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利用老毛桃检测电脑内存问题
来源：www.laomaotao.org
时间： 11:30
　　电脑内存主要用于临时存储数据，有些机器由于使用久了，内存出现问题，影响了程序间的数据交换，导致系统运行效率下降。因此，我们需要定期检测电脑内存。怎么检测电脑内存呢？下面来看具体操作。
　　①将u盘制成老毛桃u盘启动盘，具体方法可参考&&；
　　②设置电脑u盘开机启动，具体步骤可参考&&；
　　③不清楚电脑开机快捷键的朋友请参考&&。
　　1、将老毛桃装机版（UEFI版）u盘启动盘插入电脑usb接口，重启，出现开机画面后按快捷键进入老毛桃主菜单，在列表中选择&【08】运行硬盘内存检测扫描工具菜单&，按Enter键确定，如图所示：
　　2、在子菜单中选择&【06】运行微软内存检测中文版&继续，如图所示：
　　3、打开windows内存诊断工具后会自动运行测试，请耐心等待操作完成。重启后，会在用户登录后再次显示测试结果，如图所示：
　　4、在windows内存诊断工具中，按F1键可以打开选项界面。在这里，可以选择测试组合（基本、标准、扩展）、缓存（默认、启用、禁用）、传送计数（0-99），通过Tab键进行切换。设置完成后按F10键保存，如下图所示：
　　至此，利用老毛桃检测电脑内存问题的方法就跟大家讲解完了，有兴趣的朋友可以按照上面的步骤看看自己电脑内存的健康状况。
责任编辑：老毛桃：http://www.laomaotao.org
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老毛桃视频教程电脑内存清除有哪些办法？PR64当我们电脑系统中的物理内存不够用的时候，系统会自动启用虚拟内存来解决内存不足的问题。所谓虚拟内存，就是系统把硬盘上的一块区域当作物理内存(RAM)来使用，但是由于硬盘的读写速度和内存是远远不能够比拟的，所以在性能上就会有很大区别。当系统内存不够用的时候，大家可以发现我们的硬盘指示灯会一直闪烁，并且这时候电脑的反应速度特别慢，这时候就是系统在利用硬盘上的虚拟内存来应对我们物理内存不足的情况。
更多回答童年系列393点击一键加速，360加速球便会自动清理电脑内存，为你的电脑加速。
chegwnas862安装好360安全卫士，鼠标指标停放在加速速球上。
热门问答123456789101112131415161718192021222324252627282930caffe（22）
本文主要译介自在2017年1月的这篇博客: 。介绍了深度学习中内存的开销，以及降低内存需求的几种解决方案。
为便于阅读，本文修改了原文分段，并添加更详细的计算说明。深度学习的内存消耗在哪里？回顾：简单例子考虑一个单层线性网络，附带一个激活函数： h=w1x+w2y=f(h)代价函数：在训练时，每一个迭代要记录以下数据： - 当前模型参数w1,w2 - 前向运算各层响应：x,h,y这样，可以在后向运算中用梯度下降更新参数：
内存消耗的三方面输入数据很小，不做考量。
256*256的彩色图像：256*256*3*1 byte= 192KB模型参数较大，和模型复杂度有关。
入门级的有6.6 million参数，使用32-bit浮点精度，占内存：6.6M * 32 bit = 25MB
50层的有26 million参数，占内存：26M * 32 bit = 99MB当然，你可以设计精简的网络来处理很复杂的问题。各层响应较大，同样和模型复杂度有关。
50层的ResNet有16 million响应，占内存：16M*32bit = 64MB响应和模型参数的数量并没有直接关系。卷积层可以有很大尺寸的响应，但只有很少的参数；激活层甚至可以没有参数。
– 这样看起来也不大啊？几百兆而已。
– 往下看。batch的影响为了有效利用GPU的机制，要把数据以mini-batch的形式输入网络。 如果要用32 bit的浮点数填满常见的1024 bit通路，需要32个样本同时计算。在使用mini-batch时，模型参数依然只保存一份，但各层响应需要按mini-batch大小翻倍。
50层的ResNet，mini-batch=32，各层相应占内存：64MB*32 = 2GB卷积计算的影响设H×W的输入图像为X，K×K的卷积核为R，符合我们直觉的卷积是这样计算的。
对每一个输出位置，计算小块对位乘法结果之和。
其中，表示输入图像中，以h,w为中心，尺寸为K×K的子图像。但是，这种零碎运算很慢。在深度学习库中，一般会采用lowering的方式，把卷积计算转换成矩阵乘法。
首先，把输入图像分别平移不同距离，得到的位移图像，串接成的矩阵。
之后，把K×K的卷积核按照同样顺序拉伸成的矩阵R
卷积结果通过一次矩阵乘法获得： 输入输出为多通道时，方法类似，详情参见。在计算此类卷积时，前层响应X需要扩大倍。
50层的ResNet，考虑lowering效应时，各层响应占内存7.5GB使用低精度不能降内存为了有效利用SIMD，如果精度降低一倍，batch大小要扩大一倍。不能降低内存消耗。降内存的有效方法in-place运算不开辟新内存，直接重写原有响应。 很多激活函数都可以这样操作。 复杂一些，通过分析整个网络图，可以找出只需要用一次的响应，它可以和后续响应共享内存。例如机制。综合运用这种方法，MIT在2016年的能够把内存降低两到三倍。计算换存储找出那些容易计算的响应结果（例如激活函数层的输出）不与存储，在需要使用的时候临时计算。使用这种方法，MxNet的能够把50层的ResNet网络占用的内存减小四倍。类似地，DeepMind在2016年的用RNN处理长度为1000的序列，内存占用降低20倍，计算量增加30%。百度语音在2016年的同样针对RNN，内存占用降低16倍，可以训练100层网络。当然，还有，也通过存储和计算的平衡来节约资源。
Graphcore本身是一家机器学习芯片初创公司，行文中难免夹带私货，请明辨。本文转自，http://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/
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