gpu

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    使用GPU運行內存不足的局部張量

    我試圖進入使用Tensorflow的深度學習世界，但在使用GPU運行後，我在運行基本的object detector app時遇到錯誤。 錯誤是一個CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY說，當我實際上有16GB時，它不能分配3.9GB的內存。實際上，當我嘗試僅使用1個工人時，錯誤得到解決，但我相信它沒有使用總內存。 對不起，我的無知，但當你與GPU運行Tensorflow它使用RAM內存
    python tensorflow gpu tensorflow-gpu 2017-09-16

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    Android模擬器的問題

    我在我的Android模擬器的問題，每次我打開它的時候，會出現此消息，這是非常非常慢
    android android-emulator gpu nvidia 2017-09-23

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    GpuMat - 訪問定製內核中的2通道浮點數據

    據我所知cv::cuda::PtrStep用於將GpuMat數據直接傳遞給定製內核。我發現一個頻道訪問的例子here但是我的情況是2頻道墊（CV_32FC2）。在這種情況下，我試圖實現複數絕對平方值，其中複數值編碼如下：實部是第一平面，虛部是給定的第二平面Mat。 我想： __global__ void testKernel(const cv::cuda::PtrStepSz<cv::Vec2f>
    c++ opencv cuda gpu 2017-09-24

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    無法打開tensorflow會議

    ，我得到以下錯誤： 2017-09-24 10:49:20.526121: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:955] Found device 0 with properties: name: GeForce GTX 970 major: 5 minor: 2 memoryClockRate (GHz) 1.342 pci
    tensorflow gpu nvidia tensorflow-gpu 2017-09-24

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    ffmpeg - cuda encode - OpenEncodeSessionEx失敗：內存不足

    我遇到了使用GPU（CUDA）的ffmpeg視頻編碼問題。 我有2個nVidia的1050 GTX鈦 問題是當我嘗試做多並行編碼。 2級以上的流程和ffmpeg的死亡是這樣的： [h264_nvenc @ 0xcc1cc0] OpenEncodeSessionEx failed: out of memory (10) 的問題是NVIDIA-SMI節目有可用大量的資源在GPU： +-------
    ffmpeg gpu x264 multi-gpu 2017-09-24

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    在tensorflow中使用mpirun -np X：是否受限於GPU的數量？

    我想用TensorFlow使用mpi。對於這樣的代碼的例子，see this OpenAI baselines PPO code。它告訴我們，運行以下命令： $ mpirun -np 8 python -m baselines.ppo1.run_atari 我有一臺機器與一個GPU（與12GB的RAM）和Tensorflow 1.3.0安裝，使用Python 3.5.3。當我運行這段代碼，我得
    python tensorflow mpi gpu 2017-09-25

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    與Keras並行讀取線（GPU）

    我想知道是否可以從Keras中的GPU中並行讀取多行文件。想象一下，我有一個包含50個特徵（即50列）和10k條線的文件，我想要並行處理，使用Keras最有效的方法是什麼？此外，我不想訓練我的模型，因爲我已經在項目的部署階段。
    machine-learning keras gpu 2017-09-25

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    在CUDA中添加時返回不正確的數字

    我正在嘗試按照教程發現online。我正在使用Ubuntu 17，從命令行進行編譯。 #include <stdio.h> #include <iostream> __global__ void add(int a, int b, int *c) { *c = a + b; } int main() { int a,b,c; int *d_c;
    c++ parallel-processing cuda gpu 2017-09-27

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    在兩個不同的GPU

    我具有類似於下面的一個PyTorch腳本運行在平行的Python代碼部在兩個不同的終端運行下面​​的命令： CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python program.py --method method1 CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python program.py --method method2 的問題是，上述的數據加載器功能包含一些隨機性在裏面，這
    python gpu pytorch 2017-09-27

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    在ubuntu上安裝OpenCL for AMD 16.04

    我想使用OpenCL爲我的項目進行一些GPU計算。 但是我在安裝時遇到了一些麻煩。 首先，我不知道如何安裝相應的驅動程序爲我的顯卡 00：01.0 VGA兼容控制器：高級微設備公司[AMD/ATI]穆林斯[R2的Radeon圖形] 有幾個論壇上的信息，沒有正式的驅動程序的amd卡。那我該如何處理呢？ 有人可以告訴我該怎麼辦嗎？ 據說，這個網站https://launchpad.net/~oibaf
    ubuntu opencl driver gpu amd 2017-09-30
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