⑴ 如何用python一门语言通吃高性能并发，GPU计算和深度学习
第一个就是并发本身所带来的开销即新开处理线程、关闭处理线程、多个处理线程时间片轮转所带来的开销。
实际上对于一些逻辑不那么复杂的场景来说这些开销甚至比真正的处理逻辑部分代码的开销更大。所以我们决定采用基于协程的并发方式，即服务进程只有一个(单cpu)所有的请求数据都由这个服务进程内部来维护，同时服务进程自行调度不同请求的处理顺序，这样避免了传统多线程并发方式新建、销毁以及系统调度处理线程的开销。基于这样的考虑我们选择了基于Tornado框架实现api服务的开发。Tornado的实现非常简洁明了，使用python的生成器作为协程，利用IOLoop实现了调度队列。
第二个问题是数据库的性能，这里说的数据库包括MongoDB和Redis，我这里分开讲。
先讲MongoDB的问题，MongoDB主要存储不同的用户对于验证的不同设置，比如该显示什么样的图片。
一开始每次验证请求都会查询MongoDB，当时我们的MongoDB是纯内存的，同时三台机器组成一个复制集，这样的组合大概能稳定承载八九千的qps，后来随着我们验证量越来越大，这个承载能力逐渐就成为了我们的瓶颈。
为了彻底搞定这个问题，我们提出了最极端的解决方案，干脆直接把数据库中的数据完全缓存到服务进程里定期批量更新，这样查询的开销将大大降低。但是因为我们用的是Python，由于GIL的存在，在8核服务器上会fork出来8个服务进程，进程之间不像线程那么方便，所以我们基于mmap自己写了一套伙伴算法构建了一个跨进程共享缓存。自从这套缓存上线之后，Mongodb的负载几乎变成了零。
说完了MongoDB再说Redis的问题，Redis代码简洁、数据结构丰富、性能强大，唯一的问题是作为一个单进程程序，终究性能是有上限的。
虽然今年Redis发布了官方的集群版本，但是经过我们的测试，认为这套分布式方案的故障恢复时间不够优秀并且运维成本较高。在Redis官方集群方案面世之前，开源世界有不少proxy方案，比如Twtter的TwemProxy和豌豆荚的Codis。这两种方案测试完之后给我们的感觉TwemProxy运维还是比较麻烦，Codis使用起来让人非常心旷神怡，无论是修改配置还是扩容都可以在配置页面上完成，并且性能也还算不错，但无奈当时Codis还有比较严重的BUG只能放弃之。
几乎尝试过各种方案之后，我们还是下决心自己实现一套分布式方案，目的是高度贴合我们的需求并且运维成本要低、扩容要方便、故障切换要快最重要的是数据冗余一定要做好。
基于上面的考虑，我们确定基于客户端的分布式方案，通过zookeeper来同步状态保证高可用。具体来说，我们修改Redis源码，使其向zookeeper注册，客户端由zookeeper上获取Redis服务器集群信息并根据统一的一致性哈希算法来计算数据应该存储在哪台Redis上，并在哈希环的下一台Redis上写入一份冗余数据，当读取原始数据失败时可以立即尝试读取冗余数据而不会造成服务中断。
⑵ python怎么安装gpu版本的TensorFlow
windows的话打开cmd，然后输入pip install tensorflow_gpu即可
⑶ 如何用Python一门语言通吃高性能并发，GPU计算和深度学习
一、os模块概述
Python os模块包含普遍的操作系统功能。如果你希望你的程序能够与平台无关的话，这个模块是尤为重要的。(一语中的)
二、常用方法
1、os.name
输出字符串指示正在使用的平台。如果是window 则用'nt'表示，对于linux/Unix用户，它是'posix'。
2、os.getcwd()
函数得到当前工作目录，即当前Python脚本工作的目录路径。
3、os.listdir()
返回指定目录下的所有文件和目录名。
>>> os.listdir(os.getcwd())
['Django', 'DLLs', 'Doc', 'include', 'Lib', 'libs', 'LICENSE.txt', 'MySQL-python-wininst.log', 'NEWS.txt', 'PIL-wininst.log', 'python.exe', 'pythonw.exe', 'README.txt', 'RemoveMySQL-python.exe', 'RemovePIL.exe', 'Removesetuptools.exe', 'Scripts', 'setuptools-wininst.log', 'tcl', 'Tools', 'w9xpopen.exe']
⑷ opencv_python4.1如何GPU加速，需不需要重新编译之类的
需要重新编译opencv 的，最后getCudaEnabledDeviceCount();这个函数返回值大于零才行 // first.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include #include "opencv2/opencv.hpp" #include "opencv2/gpu/gpu.hpp" #pragma co..
⑸ 用python写GPU上的并行计算程序，有什么库或者编译器
用python写GPU上的并行计算程序，有什么库或者编译器
在python命令行输入以下命令： >>>import django >>>django.VERSION (1,4,0,'final',0) >>> (1,4,0,'final',0)是我的版本，就是1.4.0版本
你好：
这个你需要看一下包的定义和导入了；
在python里面含有__init__.py的文件的文件夹叫做包；
才能进行导入：
from django.http import httpresponse
表示：django是一个包，它下面包含一个包http，
httpresponse应该是类名；
⑹ python怎么安装gpu版本的TensorFlow
下载anaconda2并安装到d:\anaconda
下载anaconda3：注意版本，集成的必须是python3.5的，最新的为python3.6的，我下载的是anaconda3.4.2.0版本的，然后安装到d:\anaconda\envs\py3
！
⑺ 怎样使用gpu加速python深度学习
Colman里面可以调模式的。
⑻ caffe python代码怎么用 gpu运行
编译和安装Caffe 。。。但我在编译caffe时 输入make all 指令时报错 ：提示找不到hdf5.h 我网络后 http://blog.csdn.net/kexinmcu/article/details/52316986 按照这个解决了。这样make all 成功 make test也成功 make runtest也成功。 再开始其第3步：增加python支持这步 开始我看不清 就从这里开始参考：http://www.linuxdiyf.com/linux/24836.html 编译python时： make pycaffe报错：找不到arrayobject.h 解决办法：sudo apt-get install python-numpy 这样就解决了。这样第3步的几条指令均成功。再开始第4步 第4.2步报错说:pip 找不到指令 于是我在终端输入sudo apt-get install python-pip即解决了。 接着执行4.2步 第一个ipython[all]装时失败了 我就先装后面的几个 有的成功 有的失败 失败的是protobuf和skimage 解决办法是：自己
⑼ 用GPU做python程序并行到底用什么好
因为我的程序中需要并行的是优化计算的evaluation部分，所以如果能够找到一些支持并行优化的库就可以。 从python官网上，可以找到一个DEAP库（git上有），利用map进行并行计算。 这个库的优点是，documents和例子是非常详细的。