网站的具体结构进行调整： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv # 模拟浏览器头信息 headers = { 'User-Agent': 'Mozi