Как сделать автозапуск приложения на Server 2012 в окружении определённого пользователя?

ky0, т.е. вариантов кроме автологина нужного пользователя с соответствующей отработкой автозагрузки нету? Неужели это такая редкая потребность, что ничего другого не реализовано....
P.S. Сервер мой, поэтому проблем с доступом и настройкой нет.

Как сделать автозапуск приложения на Server 2012 в окружении определённого пользователя?

Если под сервисом вы подразумеваете фоновый запуск, то я не хочу сервис.
А окружение ... окружение пусть запускается при запуске приложения или приложение пусть "закидывается" в соответствующее окружение при его запуске.
Я хочу чтобы приложение работало как полноценное приложение в среде конкретного пользователя, но при этом запускалось не во время логина, а при запуске сервера.
Для примера пусть это будет эксель, который что-то считает и рисует. Как вызвать интерфейс если он уже работает в фоне с каким-то документом?

Нужен пример кода на Питоне обучения НС с подкреплением. Есть у кого?

Владимир Олохтонов, а как же вознаграждение? Штрафы всегда будут уменьшать коэффициенты. Разве не нужно их иногда увеличивать?

Нужен пример кода на Питоне обучения НС с подкреплением. Есть у кого?

Владимир Олохтонов, огромнейшее спасибо, вы мне очень помогли. =)
Если можете ответить, то ещё один вопрос.
Моя функция будет тангенсоидом и выдавать значение в промежутке от -1 до +1 (меньше нуля - измеряется плохость, выше нуля - измеряется хорошесть).
В этом случае labels мне указывать как +1 или 0? Или как это всё организовать?
Просто по моей логике тангенсоид стремится к единице, но никогда её не пересекает. Если labels равно +1, тогда НС чуть больше или чуть меньше, но всегда будет наказана.
Если labels прировнять 0, то НС будет стремиться к бездействию, иначе тоже будет "наказана" при отклонении от нуля.
Как в этой ситуации лучше организовать логику оценок?
Или лучше тангенсоид не использовать? Но тогда непонятно как задать границы, потому что нормальное значение в рамках 100, но в исключительных ситуациях может в десятки разов отклоняться.
Ещё как вариант labels ровнять 0, а тангенсоиду в функции дать смещение в плюсовую сторону? ... но так я ограничу положительный результат рамками смещения.

Нужен пример кода на Питоне обучения НС с подкреплением. Есть у кого?

Владимир Олохтонов,

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
...
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()

Подскажите пожалуйста.
Я так понимаю, то что меня интересует переменная loss.
В примерах outputs это ответ НС, в моём случае outputs это должно быть какое-то расчётное значение моей функции основанное на ответе НС. labels это максимальное значение, которое может выдать моя функция.
Дальше backward делает обратное распространение ошибки.
Дальше это заворачиваем в один или два цикла (краткосрочная/долгосрочная выгода) и в принципе всё.
Я что-то упускаю или не правильно понимаю?

Нужен пример кода на Питоне обучения НС с подкреплением. Есть у кого?

Владимир Олохтонов, это конечно не совсем то (тут обучение с учителем), но я так понимаю, меня интересует вот этот код

outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

но как эту строчку criterion = nn.CrossEntropyLoss() заменить на нужную мне функцию? и что моя функция по-идее должна возвращать? в смысле в каком формате и в каких" рамках".

Нужен пример кода на Питоне обучения НС с подкреплением. Есть у кого?

Похоже там много интересного, но всё на английском, включая сам курс. А в таком объёме кода без описания мне кажется нереально разобраться.
Честно говоря, я ожидаю код в 15-20 строчек, в котором в первых пяти создаётся обычная НС, потом несколько строчек описывающих свою функцию расчёта ошибки сети и строчку-две корректирующих веса сети.
Неужели не существует стандартных операторов/функций позволяющих создать свою функцию "ошибки" и дать команду на пересчёт весов НС?

Turing и нейронные сети - кто-нибудь уже пробовал?

купил RTX 2070 ... замечательно, но есть большое НО.
По сравнению с Паскалем при формате расчётов в FP16 скорость поднимается дополнительно на 60-80% в "мелких" проектах (на прямую GTX vs RTX не сравнивал). Но как только объём обучающей выборки переваливает 7 Гб - моя карта превращается в тыкву. Загрузка ядра 30-40% из-за постоянной подкачки данных в память.
Вывод - на первых порах хватает и GTX 1070-1080. Для серьёзной работы - критичен объём памяти. И это не +3-4 Гб, а порядка 24-48 Гб.

