言語パック, tensorflow, メモリ, アラーム, 設計方針
その他
ここでは, LanguagePackManagerの基本的な使い方を説明します. 説明項目は以下のとおりです.
- パラメータの説明
- 言語パックの作成
- 使用例
- 言語パックの読み込みについて
LanguagePackManagerの導入方法を説明します. 説明項目は以下のとおりです.
- ダウンロード
- Unityにインポート
LanguagePackManagerとは言語パックを管理するものです. もちろんですがUnity上で動作します.
これを使うと以下のことができます.
- 言語パックの管理
- 各シーンでのアンロードとロード
言語パックといいながらファイル形式はテキスト形式です. 言語関係の編集が簡単になります.
また言語パックを各シーンでアンロードされるのでロードした言語パックが残り続けることがありません. これはすなわち使っていないメモリを開放します.
LanguagePackManagerを改良、強化、何でもしてください(;´∀`)
このページで書かれている書かれている内容が実際のスクリプトと異なる可能性があります.
このページの内容は2016年に執筆されています.
公式リファレンスを参考しつつ, Ubuntu 上にNVIDIA GPU ドライバ, CUDA, cuDNNを入れて, tensorflow をGPUで動かす方法を, フローチャートで進めます.
OSはタスクごとにメモリを動的に割り当てる必要があります(タスクが保有するメモリに関することはのちに説明します). というのも, これらのタスクはアプリケーション実行中に生成, 削除される可能性があるからです.
今回では, このメモリ管理をOSが行うことにします. OSがメモリ管理を行うことで, OS動作の理解がしやすくなるからです.
このページでは, OSによるメモリ管理をどのように実装するのか説明します.
ここでは, 実際にタスクが作成されたときのメモリの構造を示していきたいと思います. メモリでの各領域の説明, この構造によるmallocの問題を示します.
OSはタスクごとにメモリを動的に割り当てる必要があります(タスクが保有するメモリに関することはのちに説明します). というのも, これらのタスクはアプリケーション実行中に生成, 削除される可能性があるからです.
今回では, このメモリ管理をOSが行うことにします. OSがメモリ管理を行うことで, OS動作の理解がしやすくなるからです.
このページでは, OSによるメモリ管理をどのように実装するのか説明します.
ここでは, 実際にタスクが作成されたときのメモリの構造を示していきたいと思います. メモリでの各領域の説明, この構造によるmallocの問題を示します.