2080Ti拥有4352个CUDA核心，每个核心都能够在任何时候处理这样的操作。 缓存 考虑以下情况：我们有一个中等规模的4核心的CPU，如 图12.4.3所示，运行在2GHz频率。此外，假设向量处 理单元启用了256位带宽的AVX2，其IPC（指令/时钟）计数为1。进一步假设从内存中获取用于AVX2操作的指 令至少需要一个寄存器。这意味着CPU每个时钟周期需要消耗4 × 256 bit = 128 bytes的数据。除非我们能够 xlarge有1个GPU，而p2.16xlarge有16个GPU和 更多内存。有关更多详细信息，请参阅Amazon EC2 文档215。 图16.3.5: 选择一个实例 注意，你应该使用支持GPU的实例以及合适的驱动程序和支持GPU的深度学习框架。否则，你将感受不到使 用GPU的任何好处。 到目前为止，我们已经完成了启动EC2实例的七个步骤中的前两个步骤，如 图16.3.6顶部所示。在本例中，我 们保留“3 connecting (yes/no)”（“你确定要继续连接吗？（是/否）”） 时，输入“yes”并按回车键登录实例。 你的服务器现在已就绪。 16.3.2 安装CUDA 在安装CUDA之前，请确保使用最新的驱动程序更新实例。 sudo apt-get update && sudo apt-get install -y build-essential git libgfortran3 我们在这里下载CUDA

loss 的日志，也可以选择性的包括 val_loss（如果在 fit 中 启用验证），和 val_acc（如果启用验证和监测精确值）。 • on_batch_begin: 包括 size 的日志，在当前批量内的样本数量。 • on_batch_end: 包括 loss 的日志，也可以选择性的包括 acc（如果启用监测精确值）。 11.1.2 BaseLogger [source] keras count_mode 11.1.5 History [source] keras.callbacks.History() 把所有事件都记录到 History 对象的回调函数。 这个回调函数被自动启用到每一个 Keras 模型。History 对象会被模型的 fit 方法返回。 11.1.6 ModelCheckpoint [source] keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath

位，这项技术被广泛应用于警察工作、支付识 别、机场安检，甚至在北京天坛公园分发厕 纸、防止厕纸被盗，以及其他许多应用。 医疗 由于90％的医疗数据都是基于图像的，因此医 学中的计算机视觉有很多用途。比如启用新的 医疗诊断方法，分析X射线，乳房X光检查，监 测患者等。 13 深度学习入门-目标检测 目标检测结合了目标分 类和定位两个任务。 目标检测器的框架分为 one-stage(YOLO