Обучение нейронной сети видеокартой и процессором - какая разница в потреблении памяти?

xmoonlight, мне для учёбы. =)
Если серьёзно, то я пока что разбираюсь. Если НС как лего, то скорее всего будут перепробованы разные варианты - и MLP, и LSTM, и свёртки, и комбинации всего этого.
А сами данные - таймсерии.

Сколько ядер у процессора Интел i5-8400?

Ezhyg, начните со взятия в руки калькулятор ... или экселя, если доступен. =)

Сколько ядер у процессора Интел i5-8400?

мда... я думал прошли времена, когда люди частоту процессора высчитывали как - процессор на 2 ГГц, значит 4 ядра это 2*4 = аж 8 ГГц(!) (или 2/4)

Ezhyg, хочу вас расстроить - времена такие не прошли. Так майкрософт считает. =) Берётся частота по ядрам без турбобуста и считается за 100%. А потом берётся частота одного ядра в турбобусте и делится на предыдущее значение. Вот так и выходят завышенные проценты.

Обучение нейронной сети видеокартой и процессором - какая разница в потреблении памяти?

xmoonlight, вы про тензоры или о чём конкретно?

З.Ы. я так понимаю мой вопрос медленно уходит в небытие. =)

Обучение нейронной сети видеокартой и процессором - какая разница в потреблении памяти?

xmoonlight, если 1-к-1, то куплю 2080. Если 1-к-2, то наверно 1080ti.

Обучение нейронной сети видеокартой и процессором - какая разница в потреблении памяти?

xmoonlight, нет. =)
Вы не ответили на мой вопрос. Чего где больше в каком случае - это я знаю.
Вопрос в эквивалентности расхода памяти - ОЗУ и память видеокарты.
Вы можете запустить одну и туже сеть на обучение у себя на CPU и GPU, и сказать разницу в "потреблённой" памяти? Желательно, чтобы процесс целиком поместился в память видеокарты.

Обучение нейронной сети видеокартой и процессором - какая разница в потреблении памяти?

xmoonlight, подождите.

Зависит от кол-ва параллельных потоков: уменьшите - будет меньше занимать оперативки,

Кол-во потоков - ни на что не влияет

Какое из высказываний правильное?
Объём памяти влияет на максимальное количество потоков, но потоки на память не влияют. Т.е. если модель с выборкой влезла целиком, то она влезла, если нет, то нет. И ничего не изменишь. Можно только оптимизировать перераспределение ресурсов.
Так вопрос состоит в том, что если весь питон со всеми моделями и переменными при обучении на CPU занимает 7 Гб оперативной памяти, то влезет ли всё это в память 8-и гигабайтной видеокарты? Или всегда есть коэффициенты х1,5 или х2 или ...?

Обучение нейронной сети видеокартой и процессором - какая разница в потреблении памяти?

Иван Шумов, зачем доллар час, если можно бесплатно 24? ну ладно. + 2,5 р/кВт. =)
Если НС профессия, то вариант правильный. Если "интересно, а что дальше - не знаю", то лучше вк.

Обучение нейронной сети видеокартой и процессором - какая разница в потреблении памяти?

xmoonlight, что такое очереди и потоки представление имеется. Возможно не смогу объяснить научно, но понимаю как это работает.
Одно но ... выделяется память под хранение результатов потоков до расчёта промежуточного итога, остальное "забивается" обучающей выборкой. Если она не влазит в память, то она постоянно подгружается из оперативной памяти. Как вариант результаты потоков хранятся в оперативной памяти, вся память видеокарты забивается обучающей выборкой (если не влазит, то подгружается). Какую-то часть памяти занимает сама структура сети (описание шейдеров или что-то такое). Как на это всё влияет количество потоков? Только на размер описания сети?

Обучение нейронной сети видеокартой и процессором - какая разница в потреблении памяти?

Иван Шумов, бесплатно? Я согласен. Куда загружать мои гигабайты? =)
А так, майнеры по паре лет круглые сутки гоняют, поэтому надеюсь неделя в месяц сильно делу не повредит. И почему перегревать? Нужно продумывать систему вентиляции и не запихивать всё в корпуса Mini-ITX.

Обучение нейронной сети видеокартой и процессором - какая разница в потреблении памяти?

xmoonlight, т.е. проста сеть MLP можно рассчитывать на 1-к-1?
Количество потоков - вы подразумеваете количество одновременно обсчитываемых нейронов или количество нейронов в сети в принципе?

Обучение нейронной сети видеокартой и процессором - какая разница в потреблении памяти?

т.е. возможен вариант 1к 1?
А если использовать настройки Keras/TF по-умолчанию?
для примера возьмём простые слои Dense.