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当我使用设备多: CPU运行推理时(在Python或wih benchmark_app上)，我得到的推理时间与仅使用CPU的时间相同。对于两个Myriad设备，我也遇到了同样的问题:MULTI: Myriad 1，MYRIAD2 --我得到的结果与一个MYRIAD :MYRIAD相同。
你知道怎么解决这个问题吗？(谢谢你的帮助:)
浏览 9提问于2022-05-02得票数 -1
我使用默认优化(Float32)设置将网络转换为TFlite，其推理速度约为25fps。当我转换为TFlite INT8量化时，它的推理速度在英特尔8核英特尔酷睿i9 2.3 GHz上约为2 fps。这在CPU上是预期的吗？有人能解释一下是什么导致INT8推理速度慢吗？
浏览 45提问于2020-10-30得票数 0
我期望内置长度/2谓词在逻辑推理的数量上是线性的。然而，它似乎是不变的：% 2 inferences, 0.000 CPU in 0.000 seconds (63% CPU, 142857 Lips)
% 2 inferences, 0.000 CPU in 0.000 seconds (62% CPU, 153846 Lips)
% 2 inferences, 0.000 CPU
浏览 3提问于2016-05-07得票数 4
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我想在CPU上运行推理；尽管我的机器有GPU。我想知道是否有可能强制TensorFlow使用中央处理器而不是图形处理器？默认情况下，TensorFlow会自动使用GPU进行推理，但由于我的GPU不好(OOM‘’ed)，我想知道是否有设置强制Tensorflow使用CPU进行推理？
浏览 0修改于2021-06-22得票数 1
但是使用cpu设备和gpu设备的推理结果是不同的。
结果如下:左文件是使用cpu的推理结果(第二列)，右文件是使用CpuAndGpu的推理结果(第二列)。
浏览 0提问于2020-01-21得票数 1
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我有Coral AI usb TPU，我成功地运行了入门示例，部署了已经编译/训练过的示例模型(图像分类)，并在TPU上运行了一个鹦鹉图像推理：--input test_data/parrot.jpg
但是，我想在计算机CPU (例如，我的笔记本电脑或Raspberry Pi )中运行相同模型的推理，以比较在加速器中运行推理所需的时间，比如Coral AI和通用CPU。我所能找到的只有以下文件：，特别是
浏览 14提问于2022-04-28得票数 0
我编写了一个机器学习推理库，它有python绑定。在正常操作下，该库将使用8个线程进行推理，并将所有8个线程全部释放100%。这是所需的行为，因为模型非常重，我需要为低延迟进行优化(因此我需要使用所有的CPU资源)。如果我编写一个python脚本并调用这个库中的推理函数(在一个无限循环中)，这8个线程就会如预期的那样被最大化(这是htop命令的输出)。现在我有个问题。如果我在机器学习库中调用相同的推理函数，再次在无限循环中调用，但这次是从我的FastAPI端点中调用的，那么每个线程的C
浏览 6提问于2022-10-27得票数 1
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我正在为STM32H743 SoC中的DMA总线主设备开发一个驱动程序，该驱动程序由Cortex M7 CPU驱动。CPU读取设备集x = x2，在内存中CPU设置清除缓存行。<code>G 219</code>我认为DMA会看到x = x1，这是我的推理：
当CPU在2.中读取y时，缓存线将被拉入缓存中。它读取x = x1, y = y1，并被标记为有效。当CPU设置y
浏览 3修改于2021-07-20得票数 0
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然而，克林戈勇敢推理的实际结果是：
从试验中读/谨慎推理问：答:2
萨蒂斯菲尔德勇敢:是的电话:1CPU时间: 0.002s
从试验中读/谨慎推理</
浏览 0修改于2019-04-14得票数 2
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我一直在尝试在Movidius神经计算棒上运行自定义Tensorflow模型的推理。问题是，NCSDK不支持最后一层。由于最后一层的计算非常轻，我想知道是否有可能在CPU上运行该层？我只需要能够在NCS上运行推理到某一层，然后在CPU上处理最后一层。
浏览 1提问于2018-07-09得票数 1
我有一个C++程序，使用Tensorflow 2运行卷积神经网络的推理。该程序运行在具有专用GPU的服务器上，所期望的行为是在GPU上运行的推断。在GPU出现故障时，Tensorflow开始使用CPU而不是GPU。有没有使用Tensorflow C++ API来检查Tensorflow是否正在使用CPU的方法？在C++失败的情况下，是否有任何方法可以避免Tensorflow切换到CPU？
浏览 3提问于2022-10-18得票数 1
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我的推断准确率在TF Lite上降低了大约2% (我目前正在调查这一点)，GPU计算比我手机上的CPU计算要慢得多。在计算机GPU计算上大大加快了推理速度，但在我的手机上，GPU上的推理速度比CPU慢约30倍。对于我输入的所有输入数组，n都在400-800之间，但是我尝试了一个更大的n，看看是否我注意到的减慢是由于运行GPU推理时创建了一个委托内核。对于较大的n，GPU的推理时间接近CPU，这让我认为GPU代理可能只是在我手机的CPU
浏览 36提问于2020-07-15得票数 1
我试图在C++中运行模型推理。我能够在C++中使用torch::jit::load()加载模型。我能够在cpu和gpu上进行推理，但是起点总是torch::from_blob方法，它似乎正在创建cpu端张量。
为了提高效率，我想直接向CUDA张量转换/复制cv::cuda::GpuMat。
浏览 0提问于2018-12-04得票数 1
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我正在尝试加速一个人员计数器应用程序的推理速度，为了使用GPU，我已经按照描述设置了推理机配置： device_name = "GPU"
ie.SetConfig({ {PluginConfigParams/cldnn_global_custom_kernels/cldnn_global_custom_kernels.xml"} }, device_name); 并在推理引擎上加载网络，我已经设置了目标设备KEY_DYN_BATCH_ENABLED, PluginConfigParams::
浏览 7修改于2020-01-29得票数 1
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我读到过计算机中的进程是基于时间片在CPU上调度的。如果是这种情况，线程不应该长时间占用100%的CPU，系统也不应该挂起。这样的推理有什么问题呢？
浏览 1提问于2015-03-12得票数 0
我在Tensorflow模型服务器上观察到CPU的性能问题。与原始的Tensorflow模型推理相比，它的推理时间增加了一倍。两者都是用MKL构建的，只用于CPU。Tensorflow MKL构建： bazel build --config=mkl -c opt --copt=-msse4.1 --copt=-msse4.2 --copt=-mavx --copt=-mavx2MKL构建： bazel build --config=mkl --config=opt --copt=-msse4.1 --co
浏览 7修改于2017-11-28得票数 1
我在写一个基于tensorflow的模型推理机，是否知道cuda设备或cpu上有TF张量？
浏览 9提问于2022-05-25得票数 0
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文档中提到，它可以使用多个CPU和GPU进行培训，但还不清楚是否可以在移动电话上使用GPU进行推理。它提到了对BLAS的依赖，因为它似乎在移动上使用CPU。有人能告诉我是否可以使用移动GPU和mxnet进行推理吗？如果没有，我的其他选择是什么？
浏览 2修改于2017-08-13得票数 1
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