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我搜索一些關於GPU如何工作的信息。從不同的來源中我發現用於硬件加速的L（變換和照明）技術。例如，它計算多邊形照明。但據我所知，今天開發人員正在使用可編程圖形管道，並通過着色器創建照明。那麼，今天用的T & L是什麼？

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我有tensorflow-gpu 1.2.1和keras在Ubuntu 16.04上。我不能夠執行： from kears.utils import multi_gpu_model 有沒有人有multi_gpu_model成功在他們的文檔的常見問題解答部分描述？我有一個4 GPU計算機與4個GeForce GTX 1080 Ti卡，並希望使用他們所有。這是我得到的錯誤： import k

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高效地找到標記圖像區域的質心

我有一個分割圖像作爲獨特標籤1 ... k的2維矩陣。例如： img = [1 1 2 2 2 2 2 3 3] [1 1 1 2 2 2 2 3 3] [1 1 2 2 2 2 3 3 3] [1 4 4 4 2 2 2 2 3] [4 4 4 5 5 5 2 3 3] [4 4 4 5 5 6 6 6 6] [4 4 5 5

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沒有使用GPU支持XGBClassifier加速

在下面的代碼中，我嘗試搜索xgboost的不同超參數。 param_test1 = { 'max_depth':list(range(3,10,2)), 'min_child_weight':list(range(1,6,2)) } predictors = [x for x in train_data.columns if x not in ['target', 'id']] gsea

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通過學習Keras模型中使用分佈式Tensorflow

我有兩個不同的機器上安裝兩顆GPU。我想建立一個集羣，讓我通過使用兩個GPU一起學習Keras模型。 Keras blog在顯示兩段代碼分佈式培訓部分和鏈接官方Tensorflow documentation。我的問題是，我不知道如何學習我的模型，寫在Keras，用實際描述Tensorflow對象的過程Tensorflow文檔。例如，我應該怎麼做，如果我想多GPU的集羣上執行下面的代碼？ #

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使用多個GPU訓練一個模型

如何編程keras或tensorflow以劃分多GPU上的訓練，假設您處於一個amaozn ec2實例，其中有8個GPU，並且您希望使用它們全部訓練得更快，但是您的代碼僅適用於單個CPU或GPU？

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是否有可能暫停碼頭集裝箱並保存其狀態以便稍後恢復？

這與使電腦進入睡眠模式相似。僅供參考：我在使用Kubernetes管理容器的情況下提出這個問題。問的原因是我們想運行許多交互式作業，並希望當用戶沒有積極處理這些作業時暫停這些作業，以便資源可以被其他用戶發佈和使用。

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瞭解CUDA中的矩陣乘法

我正在嘗試學習CUDA。我在基於GPU的文章this的幫助下開始嘗試矩陣乘法。我的主要問題是我無法理解如何訪問內核中的2D數組，因爲訪問2D數組與矩陣[i] [j]有點不同。這是我堅持的部分： for (int i = 0; i < N; i++) { tmpSum += A[ROW * N + i] * B[i * N + COL]; } C[ROW * N + COL] =

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Tensorflow GPU安裝錯誤，Windows 10

您好我想通過安裝CUDA，cuDNN等來讓Tensorflow GPU工作。我遵循了Tensorflow網站上的所有步驟以及幾個安裝教程。但是，我一直卡住了一段時間，出現以下錯誤。有誰知道什麼可能是錯的？提前致謝。 >>> import tensorflow Traceback (most recent call last): File "C:\Users\maxhx\Anaconda

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谷歌雲GPU NVENC +的Windows 2016

已經測試了一些GPU +成功NVENC X.264編碼的AWS現在我與谷歌的雲計算測試（特斯拉P100 GPU運行Windows SVR的2016）它不會看起來像NVENC正在工作，有沒有人用Windows來實現這一點？或有任何指針？ GPU Status on Google Cloud